В своем временном руководстве по лечению госпитализированных пациентов с COVID-19 Всемирная организация здравоохранения рекомендует клиницистам немедленно начать дополнительную кислородную терапию. Но не существует протокола для определения того, требуется ли пациенту с симптомами, поступившему в отделение неотложной помощи, немедленная кислородная терапия, и если да, то в какой дозировке.

Чтобы разработать надежную модель искусственного интеллекта для прогнозирования потребности пациентов в кислороде и уровней, которые можно было бы распространить на максимальное количество больниц, технический гигант NVIDIA объединил усилия с некоммерческой больницей и сетью врачей Massachusetts General Brigham и 20 больницами по всему миру в федеративной инициативе по обучению «ЭКЗАМЕН» (модель EMR CXR AI).

Массовый генерал Бригам, ученый доктор Цюаньчжэн Ли разработал оригинальную модель CORISK, которая объединяет медицинские изображения и записи о состоянии здоровья для сортировки пациентов с подозрением на COVID-19.

Федеративное обучение - это метод сохранения конфиденциальности, который позволяет алгоритмам ИИ изучать широкий спектр данных, расположенных на разных сайтах, устраняя риски безопасности, связанные с традиционными методами объединения данных. В этой клинической обстановке федеративное обучение позволило исследователям из различных больниц сотрудничать в разработке модели без прямого обмена конфиденциальными клиническими данными.

Всего за две недели глобальное сотрудничество разработало модель с площадью под кривой 0,94 (с целевым значением AUC 1,0), что привело к отличному прогнозированию уровня кислорода, необходимого для прибывающих пациентов. читает запись в блоге NVIDIA. Компания заявляет, что EXAM, в котором участвовали больницы и пациенты из Северной и Южной Америки, Канады, Европы и Азии, является пока что крупнейшей и самой разнообразной инициативой федеративного обучения ».

В рамках системы федеративного обучения NVIDIA Clara больницы-участники используют рентгеновские снимки грудной клетки, жизненно важные показатели пациентов и лабораторные показатели для обучения локальных моделей, поскольку централизованный сервер будет поддерживать традиционную глобальную модель. Каждая больница отправляет обновленные версии обратно на сервер, сохраняя все конфиденциальные данные в своих собственных безопасных инфраструктурах.

Чтобы привлечь больше больниц и улучшить модель, NVIDIA выпустит свою федеративную модель обучения через несколько недель в рамках NVIDIA Clara в облаке NVIDIA GPU (NGC).

Репортер: Фаню Цай | Редактор: Майкл Саразен

Синхронизированный отчет | Обзор решений искусственного интеллекта в Китае в ответ на пандемию COVID-19 - 87 тематических исследований от 700+ поставщиков ИИ

В этом отчете предлагается взглянуть на то, как Китай использовал технологии искусственного интеллекта в борьбе с COVID-19. Он также доступен на Amazon Kindle. Наряду с этим отчетом мы также представили базу данных, охватывающую 1428 дополнительных решений искусственного интеллекта из 12 сценариев пандемии.

Нажмите здесь, чтобы найти больше отчетов от нас.

Мы знаем, что вы не хотите пропустить какие-либо новости или открытия. Подпишитесь на нашу популярную рассылку Synced Global AI Weekly, чтобы получать еженедельные обновления AI.