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联合学习将为医疗保健带来突破

当前的医学因靠采用人工智能技术而日益先进,其中,机器学习模式能够从搜集病人各种资料的基础上“学”出一个发出决定的方法,从而有助于改善医科诊断中的准确性,同时促进研发不少必要药方的进度。即使这样,近几年来,专家们已发现,透过资料集中化事宜来应用机器学习仍有什多不足之处,因为在保健工作中是需要比公开更多的资料方能在临床诊治时达到更准确的效果,但此举却涉及保密及隠私问题。为了能使人工智能民主化和在保健工作中从资料方面受益,专家们提出了“联合学习”这模式,旨在减少在分享敏感资料时被泄漏的危机。
联合学习将为医疗保健带来突破

  联合学习可让用者不须将资料传输至任何地点。用者将计算规程安装在资料持有者的单位。在此,一个中心主机(见图)将负责集合来自计算与资料来源之后作出分析,再将结果发送到中央伺服器或聚合器,而不是资料本身,从而可解决不少资料隐私问题。联合学习是在所在设备进行训练,可确保越南的资料获在国内得到贮存,并且不会对正在移转的资料造成损坏或暴露。重要的是,资料尽管在全球得到共同采用,但却获持有者的监控。据悉:英特尔(Intel)集团与美国宾夕法尼亚大学于2020年已采用联合学习模式开展一项医疗部门最大规模的研究,使用了来自6大洲71个机构的全球资料集,将脑瘤检测能力提高33%。

  对于越南当前面临庞大的资料这问题,英特尔集团驻亚洲区专责营销、市调与传播部副主席亚历西斯‧克罗威尔认为,各机关、组织须设立一个牢固与有效的资料保密战略,并将各种敏感资料贮存在云端上一个限制搜索区域,获称为“可信执行环境区”。至于保护穏私权是必要的工作,旨在连续维持保护工作能力,更要推出有关保护在云端上敏感资料共用规定。亚历西斯‧克罗威尔副主席指出:联合学习将会给保健活动中带来突破,有助改善诊断工作。而实际上,此模式更可拓展至其他领域,尤其是物联网、金融科技等等◆

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