México | Intel Colabora Con IA Para Identificar Tumores Cerebrales
Lo nuevo: Intel Labs y la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pennsylvania (Penn Medicine) trabajan de manera conjunta en el desarrollo de una tecnología, que permitirá a una federación de 29 instituciones internacionales de salud y de investigación, lideradas por Penn Medicine, trabajar con modelos de Inteligencia Artificial (IA) que identifican tumores cerebrales usando una técnica de preservación de la privacidad llamada “Federated Learning”. El trabajo de Penn Medicine será financiado por el programa de Tecnología Informática para la Investigación del Cáncer (ITCR por sus siglas en inglés) del Instituto Nacional de Cáncer (NCI por sus siglas en inglés) de los Institutos Nacionales de Salud (NIH por sus siglas en inglés), a través de una subvención de tres años por $1.2 millones de dólares otorgada al investigador principal, el Dr. Spyridon Bakas, del Centro de Informática y Analítica de Imágenes Biomédicas (CBICA por sus siglas en inglés) de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pennsylvania.
“La Inteligencia Artificial es muy prometedora para la detección temprana de tumores cerebrales, pero para alcanzar su máximo potencial, requiere más datos de los que tiene un solo centro médico. Al utilizar el software y hardware de Intel, con el apoyo de algunas de las mentes más brillantes de nuestra empresa, colaboramos con la Universidad de Pennsylvania y una federación de 29 centros médicos para avanzar en la identificación de tumores cerebrales y al mismo tiempo proteger los datos sensibles del paciente.”
– Jason Martin, ingeniero principal de Intel Labs
¿Cómo funciona? Penn Medicine y 29 instituciones de salud y de investigación de Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Holanda, Alemania, Suiza e India utilizarán el Federated Learning que es un enfoque de Machine Learning distribuido, el cual permite que las organizaciones colaboren en proyectos de aprendizaje profundo sin compartir los datos de los pacientes.
Penn Medicine e Intel fueron los primeros en publicar un documento sobre Federated Learning en el campo de imagenología médica, el cual demuestra particularmente que el método utilizado podría entrenar un modelo con más del 99% de precisión a comparación de un modelo capacitado con el método tradicional, no privado. Este documento se presentó originalmente en la Conferencia Internacional de Informática de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI por sus siglas en inglés) 2018, en Granada, España. El nuevo trabajo aprovechará el software y hardware de Intel para implantar el Federated Learning de manera que ofrezca mayor protección de la privacidad tanto del modelo como de los datos.
