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商湯科技前瞻研究入選ECCV,“聯(lián)邦學(xué)習”助力AI醫(yī)療可持續(xù)發(fā)展
【政公網(wǎng)】   欄目:企宣信息   發(fā)表時間:2023-07-18 15:56  
摘要: 為推動AI的應(yīng)用規(guī)范和準則設(shè)計,商湯科技于去年成立了AI倫理委員會,在公司內(nèi)部產(chǎn)品審核等各項流程中嚴格進行AI倫理的審查,并在今年6月與上海交通大學(xué)清源研究院聯(lián)合發(fā)布《AI可持續(xù)發(fā)展白皮書》,為AI行業(yè)倫理發(fā)展提出規(guī)范性意見。與此同時,在產(chǎn)品的底層框架與技術(shù)研發(fā)的過程中,商湯科技也進行了前瞻探索,從根源上降低數(shù)據(jù)安全性隱患。 由于涉及隱私等…

為推動AI的應(yīng)用規(guī)范和準則設(shè)計,商湯科技于去年成立了AI倫理委員會,在公司內(nèi)部產(chǎn)品審核等各項流程中嚴格進行AI倫理的審查,并在今年6月與上海交通大學(xué)清源研究院聯(lián)合發(fā)布《AI可持續(xù)發(fā)展白皮書》,為AI行業(yè)倫理發(fā)展提出規(guī)范性意見。與此同時,在產(chǎn)品的底層框架與技術(shù)研發(fā)的過程中,商湯科技也進行了前瞻探索,從根源上降低數(shù)據(jù)安全性隱患。

由于涉及隱私等問題,全球各國都針對醫(yī)療數(shù)據(jù)制定了相關(guān)的保護政策,使得多中心數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練變得愈發(fā)困難,而這又是醫(yī)療AI模型開發(fā)迭代必須的步驟。近兩年異軍突起的“聯(lián)邦學(xué)習”,為這一問題提供了全新的解題思路。聯(lián)邦學(xué)習是一種分布式的機器學(xué)習方法,可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下對多中心的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合建模,從技術(shù)上實現(xiàn)了保證數(shù)據(jù)安全的同時實現(xiàn)協(xié)作。聯(lián)邦學(xué)習的提出受到了產(chǎn)、學(xué)、研各界的廣泛關(guān)注,成為AI領(lǐng)域的一項前沿課題。

依托深厚的學(xué)術(shù)研發(fā)底蘊以及對行業(yè)趨勢的敏銳洞察,商湯科技自2019年便開始了對聯(lián)邦學(xué)習的前瞻性研究,并于近日攜手美國羅格斯大學(xué)計算機系計算生物醫(yī)學(xué)成像和建模研究中心,在全球頂級計算機視覺會議ECCV(歐洲計算機視覺國際會議)上發(fā)表了一項新的研究成果,創(chuàng)新地使用基于分布式生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習,為打通AI醫(yī)療應(yīng)用的最后一公里開辟出一條“新的道路”。

該研究通過將位于多個數(shù)據(jù)孤島的分布式異步鑒別器和一個中心生成器組成對抗網(wǎng)絡(luò),讓中心生成器在不接觸原始隱私數(shù)據(jù)的情況下,也能進行合成訓(xùn)練,從而能夠生成與各數(shù)據(jù)孤島中原始數(shù)據(jù)相近似的合成數(shù)據(jù)樣本,供下游任務(wù)使用。在此基礎(chǔ)上,還采用了2種損失函數(shù),使得中心生成器具備一定的終身學(xué)習能力,可以在動態(tài)變化的數(shù)據(jù)孤島(鑒別器)環(huán)境中持續(xù)學(xué)習,比如學(xué)習過程中有新的機構(gòu)加入或某些原有機構(gòu)退出的情況。經(jīng)試驗?zāi)M,這套學(xué)習方法能夠從不同的數(shù)據(jù)孤島中漸進地學(xué)習到同類數(shù)據(jù)甚至不同類數(shù)據(jù)的近似分布,并在醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中,取得了較理想的效果。

由于避免了對原始數(shù)據(jù)的直接訪問,這套研究方法秉承了聯(lián)邦學(xué)習的核心優(yōu)勢,很好地解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護問題。不僅如此,相較于傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習,由于在實現(xiàn)方法上“另辟蹊徑”,該研究成果還有效減少了中心與數(shù)據(jù)孤島之間的通信數(shù)據(jù)量,僅需傳輸合成圖像數(shù)據(jù)和反饋誤差而非整個模型的所有參數(shù)數(shù)據(jù),而且各數(shù)據(jù)孤島之間無需交換任何數(shù)據(jù)或參數(shù),因而可顯著降低醫(yī)療機構(gòu)之間通過聯(lián)邦學(xué)習進行研究的成本,加快研究效率和AI模型的生產(chǎn)速度。

此外,這種創(chuàng)新、低成本的聯(lián)邦學(xué)習模式還可以推動低效率的分散型數(shù)據(jù)中心向高效的集約型數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)升級,從而更好地助力地區(qū)性數(shù)據(jù)中心或行業(yè)標準數(shù)據(jù)庫的建立。這正契合了國家“新基建”的戰(zhàn)略指導(dǎo)方針,加速“數(shù)據(jù)智能”的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為醫(yī)療乃至更多行業(yè)節(jié)約成本,創(chuàng)造價值。

自AI在國內(nèi)快速發(fā)展以來,國家陸續(xù)出臺了相關(guān)政策鼓勵A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展, 推動了AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合和落地應(yīng)用,可持續(xù)發(fā)展的理念更將推動AI創(chuàng)新與應(yīng)用的永續(xù)前行。對于醫(yī)療大健康行業(yè),商湯科技將繼續(xù)以研究和應(yīng)用雙擎驅(qū)動,橫向持續(xù)拓展SenseCare??智慧診療平臺能力服務(wù)更多臨床業(yè)務(wù)場景,縱向打通底層技術(shù)創(chuàng)新與上層應(yīng)用的連接,在保證數(shù)據(jù)安全和患者隱私的基礎(chǔ)上,為醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化、智能化以及安全性等方面提供全方位助力,讓AI的價值不斷綻放,惠民利民。

正如金征宇教授在演講中所說,“相信醫(yī)學(xué)界能夠利用AI為自己插上一對理想的翅膀,為科學(xué)和人類發(fā)展做出更大貢獻。”

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