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當普通人聽到醫(yī)院正在共享信息時,可能會引起合理的懷疑。醫(yī)院數(shù)據(jù)包含我們最私人的信息,其中一些我們甚至可能不會與親人分享。但是,借助群體學習,醫(yī)院能夠使用本地數(shù)據(jù)來預測和改善他們?yōu)樽约旱幕颊咛峁┑淖o理,同時刪除私人數(shù)據(jù)以與其他醫(yī)院合作并相互學習。
“群體學習僅共享學習內(nèi)容,而不共享私人患者數(shù)據(jù)。我們希望這種方法能夠使所有不同的醫(yī)院團結(jié)起來,團結(jié)一致,分享經(jīng)驗,消除偏見,從而使我們的預測具有很高的準確性,同時保持隱私,”高級副總裁Eng Lim Goh博士說。 Hewlett Packard Enterprise Co.的AI總裁兼首席技術(shù)官,介紹了利用群體學習的醫(yī)院的好處。
Eng Lim Goh博士(左圖);波恩大學基因組學和免疫調(diào)節(jié)教授Joachim Schultze(圖中)。和克里希納·普拉薩德·Shastry(如圖,右),在HPE杰出技術(shù)專家,說話帶著戴夫Vellante表示,theCUBE,SiliconANGLE Media的移動即時串流工作室的主持人,HPE發(fā)現(xiàn)虛擬體驗中。他們討論了群體學習的好處以及AI如何改善醫(yī)院共享和使用數(shù)據(jù)的方式。(*以下披露。)
人們將這種大流行與上世紀初的西班牙流感相提并論。他們談論的是大蕭條,但是這次最大的不同是技術(shù)。技術(shù)已經(jīng)完全改變了我們應對這種大流行的方式。
吳醫(yī)生,我想從你開始。您已經(jīng)在群體學習這一主題上做了很多工作。我對此的有限了解是-我們是從自然界中借來的。您會想到蜜蜂在尋找蜂巢作為一種獨立的媒介,但是它們卻以某種方式聚集在一起并進行交流。告訴我們我們需要了解的有關群學習的知識及其與人工智能的關系。
Goh:Dave,這是一個很好的類比,使用了一群蜜蜂。這正是我們在HPE所做的。因此,讓我們在這里使用示例。在部署人工智能時,醫(yī)院會對門診數(shù)據(jù)進行機器學習,這可能由于人口統(tǒng)計學和他們經(jīng)??吹降牟±愋投衅?。此外,鑒于隱私甚至主權(quán)方面的限制,在不同醫(yī)院之間共享患者數(shù)據(jù)以消除這種偏見是有限的,例如,在之間。
HPE群學習通過允許每個醫(yī)院仍在本地繼續(xù)學習來解決此問題。但是,在每個周期中,我們都會收集學習到的神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)重,對其求平均,然后將其發(fā)送回所有醫(yī)院。經(jīng)過幾個周期的操作后,所有醫(yī)院將相互學習,消除偏見,而不必共享任何私人患者數(shù)據(jù)。那是關鍵。因此,無需共享私人患者就可以向所有人學習的能力,這就是蜂擁式學習。
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