Przełom w medycynie cyfrowej: Uczenie federacyjne chroni prywatność pacjentów

Współczesna medycyna cyfrowa stoi przed dylematem: jak wykorzystać ogromne zbiory danych medycznych do rozwoju sztucznej inteligencji, nie naruszając jednocześnie prywatności pacjentów. Dane te, zawierające wrażliwe informacje, są zazwyczaj rozproszone po wielu placówkach medycznych, co uniemożliwia ich centralne gromadzenie i analizowanie. Tradycyjne metody trenowania modeli AI wymagają dostępu do surowych danych, co jest sprzeczne z restrykcyjnymi regulacjami ochrony danych osobowych, takimi jak RODO.

Odpowiedzią na te wyzwania jest uczenie federacyjne (Federated Learning – FL), które umożliwia wspólne trenowanie modeli AI bez bezpośredniego udostępniania danych pacjentów. Zamiast przesyłać same dane, udostępniane są jedynie ulepszone, wytrenowane części modelu. Dotychczasowe rozwiązania FL, zwłaszcza w wersji „jednostrzałowej” (one-shot FL), borykały się jednak z problemem wysokich kosztów obliczeniowych i skłonności do nadmiernego dopasowania (overfitting).

Przełom w tej dziedzinie, zaprezentowany w czasopiśmie „Medical Image Analysis”, to owoc pracy zespołu profesora Sang-hyuna Parka z DGIST oraz naukowców ze Stanford University. Badacze opracowali nową technikę jednostrzałowego uczenia federacyjnego, która znacząco poprawia efektywność trenowania modeli AI, jednocześnie zachowując wysoki poziom prywatności i wydajności.

Kluczowym elementem ich metody jest dodawanie strukturalnego szumu do syntetycznych obrazów oraz zastosowanie techniki „mix-up” w celu generowania wirtualnych, pośrednich próbek. Takie podejście zwiększa różnorodność danych treningowych, skutecznie redukując problem nadmiernego dopasowania, a także eliminuje zbędne obliczenia poprzez ponowne wykorzystanie obrazów syntetycznych. W rezultacie poprawia się efektywność obliczeniowa całego procesu.

Zespół Parka z powodzeniem zastosował swoją technikę na różnorodnych zestawach danych obrazowania medycznego, włączając w to zdjęcia radiologiczne, patologiczne, dermatoskopowe oraz obrazy dna oka. Wyniki jasno wskazują, że proponowana metoda osiągnęła wyższą dokładność przy mniejszych zasobach obliczeniowych w porównaniu do istniejących podejść jednostrzałowego uczenia federacyjnego.

„Te badania mają ogromne znaczenie, ponieważ pokazują, że nawet w realistycznych warunkach, takich jak ochrona prywatności i ograniczenia komunikacyjne, możliwe jest trenowanie szeroko stosowalnych modeli w dziedzinie obrazowania medycznego” – komentuje profesor Park. Dalsze prace zespołu będą koncentrować się na rozwijaniu tej techniki w celu tworzenia modeli AI, które będą w stanie analizować dane zróżnicowanych populacji pacjentów, jednocześnie gwarantując ich prywatność. Ostatecznym celem jest stworzenie precyzyjnych i niezawodnych systemów wsparcia diagnostycznego, które zrewolucjonizują opiekę zdrowotną.