由慕尼黑亥姆霍茲、慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)及其大學(xué)醫(yī)院rechtsderIsar、波恩大學(xué)醫(yī)院(UKB)和波恩大學(xué)的研究人員開發(fā)的算法能夠在不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)中獨(dú)立學(xué)習(xí)。關(guān)鍵特征是它是自學(xué)習(xí)的，這意味著它不需要放射科醫(yī)生在MRI圖像中進(jìn)行大量、耗時(shí)的發(fā)現(xiàn)或標(biāo)記。

這種聯(lián)合算法在保持?jǐn)?shù)據(jù)隱私的同時(shí)，對(duì)來自四個(gè)機(jī)構(gòu)的健康研究參與者的1,500多次MRI掃描進(jìn)行了訓(xùn)練。然后，該算法被用于分析500多名患者的MRI掃描，以檢測(cè)該算法從未見過的疾病，例如多發(fā)性硬化癥、血管疾病和各種形式的腦腫瘤。這為開發(fā)高效的基于人工智能的聯(lián)合算法開辟了新的可能性，這些算法可以在保護(hù)隱私的同時(shí)自主學(xué)習(xí)。該研究現(xiàn)已發(fā)表在《自然機(jī)器智能》雜志上。

醫(yī)療保健目前正在被人工智能徹底改變。借助精準(zhǔn)的人工智能解決方案，可以為醫(yī)生提供診斷支持。但是，此類算法需要大量數(shù)據(jù)和相關(guān)的放射學(xué)專家發(fā)現(xiàn)來進(jìn)行培訓(xùn)。然而，創(chuàng)建如此龐大的中央數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)提出了特殊要求。此外，創(chuàng)建結(jié)果和注釋，例如在MRI圖像中標(biāo)記腫瘤，非常耗時(shí)。

為了克服這些挑戰(zhàn)，來自亥姆霍茲慕尼黑、波恩大學(xué)醫(yī)院和波恩大學(xué)的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)與倫敦帝國(guó)理工學(xué)院和TUM及其大學(xué)醫(yī)院rechtsderIsar的臨床醫(yī)生和研究人員合作。目的是為大腦的MRI圖像開發(fā)一種基于AI的醫(yī)學(xué)診斷算法，而無需放射科醫(yī)生注釋或處理任何數(shù)據(jù)。此外，該算法將被“聯(lián)邦”訓(xùn)練：通過這種方式，算法“來到數(shù)據(jù)”，因此需要特殊保護(hù)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)可以保留在各自的診所中，而不必集中收集。

在沒有數(shù)據(jù)交換的情況下向多個(gè)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)

在他們的研究中，研究人員能夠證明，他們開發(fā)的聯(lián)合AI算法優(yōu)于僅使用來自單一機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的任何AI算法。“在他的‘人群的智慧’中，JamesSurowiecki認(rèn)為，無論一個(gè)人有多聰明，一大群人都更聰明。基本上，這就是我們的聯(lián)合AI算法的工作原理，”ShadiAlbarqouni教授說，波恩大學(xué)醫(yī)院診斷和介入放射學(xué)系計(jì)算醫(yī)學(xué)影像研究教授和亥姆霍茲慕尼黑亥姆霍茲人工智能初級(jí)研究小組負(fù)責(zé)人。為了匯集有關(guān)大腦MRI圖像的知識(shí)，

“一旦該算法了解了健康大腦的MRI圖像是什么樣子，它就更容易檢測(cè)疾病。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要參與機(jī)構(gòu)之間的智能計(jì)算聚合和協(xié)調(diào)，”Albarqouni教授說。PDBenediktWiestler博士是TUM大學(xué)醫(yī)院rechtsderIsar的高級(jí)醫(yī)師，他也參與了這項(xiàng)研究。他補(bǔ)充說，“根據(jù)來自不同中心的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型顯著有助于我們的算法比僅使用來自一個(gè)中心的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的其他算法更穩(wěn)健地檢測(cè)疾病這一事實(shí)。”

邁向負(fù)擔(dān)得起的協(xié)作AI解決方案

通過保護(hù)患者數(shù)據(jù)同時(shí)減少放射科醫(yī)生的工作量，研究人員相信他們的聯(lián)合人工智能技術(shù)將顯著推進(jìn)數(shù)字醫(yī)學(xué)。

“人工智能和醫(yī)療保健應(yīng)該是負(fù)擔(dān)得起的，這是我們的目標(biāo)。通過我們的研究，我們朝著這個(gè)方向邁出了一步，”Albarqouni教授說。“我們的主要目標(biāo)是開發(fā)人工智能算法，在不同的、分散的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)作培訓(xùn)，包括那些資源有限的機(jī)構(gòu)。”