NVIDIAが提供するClara Federated Learningは、エッジコンピューティングプラットフォームNVIDIA EGXをベースとしたリファレンスアプリケーションで、患者データを一箇所に集積する必要のない「分散協働学習」を実現する。
NVIDIAが15日公表したところによると、オハイオ州立大学やスタンフォード大学、医療機関群などの国際共同研究チームが「Clara Federated Learningを利用して構築したマンモグラフィ読影のAIモデルが、単施設データでトレーニングしたニューラルネットワークの精度を上回った」ことを示したという。
深層学習モデルは大規模で多様なデータセットに基づくほどに、その精度を高めやすいことが知られている。一方で医療データは高度な個人情報であり、一箇所のセンターに各施設からのデータを集積することが時として現実的ではない。今後ますます医療AIの開発・導入の加速することが予測されるなか、Federated Learningがプライバシーの懸念をクリアできる技術としてその役割を大きくするか、注目が集まる。
