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近日,中山大学计算机学院副院长吴迪教授一行参观交流健康数据中国乳腺癌标准数据库项目建设医学联邦学习平台的建设和应用经验深入交流讨论。

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在研讨会上,我们从发展过程、业务布局、产品创新、核心能力等方面向客人介绍了健康数据的总体情况,以中国乳腺癌单一疾病诊疗能力改进项目为例,重点关注临床科研领域联邦学习技术的创新成果。

1、数据安全更有保障


健康数据医学联邦学习平台利用同态加密和差分隐私计算技术,使参与者能够在不暴露数据和加密形式的情况下联合建模。

同态加密它被认为是最安全的隐私增强技术,允许人们直接在加密数据上进行操作,以达到与基于明文数据的操作相同的效果,即可用不可看。差异化隐私可以在为数据增加噪声的同时,总是计算隐私改善的程度,从而使添加噪声的过程更加严格。这两种技术是双管齐下的,以确保医疗数据的绝对安全。

二、临床科研更高效

目前,健康数据医学联邦学习平台已经完成Segmentation(分割)、Lassification(分类)、Logistic Regression(逻辑回归),Lasso Regression(拉索回归),Ridge Regression构建多种算法,如(岭回归),可有效支持图像数据的分类、分割、分析和统计。基于科研人员回归模型、分发训练树模型、神经网络模型等算法模型,可以深入挖掘数据价值,辅助临床诊疗,拓展科研思路,提高科研效率。

三、模型训练更准确

不同的疾病研究关注不同的数据维度。乳腺癌此外,健康数据还与合作伙伴共建肺癌、肾病、心房颤动多发性骨髓瘤各种疾病模型,如,已经存在中山大学孙逸仙纪念医院、汕头市中心医院中山大学附属肿瘤医院肇庆市第一人民医院等大医院联合建模。多中心研究为模型培训提供不同应用场景所需的数据,不断提高模型精度。

同时,通过拆解大量的医学指南文献和专家经验,建立了完善的医学知识库和健康数据规则库,补充、纠正和测试培训结果,帮助产生高质量的研究结果。

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然而,从宏观产业发展的角度来看,联邦学习的应用仍处于早期阶段。如何解决每个节点之间的通信问题?如何进一步提高模型培训的准确性?如何更直观地向医疗机构展示平台的安全性能?它们是需要解决的共同瓶颈,也是健康数据实践突破的关键方向。

吴教授的团队在高度认可健康数据团队实践成果的同时,对现阶段的常见问题产生了深刻的共鸣。吴教授表示,交流和相互学习的优秀经验将促进联邦学习和应用效率。双方将继续寻找合作的切入点,加强合作战略合作,实现双赢的发展。

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未来,健康数据将密切关注健康中国的建设目标,继续发挥技术创新优势,促进医学和人工智能以科技智慧全面推动医疗卫生事业高质量发展。

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