TIMEDOO肽度（微信號(hào)：Time-doo）獲悉，美國(guó)賓州大學(xué)佩雷爾曼醫(yī)學(xué)院(The Perelman School of Medicine at UPenn)與英特爾實(shí)驗(yàn)室(Intel Labs)共同利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)(Federated Learning)，開(kāi)發(fā)出能準(zhǔn)確檢測(cè)腦部腫瘤的算法。由于這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可跨設(shè)備進(jìn)行訓(xùn)練，不需交換數(shù)據(jù)樣本，因此更能保障隱私。

根據(jù)AI News報(bào)道，為了確保數(shù)據(jù)隱私，賓州大學(xué)與英特爾實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)選擇使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練能檢測(cè)腦部腫瘤的算法。這除了是第一次有研究團(tuán)隊(duì)將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用在醫(yī)療成像技術(shù)，而經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型準(zhǔn)確率也高出絕大多數(shù)使用非隱私訓(xùn)練方法的模型。
研究團(tuán)隊(duì)表示，未來(lái)還將有來(lái)自7個(gè)國(guó)家，共29個(gè)醫(yī)療照護(hù)與研究機(jī)構(gòu)，會(huì)共同投入這項(xiàng)研究。
英特爾實(shí)驗(yàn)室工程師Jason Martin指出，AI檢測(cè)早期腦部腫瘤的能力備受看好，但需要結(jié)合多個(gè)醫(yī)學(xué)中心的大量數(shù)據(jù)，才有可能發(fā)揮最大的潛力。

什么是Federated Learning（聯(lián)邦學(xué)習(xí)）

federated learning是一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)去中心化的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，最早于2016年由谷歌公司提出，目的在于通過(guò)對(duì)保存在大量終端的分布式數(shù)據(jù)開(kāi)展訓(xùn)練學(xué)習(xí)一個(gè)高質(zhì)量中心化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解決數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題。