用于医疗健康 AI 的联邦学习：NVIDIA 和 Rhino Health 加速研究合作

全球创新的医学研究人员和AI开发者正在利用 Rhino Health 的‘联邦学习平台’解决方案，解决医疗健康领域的一些最复杂的挑战，该解决方案建立在新的 NVIDIAFLARE SDK 之上。

联邦学习是一种隐私保护技术，在处理稀疏、保密或缺乏多样性的数据时特别有用。它对于大型数据集也很有用，因为组织的数据采集方法或者患者或客户统计技术在处理此类数据集时可能会出现偏差。

哈佛医学院放射学副教授兼 MONAI 社区联邦学习工作组负责人 Jayashree Kalapathy 博士说：“提供 NVIDIA FLARE 源代码以加速联邦学习研究对于医疗健康领域尤为重要，因为在该领域中，对多机构数据集的访问至关重要，但对患者隐私的担忧可能会限制共享数据的能力。我们很兴奋能为 NVIDIA FLARE 贡献力量，并将继续与 MONAI 进行整合，推动医学成像研究工作向前发展。”

作为 NVIDIA 初创加速计划的合作伙伴和成员，Rhino Health 已将 NVIDIA FLARE 集成到其联邦学习解决方案中，此解决方案正帮助麻省综合医院的科研人员开发更准确地诊断脑动脉瘤的 AI 模型，以及帮助美国国家癌症研究所“早期检测研究网络”的专家开发和验证医学成像 AI 模型，以识别胰腺癌的早期迹象。

Rhino Health 创始人 Ittai Dayan 博士表示：“为了有效和高效地开展协作，医疗健康科研人员需要一个公共平台，在无需担心侵犯患者隐私的情况下开发 AI 技术。Rhino Health 的‘联邦学习平台’解决方案使用 NVIDIA FLARE 构建，将成为帮助医疗健康 AI 更快产生影响的得力工具。”

麻省综合医院的研究人员成功地发起了一项专注于诊断脑动脉瘤的倡议，并在几周内启动了与其他六家机构的合作。点击观看视频：https://mp.weixin.qq.com/s/Daijk6nxD5KWllGgc0z5NQ