Intel et Penn Medicine (Perelman School of Medicine de l’Université de Pennsylvanie), ont développé une IA capable de détecter les tumeurs cérébrales en se basant sur l’apprentissage fédéré.
Cette IA accorde toutefois une importance à la vie privée des patients. Plus de 29 établissements de santé se situant dans 7 pays différents (États-Unis, Canada, Royaume-Uni, Allemagne, Pays-Bas, Suisse et Inde) participent à ce projet collaboratif. Celui-ci se base sur les données médicales, mais en aucun cas ne les partage.
Ces travaux de recherche sont financés par le programme « Informatics Technology for Cancer Research » (ITCRI) mis en place par le National Institutes of Health (NIH), sous forme d’une subvention de 1,2 millions de dollars sur trois ans.
Concilier le besoin d’analyse des données médicales avec le respect de la vie privée
Pour que ces travaux soient efficaces, ils doivent analyser une quantité de données médicales colossale. Toutefois, cette nécessité d’analyse de masse vient en contradiction avec les lois relatives à la protection de la vie privée ou avec le secret médical. Il fallait donc concilier ces deux exigences pour permettre de développer un outil efficace tout en étant en conformité avec la loi.
« Ensemble, nous commencerons à développer cette année des algorithmes visant à identifier les tumeurs cérébrales à partir d’une version considérablement élargie de l’ensemble des données de la segmentation internationale des tumeurs cérébrales. Cette fédération permettra aux chercheurs médicaux d’accéder à des quantités beaucoup plus importantes de données en matière de soins de santé tout en assurant la protection de celles-ci. » explique le Docteur Spyridon Bakas, médecin spécialiste de l’imagerie médicale à l’université de Pennsylvanie et chercheur principal dans le cadre de cette étude.
Avec ce modèle d’apprentissage automatique qui crypte les données, ces travaux seront désormais effectués avec les logiciels et le matériel d’Intel permettant d’assurer protection de la vie privée.
Ce modèle d’apprentissage fédéré semble être performant puisqu’il peut former un modèle avec plus de 99% de la précision comparé à un modèle avec la méthode traditionnelle.
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