FedVCK: Подход к анализу медицинских изображений с учетом данных для решения проблем не IID

Федеративное обучение и его преимущества

Федеративное обучение стало важным инструментом для совместного обучения в медицинских учреждениях, сохраняя при этом конфиденциальность данных. Однако, различия в данных из-за особенностей учреждений и регионов создают сложности, такие как отклонение клиентов и снижение качества глобальной модели.

Проблемы и решения

Существующие методы федеративного обучения в основном фокусируются на изменении процессов обучения моделей, но это часто дает лишь незначительные улучшения и требует частого общения, что увеличивает затраты и вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Существует необходимость в надежных методах, которые могут эффективно справляться с серьезными проблемами не-IID.

Методы, основанные на данных

Недавно методы федеративного обучения, ориентированные на данные, привлекли внимание благодаря возможности синтеза и обмена виртуальными данными. Однако они сталкиваются с проблемами низкого качества данных и избыточных знаний. Например, методы смешивания могут искажать данные, а случайный выбор для синтеза часто приводит к повторяющимся обновлениям модели.

FedVCK: Новое решение

Исследователи из Пекинского университета предложили метод FedVCK (Федеративное обучение через Ценные Сжатые Знания), который ориентирован на совместный анализ медицинских изображений. FedVCK эффективно решает проблемы не-IID и минимизирует затраты на общение, сжимая данные каждого клиента в небольшой набор высококачественных данных.

Преимущества FedVCK

Улучшение точности предсказаний.
Эффективность общения.
Сохранение конфиденциальности данных.

Как работает FedVCK

На стороне клиента метод использует техники сопоставления распределений для сжатия критических знаний из локальных данных. На сервере обновления модели происходят с помощью обучения с контрастом, что улучшает разделение классов.

Будущее FedVCK

Метод был протестирован на различных наборах данных и показал превосходную точность по сравнению с другими методами. В будущем планируется расширить применение FedVCK на дополнительные данные, такие как 3D КТ.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации, и выберите подходящее решение. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.