Nvidia采用联合学习实现医疗人工智能

Nvidia今天公布了一种新的分布式学习技术，该技术可以在训练机器学习模型的同时保护患者隐私，从而让人工智能成为医疗行业的一项不可缺少的技术。

人工智能有着广阔的发展前景，但对于医疗等行业而言，数据隐私至关重要，要挖掘这一潜力是个巨大的挑战。问题是，任何对训练模型有用处的数据几乎都是隐私数据，也就意味着不能将这些数据与合作伙伴进行共享。

Nvidia认为，可以通过最新的Clara Federated Learning技术解决此问题，该技术可以确保患者数据始终保留在医疗提供方的系统内。

Clara FL是一款用于分布式人工智能训练的参考应用，运行在Nvidia最新推出的EGX智能边缘计算平台上。这些系统能够在不移动数据的情况下，在数据所在的“网络边缘”本地地训练深度学习。

Nvidia医疗保健副总裁Kimberly Powell在博客中表示，Clara FL也具有协作性，也就是多个系统可以在不同位置协同工作，以创建更准确的全局模型。

Clara FL已经被美国放射学院、伦敦国王学院和加州大学洛杉矶分校（UCLA Health）等多家顶级医疗提供方的放射科医生使用。首先，放射科医生使用NVIDIA Clara AI-Assisted Annotation软件套件来标记数据，该套件与3D切片机、MITK、Fovia和Philips Intellispace Discovery等医学查看器集成在一起。

Powell表示：“NVIDIA AI可以使用预先训练的模型和转移学习技术，帮助放射科医生表及数据，从而将复杂3D的研究时间从数小时缩短至数分钟。”

然后，在Nvidia服务器上训练这些模型，通过安全链接共享把结果共享到联合学习中心。共享的只是这些结果，患者数据仍保留在原处，从而确保数据的安全性。

Powell在博客中写到：“Nvidia与英国伦敦国王学院以及Owkin展开合作，为国家卫生局创建联合学习平台。这个名为Owkin Connect的平台运行在NVIDIA Clara上，使算法能够从一个医院转移到另一家医院，并接受本地数据集的训练。该平台为每个医院都提供了一个区块链分布式的分类帐，可以捕获和跟踪用于模型训练的所有数据。”

Nvidia与Clara FL共同宣布推出了一个名为Clara AGX的新嵌入式AI开发者套件，该套件能够以很高的数据速率处理图像和视频，从而将AI推理和3D可视化功能嵌入到医疗设备中。

Nvidia低功耗Xavier片上系统为Nvidia AGX套件提供动力，该系统通常被作为自动驾驶汽车的微型处理器。目前，Nvidia AGX已经嵌入到便携式“ Hyperfine”磁共振成像设备中，可以进行早期测试，此外还可以与其他各种医疗器械、手术室、智能医疗摄像头和患者监护设备配合使用。

Powell表示：“我们正在见证医疗物联网开始采用人工智能技术。”

Nvidia方面表示，Clara AGX SDK将很快提供给早期访问用户。