Nvidia使用联合学习在医院启用人工智能

英伟达公司(Nvidia Corp.)今天宣布了一项新的分布式学习技术，它可以训练机器学习模型，同时保护病人的隐私，希望借此让人工智能成为医疗行业的主要产品。

人工智能有着巨大的潜力，但对于数据隐私至关重要的医疗等行业来说，挖掘这种潜力是一个巨大的挑战。问题是，任何可能对培训模型有用的数据几乎都是保密的，这意味着它不能与技术合作伙伴共享。

英伟达认为，它可以用新的克拉拉联邦学习技术解决这个问题，这种技术可以确保病人的数据始终保留在医疗服务提供商的系统中。

Clara FL是一个分布式人工智能训练的参考应用程序，它被设计在Nvidia最近发布的EGX智能边缘计算平台上运行。这些系统能够在数据所在的“网络边缘”进行深度学习训练，而不需要移动数据。

克拉拉也是协作型的，这意味着多个系统可以在不同的地点协同工作，创建更精确的全球模型，英伟达医疗保健副总裁金伯利·鲍威尔在一篇博客文章中说。

克拉拉已经被几个顶级医疗机构的放射科医生使用，包括美国放射学院、伦敦国王学院和加州大学洛杉矶分校健康中心。首先，放射科医生使用NVIDIA Clara ai辅助注释软件开发工具包对他们的数据进行标记，该工具包集成了医疗查看器，如3D切片机、MITK、Fovia和Philips Intellispace Discovery。

鲍威尔说:“英伟达人工智能使用预先训练的模型和转移学习技术，协助放射科医生进行标记，将复杂3D研究的时间从几小时减少到几分钟。”

然后，这些模型在Nvidia位于现场的服务器上进行培训，并通过安全链接与联邦学习中心共享结果。只有这些结果是共享的，病人的数据保持在原来的位置，以确保它是安全的。

“在英国在美国，英伟达正与伦敦国王学院和Owkin合作，为国民健康服务创建一个联邦学习平台。运行在NVIDIA Clara上的Owkin Connect平台使算法能够从一家医院到另一家医院，在本地数据集上进行训练。它为每家医院提供一个区块链分布式账本，用于捕获和跟踪用于模型培训的所有数据。”

与Clara FL一起，Nvidia宣布了一种新的嵌入式人工智能开发工具包，名为Clara AGX，它可以以非常高的数据速率处理图像和视频，使人工智能推理和3D可视化功能嵌入到医疗设备中。

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