“Addestrare” modelli di intelligenza artificiale per identificare tumori cerebrali, utilizzando il “federated learning” – tecnica di machine learning – per tutelare pienamente la privacy. Questa la nuova sfida annunciata dagli Intel Labs e dalla Perelman School of Medicine della University of Pennsylvania (Penn Medicine). Il progetto coinvolgerà 29 fra istituti di salute e ricerca, diretti da Penn Medicine e potrà contare su un finanziamento messo in campo nell’ambito dell’Informatics Technology for Cancere Research programm del National Cancer Institute che fa capo al National Institutes of Health, attraverso un grant in tre anni per 1,2 milioni di dollari riconosciuto al responsabile scientifico Spyridon Bakas del Center for Biomedical Image Computing and Analytics dell’università della Pennsylvania.
“L’AI mostra magnifiche prospettive per l’individuazione precoce dei tumori al cervello, ma richiederà più dati di quanti un singolo centro medico possieda affinché possa sviluppare al massimo il suo potenziale – sottolinea Jason Martin, principal engineer degli Intel Labs-. Utilizzando il software e l’hardware di Intel e il supporto di alcune delle brillanti menti degli Intel Labs, lavoriamo con l’Università della Pennsylvania e una federazione di 29 centri medici per far progredire l’identificazione dei tumori al cervello e proteggere al contempo i dati sensibili dei pazienti”.
Penn Medicine e 29 istituti di salute e ricerca di Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Germania, Paesi Bassi, Svizzera e India, utilizzeranno il federated learning, ovvero un approccio distribuito al machine learning che consente alle organizzazioni di collaborare a progetti di deep learning senza condividere i dati dei pazienti.
Secondo l’American Brain Tumor Association ammonteranno a circa 80.000 le diagnosi di tumore al cervello nel 2020, di cui 4.600 bambini. Per addestrare e costruire un modello che individui un tumore al cervello che possa aiutare il riconoscimento precoce e un migliore risultato, i ricercatori necessitano dell’accesso a un grande numero di dati medici rilevanti. Allo stesso tempo, è essenziale che questi dati restino private e protetti ed è qui che entra in gioco il federated learning con la tecnologia di Intel. Con l’utilizzo di questo approccio, i ricercatori di tutte le organizzazioni partner potranno lavorare insieme nella costruzione e l’addestramento di algoritmi di identificazione di tumori al cervello mantenendo protetti i dati medici sensibili.
