Một phương pháp AI mới có thể tạo hồ sơ y tế mà không tiết lộ dữ liệu bệnh nhân – MIT Technology Review
Khi Google tuyên bố sẽ mua lấy bộ phận sức khỏe DeepMind, nó đã gây ra một cuộc tranh cãi lớn về quyền riêng tư dữ liệu. Mặc dù DeepMind xác nhận rằng hành động này sẽ thực sự trao dữ liệu bệnh nhân thô cho Google, nhưng ý tưởng về việc đưa một người khổng lồ công nghệ thân mật, xác định hồ sơ y tế khiến mọi người lo lắng. Vấn đề này với việc có được nhiều dữ liệu chất lượng cao đã trở thành trở ngại lớn nhất cho việc áp dụng học máy trong y học.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu AI đã cải tiến các kỹ thuật mới để đào tạo các mô hình học máy trong khi vẫn giữ bí mật dữ liệu. Phương pháp mới nhất được gọi là một mạng lưới thần kinh phân chia: nó cho phép một người bắt đầu đào tạo một mô hình học sâu và một con người khác hoàn thành.
Ý tưởng là các bệnh viện và các tổ chức y tế khác sẽ có thể đào tạo mô hình của họ giữa các bệnh nhân của họ dữ liệu cục bộ, sau đó mỗi người gửi mô hình được đào tạo một nửa của họ đến một địa điểm tập trung để hoàn thành các giai đoạn đào tạo cuối cùng với các mô hình của họ. Vị trí tập trung sẽ không bao giờ nhìn thấy dữ liệu bệnh nhân thô Nhưng các bệnh viện sẽ được hưởng lợi từ một mô hình cuối cùng được đào tạo dựa trên sự kết hợp của mọi dữ liệu tổ chức tham gia.
Ramesh Raskar thuộc MIT Media Lab.
Ramesh Raskar, phó giáo sư tại MIT Media Lab và là đồng tác giả của báo cáo khoa học, ví quá trình này với mã hóa dữ liệu. "Tôi chỉ cảm thấy thoải mái khi mã hóa dữ liệu thẻ tín dụng của mình cho một thực thể khác", anh nói. Làm xáo trộn dữ liệu y tế qua một vài giai đoạn đầu tiên của mạng lưới thần kinh bảo vệ dữ liệu theo cùng một cách.
Khi thử nghiệm phương pháp này so với các phương pháp khác cũng được thiết kế để giữ an toàn cho dữ liệu của bệnh nhân, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng các mạng thần kinh phân chia đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn để đào tạo và cũng tạo ra các mô hình với độ chính xác cao hơn nhiều.
