探索AI在脑瘤诊断中的前沿应用

随着人工智能技术的不断进步，科研领域正致力于利用AI在医学诊断上取得突破。近期，一项由宾夕法尼亚大学医学院主导、汇集全球29家医疗和研究机构的合作项目，旨在创建迄今为止规模最大的脑瘤数据集，并以此为基础训练AI模型。该项目采用了一种名为联邦学习（Federated Learning）的技术，这种技术允许各机构在无需共享患者数据的前提下，协同完成AI模型的训练。

联邦学习：跨机构的分布式机器学习

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它在深度学习项目中实现了多机构间的协作，无需直接共享敏感的患者数据。谷歌于2017年引入这一概念，随后英特尔与宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心（CBICA）合作，在2018年首次将联邦学习应用于医学成像的现实场景中，特别是针对肿瘤检测算法的有效性验证。

数据集融合与优势

在联邦学习框架下，来自美国、加拿大、英国、德国、荷兰、瑞士和印度的医疗机构能够共享智慧，构建一个数据总量远超单一机构的数据集。当比较基于单个机构数据建立的人工智能模型与使用联邦学习技术训练的模型时，后者的准确性显著提升——从平均70%提高至85.7%。英特尔实验室首席工程师Jason Martin指出，尽管理想情况下将所有数据集中于一处进行训练更为便捷，但在实际操作中却面临诸多监管压力和隐私保护的挑战。联邦学习则在一定程度上接近理想的训练环境，因为它允许算法在本地数据上进行训练，而非将数据传输至中央位置。

应对脑瘤挑战

脑瘤，包括原发性和继发性两种类型，是颅内常见的肿瘤。近年来，全球脑瘤发病率持续增长，据统计，这类肿瘤占全身肿瘤的5%，在儿童中占比高达70%，最终甚至有20-30%的其他恶性肿瘤转移至颅内。美国脑瘤协会（American Brain Tumor Association）估计，2020年将有超过8.7万名美国人被诊断为脑部肿瘤，其中超过3500名儿童患者。

利用联邦学习加速脑瘤诊断

面对如此紧迫的医疗需求，研究人员迫切需要庞大的医学数据集来训练AI模型，以期实现脑瘤的早期发现。然而，保护患者隐私与数据安全成为开发此类系统的重大挑战。因此，宾夕法尼亚大学与合作伙伴选择了利用保护隐私的AI技术，特别是联邦学习，以创建和训练用于识别大脑肿瘤的算法。

建立更大规模的数据集

通过联邦学习的方法，参与合作的机构可以共同构建和训练检测大脑肿瘤的算法，同时确保敏感的医学数据得到保护。宾夕法尼亚大学医学院放射学和病理学讲师Spyridon Bakas透露，他们已成功收集了约600名患者的图像数据，而新的联邦学习项目将这一数字大幅增加。Bakas表示：“从600名患者扫描训练的AI模型，到预期的15,000名患者扫描训练的AI模型，我们的目标是显著提升诊断的准确性和效率。”

安全与标准化

在推进联邦学习项目的同时，研究人员还面临数据一致性的问题。为解决这一挑战，宾夕法尼亚大学医学院的数据标准化系统正由资深开发人员Sarthak Pati带领的团队进行研发，以确保医学图像具有相似的分辨率等关键属性。

未来展望与应用

随着项目的推进，联邦学习技术在医疗领域的应用前景广阔。Gartner Inc. 研究副总裁Laura Craft认为，医疗机构长期以来一直在寻求在研究项目上的合作机会，特别是在开发用于临床诊断的预测模型方面。联邦学习有望提高这些合作的效率，并通过多样化的训练数据集提升算法的通用性。

国际合作与技术创新

英特尔提供了联邦学习平台的硬件、软件和网络功能支持，包括后端协议，确保各参与者之间的算法通信，以及安全性功能，确保遵守规定，避免数据滥用。此外，该项目还得到了包括圣路易斯华盛顿大学、加拿大皇后大学、德国慕尼黑工业大学、英国伦敦国王学院以及印度塔塔纪念医院等全球多个卫生系统的参与和支持。

技术供应商的多元化

除了英特尔，英伟达等科技公司也在提供联邦学习平台，支持医疗人工智能系统的训练，帮助包括拜耳在内的制药公司培训药物发现算法。这些平台的出现，标志着联邦学习技术在医疗领域的广泛应用，为提升诊断准确性和效率提供了强大支持。

结语

联邦学习作为一种创新的分布式机器学习技术，不仅为脑瘤诊断带来了新的可能性，也为医疗行业提供了更高效、更安全的数据共享途径。随着全球合作的加深和技术的不断进步，我们有理由期待未来在疾病预防、诊断和治疗方面的更多突破。