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Intel e Universidade da Pensilvânia usam IA de preservação de privacidade na identificação de tumores cerebrais

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Novidade: A Intel e a Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia (Penn Medicine) estão liderando 29 instituições internacionais de saúde e pesquisa para treinar modelos de inteligência artificial (IA) na identificação de tumores cerebrais usando uma técnica de preservação da privacidade chamada aprendizado federado. A iniciativa tem o patrocínio do programa de Tecnologia Informática para Pesquisa do Câncer (ITCR, na sigla em inglês) do Instituto Nacional do Câncer (NCI), parte dos Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (NIH), através de um subsídio de 1,2 milhão de dólares concedido por três anos ao principal pesquisador, Dr. Spyridon Bakas, do Centro de Computação e Análise Biomédica de Imagens (CBICA) da Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia.

“A IA tem grande potencial na detecção precoce de tumores cerebrais, mas o volume de dados necessário para que alcance todo seu potencial vai além da capacidade de qualquer centro médico. Com o auxílio dos softwares e hardwares da Intel, além do suporte de algumas das mentes mais brilhantes da empresa, estamos trabalhando com a Universidade da Pensilvânia e outros 29 centros médicos no avanço da identificação de tumores cerebrais e proteção dos dados dos pacientes”, explica Jason Martin, engenheiro-chefe da Intel Labs.

Como funciona: A Penn Medicine e 29 instituições de cuidados com a saúde e pesquisa dos EUA, Canadá, Reino Unido, Alemanha, Holanda, Suíça e Índia irão usar o aprendizado federado, que é uma abordagem de machine learning distribuído que possibilita a colaboração entre organizações em projetos de deep learning sem necessidade de compartilhamento dos dados dos pacientes.

Em 2019, a Penn Medicine e a Intel foram pioneiras na publicação de um artigo sobre aprendizado federado na área de diagnóstico por imagem, mostrando que o método de aprendizado federado é capaz de treinar um modelo com mais de 99% de precisão em comparação a um modelo treinado pelo método tradicional, sem privacidade de dados. O artigo foi originalmente apresentado na Conferência Internacional sobre Computação Médica de Imagens e Intervenção Assistida por Computador (MICCAI) de 2018, em Granada, na Espanha. O novo trabalho irá impulsionar o uso de software e hardware da Intel na implantação do aprendizado federado de forma a oferecer privacidade adicional tanto ao modelo quanto aos dados.

“A comunidade científica está ciente de que o treinamento de machine learning exige um volume de dados que vai além da capacidade de qualquer instituição. Estamos coordenando um grupo de 29 instituições de saúde e pesquisa internacionais, capazes de treinar modelos de IA de ponta para a área da saúde usando tecnologias de machine learning de preservação da privacidade, incluindo aprendizado federado. Este ano, o grupo irá desenvolver algoritmos que identificam tumores cerebrais a partir de uma versão bastante expandida do conjunto de dados para Segmentação Internacional de Tumor Cerebral (BraTS). Assim, os pesquisadores envolvidos na iniciativa terão acesso a quantidades superiores de dados de saúde de forma segura”, afirma Dr. Spyridon Bakas, da Universidade da Pensilvânia.

Porque é importante: De acordo com a Associação Americana de Tumores Cerebrais (ABTA), aproximadamente 80.000 pessoas serão diagnosticadas com tumor cerebral este ano, sendo mais de 4.600 delas crianças. A fim de treinar e construir um modelo capaz de detectar tumores cerebrais em estágio inicial e, consequentemente, contribuir com o sucesso do tratamento, os pesquisadores precisam ter acesso a grandes quantidades de dados médicos relevantes. Todavia, é fundamental que a privacidade e proteção desses dados seja mantida. É aqui que entra o aprendizado federado com tecnologia da Intel. Por meio dessa abordagem, os pesquisadores de todas as organizações parceiras poderão colaborar na construção e treinamento de um algoritmo que irá detectar a presença de tumores cerebrais e, ao mesmo tempo, proteger dados médicos sensíveis.

O que vem por aí: Em 2020, a Universidade Federal da Pensilvânia e 29 instituições internacionais de cuidados com a saúde e pesquisa irão usar o hardware de aprendizado federado da Intel para produzir um modelo de IA de última geração, treinado no maior conjunto de dados sobre tumores cerebrais disponível atualmente. Tudo isso sem comprometer informações sensíveis dos pacientes. O subconjunto de instituições colaboradoras que devem participar da primeira fase desta federação inclui o Hospital da Universidade da Pensilvânia, Universidade de Washington em St. Louis, Centro Médico da Universidade de Pittsburgh, Universidade de Vanderbilt, Universidade de Queen, Universidade Técnica de Munique, Universidade de Berna, King’s College de Londres e Tata Memorial Hospital, para citar alguns.

 In 2020, Penn and the 29 international healthcare and research institutions will use Intel’s federated learning hardware and software to produce a new state-of-the-art AI model that is trained on the largest brain tumor dataset to date — all without sensitive patient data leaving the individual collaborators. The subset of collaborating institutions expected to participate in initiating the first phase of this federation includes the Hospital of the University of Pennsylvania, Washington University in St. Louis, the University of Pittsburgh Medical Center, Vanderbilt University, Queen’s University, Technical University of Munich, University of Bern, King’s College London and Tata Memorial Hospital, to name a few.

 Informações adicionais: Aprendizado Federado para Diagnóstico por Imagem (blog, em inglês) | O avanço da IA e da privacidade não é um jogo de soma zero (artigo, em inglês) | Inteligência Artificial na Intel | Aprendizado Federado na Medicina

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