Коллективный разум против болезни Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера – основная причина старческой деменции, и её очень сложно обнаружить на ранних стадиях. Существующие методы диагностики часто дороги и не всегда точны, а в удалённых больницах не всегда есть нужные специалисты и оборудование. Решением проблемы может стать BCFTL (Blockchain-enabled Multi-modal Federated Transfer Learning) – фреймворк* мультимодального федеративного трансферного обучения на основе блокчейна.

Современный искусственный интеллект способен анализировать огромные объёмы медицинской информации – клинические записи, результаты сканирования и другие данные – чтобы выявлять малозаметные закономерности, указывающие на развитие болезни Альцгеймера. Новая, не имеющая аналогов платформа реализует этот потенциал в полной мере. В авторскую группу её создателей вошли учёные Китайского университета науки и технологий, Хэфэйского технологического университета, Шеньянского аэрокосмического университета (КНР), Корейского университета (Южная Корея), Университета искусственного интеллекта (ОАЭ) и Тольяттинского государственного университета.

– Предположим, несколько больниц хотят научить искусственный интеллект (ИИ) распознавать болезнь Альцгеймера. Каждая больница обучает свою собственную модель ИИ на данных своих пациентов (снимках МРТ, анализах). При этом сами данные никуда не передаются и остаются в больнице. Это гарантирует полную конфиденциальность пациентов, – поясняет один из авторов разработки Алексей Швецов, руководитель проекта Регионального проектного офиса инжиниринга Тольяттинского госуниверситета. – Затем больницы отправляют «накопленные знания» своих моделей (как бы «выводы» ИИ) на центральный сервер. Там эти знания объединяются с данными других больниц, создавая одну, более умную и точную общую модель.

Полученная модель возвращается обратно в каждую больницу, делая местный ИИ ещё «умнее». Все операции фиксирует технология блокчейн – она обеспечивает безопасность и прозрачность, делает невозможной подделку результатов.

– По сути, мы создали не просто диагностический инструмент, а безопасную экосистему для сотрудничества медицинских учреждений, – комментирует Алексей Швецов. – Больницы, особенно в малых городах, могут объединить свои усилия для обучения мощной модели ИИ, не делясь напрямую данными пациентов. Это прорывной подход для телемедицины и удалённой диагностики.

Высокую эффективность платформы уже подтвердили эксперименты. Точность диагностики болезни Альцгеймера составила 97%. Система демонстрирует высокую скорость работы, обрабатывая до 10 обновлений моделей в минуту. Главное практическое применение разработки – обеспечение современной диагностикой удалённых больниц по всему миру. Теперь с помощью платформы BCFTL они могут проводить точный анализ данных своих пациентов, используя коллективный «опыт» моделей, обученных в других учреждениях, и получать надёжный результат для раннего назначения терапии.

Статья с описанием исследования международной группы учёных опубликована в ведущем мировом научном журнале IEEE Internet of Things Journal.

*Фреймворк (англ. framework — «каркас, структура») – готовый набор инструментов, который помогает разработчику быстро создать продукт: сайт, приложение, интернет-магазин, CMS-систему.