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Swarm Learning – 分散型AIソリューションの医療利用

患者情報保護の観点から、データを一箇所のセンターやクラウドに集約してモデルトレーニングを行うのではなく、分散したエッジ環境にデータを留めたまま行う、ブロックチェーンを活用したセキュアな分散型機械学習ソリューションが提案されている。Swarm Learningと呼ばれるこのアプローチでは、モデルトレーニングとトレーニング済みモデルによる推論の両方がエッジ環境で実施され、実データではなくモデルパラメータのみが共有されることとなる。

英リーズ大学の研究チームは、北アイルランド・ドイツ・米国の異なる患者コホートを利用し、「大腸腫瘍の組織画像から遺伝子変化を予測するAIモデル」をトレーニングした。研究成果はNature Medicineから25日、公開されている。本研究論文によると、5,000人を超える患者データからSwarm Learningで学習したAIモデルは、英国の2つのデータセットにおいてその予測性能が検証された。結果、Swarm Learningで学習したAIモデルはほとんどのローカル学習モデルを上回り、全てのデータを1つにマージしたデータセットで学習した場合と同等のパフォーマンスを示していた。

著者らは、Swarm LearningベースのAIモデルの有効性を強調するとともに、あらゆる病理組織画像解析タスクについて、Swarm Learningを用いることで「データ転送の必要性をなくすことができる」とし、同領域における今後の発展を予見している。

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1. 岡本 将輝
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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