中国の論文が国際学術誌に掲載: 生成 AI アプリケーションの実証

【グローバルネットワーク技術総合レポート】 9月14日のニュースによると、国際学術誌「Nature」誌「Nature-Communications」はこのほど、SenseTimeと業界パートナーが共同開発した、生成型人工知能と医療を組み合わせた記事を発表した。 Multi-center Federated Learning for Image Data によって公開された最新の研究結果は、「分散合成学習によるマルチセンター異種医療データのマイニング」です。

この論文では、分散型合成敵対的ネットワークに基づく連合学習フレームワーク DSL を提案しています。DSL は、多施設の多様な医用画像データを使用して画像データの生成を共同学習できます。分散フレームワークは、学習を通じて画像データ生成器を取得し、より柔軟にデータを生成でき、これらの生成されたデータは、特定の下流機械学習タスクのトレーニングのために複数のセンターからの実データを置き換えることができ、強力な拡張性を備えています。

レポートによると、DSL フレームワークは、データのプライバシーを保護しながら、医療大規模モデルのトレーニングにおけるデータ量不足という一般的なボトルネックを巧みに解決することができ、MaaS 大規模モデルのトレーニングを効果的に強化し、医療大規模モデルの開発反復に大きなメリットをもたらすことができます。 . 画期的な。このテクノロジーのサポートにより、SenseTime の「Medical Large Model Factory」は、医療機関がさまざまな臨床問題に対応する大規模医療モデルをより効率的かつ高品質でトレーニングできるよう支援し、医療分野における大規模モデルの適用範囲をさらに拡大します

DSL フレームワークは、脳マルチシーケンス MRI 画像生成と下流の脳腫瘍セグメンテーション タスク、心臓 CTA 画像生成と下流の全心臓構造セグメンテーション タスク、およびさまざまなタスクを含む、複数の特定のアプリケーションで検証されていることに言及する価値があります。臓器や細胞核の病理画像生成などのインスタンスセグメンテーションタスクなどスケーラビリティの観点から、この方法は、マルチモーダル データ内の欠落モーダル データの生成や継続学習などのさまざまなシナリオもサポートできます。

瑞金病院の展示エリアでは、効率的かつ正確な病変検出、3次元再構成、手術計画機能を備えたSenseCare®肝臓手術インテリジェントプランニングシステムが多くの来場者の注目を集めました。肝臓の 2 次元 CT 画像を鮮明な 3 次元モデルに変換するには、わずか数分しかかかりません。マウスを軽くドラッグすることで、医師はモデル上の断面、角度、血管切断位置をカスタマイズできるため、数分で正確な肝臓手術計画を完了できます

DSL フレームワークの開始により、大規模な医療モデルのトレーニングが「データ アイランド」の束縛を打ち破り、大規模な医療モデルのトレーニングのしきい値がある程度低下し、トレーニングの加速に役立つことが期待されると報告されています。モデル開発の反復により、医療が大きくなる モデルの適用範囲をさらに拡張して、より多くの臨床医学上の問題をカバーすることができます。

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