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Presagen的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家Jonathan Hall博士說(shuō):“通過(guò)分散式AI培訓(xùn),該AI會(huì)移動(dòng)到數(shù)據(jù),進(jìn)行訓(xùn)練,然后再移動(dòng)到下一個(gè)數(shù)據(jù)源。只有代表該數(shù)據(jù)的一般性學(xué)習(xí)的AI被共享,而不是私人數(shù)據(jù)本身。這使我們的團(tuán)隊(duì)可以針對(duì)從未見過(guò)的私人患者數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI。”
意外而激動(dòng)人心的結(jié)果表明,與使用傳統(tǒng)的集中式方法對(duì)相同數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練相比,分散式AI訓(xùn)練可以實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性。當(dāng)數(shù)據(jù)質(zhì)量較差時(shí),該技術(shù)將成為自校正技術(shù),并且精度提高了10%以上。
聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官M(fèi)ichelle Perugini博士說(shuō):“這一結(jié)果對(duì)于開發(fā)商業(yè)AI產(chǎn)品至關(guān)重要。像醫(yī)療保健這樣的現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題并非Kaggle競(jìng)爭(zhēng)。由于主觀性或臨床不確定性,數(shù)據(jù)本質(zhì)上質(zhì)量較差。重要的是,當(dāng)您無(wú)法親自看到時(shí)或驗(yàn)證數(shù)據(jù),您將遭受數(shù)據(jù)提供者有意插入質(zhì)量低劣數(shù)據(jù)的對(duì)抗攻擊。對(duì)于AI而言,為您可靠,自動(dòng)地處理這些情況非常重要,這減少了手動(dòng)處理,清理和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的需要。對(duì)于AI公司而言,這是一筆巨大的費(fèi)用,而且還可能侵犯患者的隱私權(quán)。”
CB Insights的報(bào)告《 2020年的人工智能趨勢(shì)》引述Google Sundar Pichai的首席執(zhí)行官的話說(shuō):“在用戶隱私和控制方面,這一直是我們關(guān)注的重點(diǎn)...例如,正在進(jìn)行中的聯(lián)合學(xué)習(xí)正在進(jìn)行中,例如,針對(duì)三個(gè)人的聯(lián)合學(xué)習(xí)年...我認(rèn)為這是我們正在努力的最重要領(lǐng)域之一。”
Google擁有自己的專利聯(lián)合學(xué)習(xí)技術(shù),該技術(shù)最初旨在在單個(gè)手機(jī)上運(yùn)行AI。Presagen的替代技術(shù)專為來(lái)自數(shù)據(jù)源(例如診所)的分布式節(jié)點(diǎn)和不平衡數(shù)據(jù)集群而設(shè)計(jì),確保在保持可擴(kuò)展性和效率的同時(shí),不會(huì)移動(dòng)或共享私有數(shù)據(jù)。
Presagen聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官Don Perugini博士說(shuō):“聯(lián)合學(xué)習(xí)對(duì)于在醫(yī)療保健行業(yè)開展業(yè)務(wù)的AI公司構(gòu)建可擴(kuò)展商業(yè)化的AI醫(yī)療產(chǎn)品將變得至關(guān)重要??蓴U(kuò)展且公正的AI需要訓(xùn)練不同的數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集代表不同的患者人群然而,許多/地區(qū)的健康隱私法都禁止私人臨床數(shù)據(jù)離開原籍國(guó)。聯(lián)合學(xué)習(xí)使AI可以在全球不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,而無(wú)需移動(dòng)或集中數(shù)據(jù),從而創(chuàng)建可用于臨床和臨床的AI產(chǎn)品。世界各地的患者都可以使用和依賴。”
Presagen的AI開放項(xiàng)目計(jì)劃為Presagen的聯(lián)合學(xué)習(xí)提供了支持,該計(jì)劃目前專注于服務(wù)不足的女性健康部門(Femtech)。Presagen宣布呼吁“項(xiàng)目”(這是正在開發(fā)的特定醫(yī)療產(chǎn)品)向全球診所提供數(shù)據(jù)。診所可以通過(guò)拖放功能將其以預(yù)先指定的格式從診所注釋和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)輕松“連接”到Presagen的在線臨床數(shù)據(jù)門戶上。數(shù)據(jù)保留在原始/地區(qū)的安全本地云服務(wù)器上,準(zhǔn)備進(jìn)行分散式AI培訓(xùn)。這也將數(shù)據(jù)標(biāo)記和預(yù)處理的工作轉(zhuǎn)移到擁有適當(dāng)專業(yè)知識(shí)的診所,從而消除了AI公司的巨額成本和障礙。作為對(duì)提供標(biāo)記數(shù)據(jù)和臨床試驗(yàn)支持的回報(bào),Presagen一旦商品化,就會(huì)向該產(chǎn)品的全球銷售提供版稅。這樣一來(lái),任何規(guī)模的診所都可以在任何地方利用貨幣獲利,而不會(huì)產(chǎn)生技術(shù)或商業(yè)成本和風(fēng)險(xiǎn)。
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