Utilizzo dell’IA per rilevare il cancro dai dati dei pazienti in modo sicuro
UNIVERSITÀ DI LEEDS
Un nuovo modo di utilizzare l’intelligenza artificiale per prevedere il cancro dai dati dei pazienti senza mettere a rischio le informazioni personali è stato sviluppato da un team che include scienziati medici dell’Università di Leeds.
L’intelligenza artificiale (AI) può analizzare grandi quantità di dati, come immagini o risultati di prove, e può identificare modelli spesso non rilevabili dall’uomo, rendendola estremamente preziosa per accelerare il rilevamento, la diagnosi e il trattamento delle malattie.
Tuttavia, l’utilizzo della tecnologia in ambito medico è controverso a causa del rischio di rilascio accidentale di dati e molti sistemi sono di proprietà e controllati da società private, che danno loro accesso ai dati riservati dei pazienti e la responsabilità di proteggerli.
I ricercatori hanno deciso di scoprire se una forma di intelligenza artificiale, chiamata swarm learning, potesse essere utilizzata per aiutare i computer a prevedere il cancro nelle immagini mediche dei campioni di tessuto dei pazienti, senza rilasciare i dati dagli ospedali.
L’apprendimento dello sciame addestra gli algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare i modelli nei dati in un ospedale o un’università locale, come i cambiamenti genetici all’interno di immagini di tessuti umani. Il sistema di apprendimento dello swarm invia quindi questo algoritmo appena addestrato, ma soprattutto nessun dato locale o informazione del paziente, a un computer centrale. Lì, viene combinato con algoritmi generati da altri ospedali in modo identico per creare un algoritmo ottimizzato. Questo viene quindi rispedito all’ospedale locale, dove viene riapplicato ai dati originali, migliorando il rilevamento dei cambiamenti genetici grazie alle sue capacità di rilevamento più sensibili.
In questo modo più volte, è possibile migliorare l’algoritmo e crearne uno che funzioni su tutti i set di dati. Ciò significa che la tecnica può essere applicata senza la necessità che alcun dato venga rilasciato a società terze o inviato tra ospedali o oltre i confini internazionali.
Il team ha addestrato algoritmi di intelligenza artificiale sui dati di studio di tre gruppi di pazienti dell’Irlanda del Nord, della Germania e degli Stati Uniti. Gli algoritmi sono stati testati su due grandi insiemi di immagini di dati generati a Leeds e si è scoperto che hanno imparato con successo come prevedere la presenza di diversi sottotipi di cancro nelle immagini.
La ricerca è stata guidata da Jakob Nikolas Kather, Visiting Associate Professor presso la University of Leeds’ School of Medicine e ricercatore presso l’University Hospital RWTH Aachen. Il team comprendeva i professori Heike Grabsch e Phil Quirke e il dottor Nick West della School of Medicine dell’Università di Leeds.
La dott.ssa Kather ha affermato: “Sulla base dei dati di oltre 5.000 pazienti, siamo stati in grado di dimostrare che i modelli di intelligenza artificiale addestrati con l’apprendimento dello sciame possono prevedere cambiamenti genetici clinicamente rilevanti direttamente dalle immagini dei tessuti dei tumori del colon”.
Phil Quirke, professore di patologia presso la School of Medicine dell’Università di Leeds, ha dichiarato: “Abbiamo dimostrato che l’apprendimento dello sciame può essere utilizzato in medicina per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale indipendenti per qualsiasi attività di analisi delle immagini. Ciò significa che è possibile superare la necessità del trasferimento dei dati senza che le istituzioni debbano rinunciare al controllo sicuro dei propri dati.
“La creazione di un sistema di intelligenza artificiale in grado di svolgere questo compito migliora la nostra capacità di applicare l’IA in futuro”.
” Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histopathology ” è pubblicato su Nature Medicine il 25 aprile 2022
Phil Quirke e Nick West sono supportati dalle sovvenzioni del programma di ricerca sul cancro dello Yorkshire L386 (serie Quasar) e L394 (serie YCR BCIP 321)
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