腫瘤分割 Nvidia的AI模型搭建練功場

編譯／高晟鈞

美國頂級醫療中心和研究機構的專家委員會正在利用Nvidia支援的聯邦學習，來訓練用於腫瘤分割的AI模型，以便更好的進行癌症檢測。

聯邦學習是什麼

聯邦學習是一種機器學習技術，不同於傳統將本地資料上傳的一個伺服器上，而是只允許資料在個別運算單元中進行訓練，並透過分散式學習來提高平行運算能力。聯邦學習能更好地保護用戶隱私，同時遵守GDPR、HIPAA等隱私法規，最終在醫學影像領域產生更強大和更通用的人工智慧解決方案。

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在訓練過程中，聯邦學習交換的是「模型參數」而不是「數據資料」。在聯邦學習的框架中，初始全域模型會被發送至個別客戶端。在個別運算單元中，模型透過本地數據不斷進行訓練，隨後，參數更新後的模型被發送回全域模型並優化成新的全域模型。重複該循環，直至模型的預測不再隨著訓練而改善。

用NVIDIA MONAI進行AI輔助註釋

此專案包含了來自Case Western、喬治城大學、梅奧診所、加州大學聖地亞哥分校、佛羅裡達大學和范德比爾特大學等多所醫療中心與研究機構。

專案的第一階段，模型的訓練資料將使用手動標記。下一階段，研究團隊將使用Nvidia提供MONAI Label進行AI輔助註釋，並比較兩者在訓練腫瘤切割的模型效能有何不同。研究成員之一的John Garnett表示，MONAI Label利用人工智慧輔助註釋的重點，在醫療數據處理和分析方面有著巨大幫助，有望幫助醫生制定更詳細、完善的治療計劃，從而改善患者護理。該專案的協作性質，也培育了醫療機構之間共享知識和資源的文化，促進創新並加速人工智慧技術在醫療保健領域的採用。

資料來源:BTWmedia

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