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NVIDIA traz IA colaborativa para a área de saúde
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NVIDIA traz IA colaborativa para a área de saúde
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Novo software de open source fornece uma base de computação comum para o aprendizado federado, acelerando a IA em setores como saúde, manufatura e serviços financeiros

Com o intuito de tornar mais fácil para os pesquisadores aproveitarem o aprendizado federado, a NVIDIA lança o NVIDIA FLARE, um kit de desenvolvimento de software que ajuda as partes distribuídas a colaborar para desenvolver modelos de Inteligência Artificial (IA) mais generalizáveis.

A aprendizagem federada é uma técnica de preservação da privacidade que é particularmente benéfica nos casos em que os dados são esparsos, confidenciais ou carecem de diversidade. Mas também é útil para grandes conjuntos de dados, que podem ser influenciados pelos métodos de coleta de dados de uma organização ou pelos dados demográficos do paciente ou cliente.

O NVIDIA FLARE - abreviação de Federated Learning Application Runtime Environment - é o mecanismo subjacente ao software de aprendizagem federado NVIDIA Clara Train, que tem sido usado para aplicações de IA em imagens médicas, análise genética, oncologia e pesquisa da Covid-19. O SDK permite que pesquisadores e cientistas de dados adaptem o machine learning existente e fluxos de trabalho de deep learning a um paradigma distribuído.

Tornar o NVIDIA FLARE open source capacitará melhor a IA de ponta em quase todos os setores, dando aos pesquisadores e desenvolvedores de plataforma mais ferramentas para personalizar suas soluções de aprendizagem federadas.

Com o SDK, os pesquisadores podem escolher entre diferentes arquiteturas de aprendizagem federadas, adaptando sua abordagem para aplicações específicas de domínio. Além disso, os desenvolvedores de plataforma podem usar o NVIDIA FLARE para fornecer aos clientes a infraestrutura distribuída necessária para construir um aplicativo de colaboração entre várias partes.

Fluxos de trabalho flexíveis de aprendizagem federada para vários setores

Os participantes do aprendizado federado trabalham juntos para treinar ou avaliar os modelos de IA sem ter que agrupar ou trocar os conjuntos de dados proprietários de cada grupo. O NVIDIA FLARE fornece diferentes arquiteturas distribuídas que fazem isso, incluindo abordagens ponto a ponto, cíclicas e cliente-servidor, entre outras.

Usando a técnica cliente-servidor, em que os parâmetros do modelo aprendido de cada participante são enviados a um servidor comum e agregados em um modelo global, a NVIDIA liderou projetos de aprendizagem federados que ajudam a segmentar tumores pancreáticos, classificar a densidade da mama em mamografias para informar o risco de câncer de mama e prever as necessidades de oxigênio para pacientes com Covid-19.

A arquitetura cliente-servidor também foi usada para duas colaborações de aprendizagem federadas usando o NVIDIA FLARE: a NVIDIA trabalhou com os pesquisadores da Roche Digital Pathology para executar uma simulação interna bem-sucedida usando imagens inteiras de slides para classificação e com o Erasmus Medical Center da Holanda para uma aplicação de IA que identifica variantes genéticas associadas a casos de esquizofrenia.

Mas nem toda aplicação de aprendizado federado é adequado para a abordagem cliente-servidor. Ao oferecer suporte às arquiteturas adicionais, o NVIDIA FLARE tornará o aprendizado federado acessível a uma gama mais ampla de aplicações. Os casos de uso em potencial incluem ajudar as empresas de energia a analisar dados sísmicos e de poço, os fabricantes otimizam as operações da fábrica e as empresas financeiras a melhorar os modelos de detecção de fraude.

“O aprendizado federado tem inúmeras vantagens sendo uma delas a garantia da privacidade dos dados, além, claro, de saber interpretar os sintomas, tomar a decisão certa em situações críticas e oferecer o tratamento adequado aos pacientes”, completa Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.

NVIDIA FLARE integra-se às plataformas de IA na saúde

O NVIDIA FLARE pode ser integrado às iniciativas de IA existentes, incluindo a estrutura MONAI de open-source para imagens médicas.

“Abrir o código-fonte do NVIDIA FLARE para acelerar a pesquisa de aprendizagem federada é especialmente importante no setor de saúde, onde o acesso a conjuntos de dados multi-institucionais é crucial, mas as preocupações com a privacidade do paciente podem limitar a capacidade de compartilhar dados”, afirma o Dr. Jayashree Kalapathy, associado professor de radiologia da Harvard Medical School e líder do grupo de trabalho de aprendizagem federada da comunidade MONAI. “Estamos entusiasmados em contribuir com o NVIDIA FLARE e continuar a integração com o MONAI para expandir as fronteiras da pesquisa de imagens médicas.”

NVIDIA FLARE também será usado para alimentar soluções de aprendizagem federadas em:

• American College of Radiology (ACR): A sociedade médica tem trabalhado com a NVIDIA em estudos de aprendizagem federada que aplicam IA as imagens de radiologia para câncer de mama e aplicações da Covid-19. Há um planejamento de distribuir o NVIDIA FLARE no ACR AI-LAB, uma plataforma de software que está disponível para dezenas de milhares de membros da sociedade.
• Flywheel: a plataforma Flywheel Exchange da empresa permite que os usuários acessem e compartilhem dados e algoritmos para pesquisa biomédica, gerenciem projetos federados para análise e treinamento e escolham uma solução de aprendizagem federada preferida - incluindo o NVIDIA FLARE.
• Taiwan Web Service Corporation: A empresa oferece uma plataforma MLOps alimentada por GPU que permite aos clientes executar o aprendizado federado com base no NVIDIA FLARE. Cinco projetos de imagens médicas estão sendo conduzidos atualmente no cluster privado da empresa, cada um com vários hospitais participantes.
• Rhino Health: o parceiro e membro do programa NVIDIA Inception integrou o NVIDIA FLARE em sua solução de aprendizagem federada, que está ajudando pesquisadores do Massachusetts General Hospital a desenvolver um modelo de IA que diagnostica aneurismas cerebrais com mais precisão, além de contribuir com os especialistas no National Cancer Institute\'s Early Detection para pesquisa que desenvolve e valida modelos de IA de imagens médicas que identificam os primeiros sinais de câncer de pâncreas.

“Para colaborar com eficácia e eficiência, os pesquisadores de saúde precisam de uma plataforma comum para o desenvolvimento de IA sem o risco de violar a privacidade do paciente”, enfatiza o Dr. Ittai Dayan, fundador da Rhino Health. “A solução “Federated Learning as a Platform ’da Rhino Health”, desenvolvida com NVIDIA FLARE, será uma ferramenta útil para ajudar a acelerar o impacto da IA de saúde.”

Clique aqui para baixar o NVIDIA FLARE e saiba mais.

Editorias: Ciência e Tecnologia  Serviços  Telecomunicações  
Tipo: Pauta  Data Publicação:
Fonte do release
Empresa: Singular Comunicação de Resultados  
Contato: Janaina Leme  
Telefone: 11-50917838-

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