Vì sao tương lai của nghành nghề y khoa nằm ở AI liên kết – Federated AI?

hung ác liệu âu yếm tình hình sức khỏe là 1 trong gia sản vô cùng quý giá. Việc bảo đảm để nó đc lưu giữ riêng tư và an toàn là ưu tiên số 1 so với toàn bộ đơn vị. Nhưng lúc đại dịch Covid-19 dẫn theo nhiều lần kiểm định và thăm khám người mắc bệnh hơn đc thực hiện từ xa – telehealth, thì việc mất kiểm soát ác nghiệt liệu đó càng phát triển thành hiện hữu.

Thật ra, có tương đối nhiều chọn lọc xuất sắc hơn để bảo đảm an toàn độc ác liệu y khoa của người vẫn đc giữ riêng tư cho họ. Một tương lai mà lúc đó tất cả những thông tin y học tồn tại thì chỉ nằm tại rìa (thiết bị di động) mà thôi.

hiện tại, nghành nghề học liên kết – Federated Learning (hoặc Federated AI) đảm nói rằng dữ liệu của người tiêu dùng vẫn ở trên thiết bị & các ứng dụng chạy một chương trình chi tiết vẫn đang học xử lý hung tàn liệu và kiến tạo một mô hình xuất sắc hơn, tác dụng hơn. Luật HIPAA bảo đảm an toàn Ác liệu y tế của bệnh nhân, nhưng việc học liên kết sẽ tiến thêm 1 bước nữa bằng phương pháp không share hung tàn liệu với các bên nào đó ở ko kể.

Tận dụng vận động học tập link là nơi dịch vụ quan tâm y khoa có thể phát triển xa sở hữu technology này.

Machine Learning cổ điển yêu cầu tập trung hung tàn liệu để đào tạo và giảng dạy & thi công loại hình. Với chức năng học liên kết, việc phối kết hợp các khoa học bảo đảm quyền riêng tư khác có thể thi công các loại hình trong một thiết lập hung ác liệu phân tán mà hoàn toàn không làm cho rò rỉ thông tin nhạy cảm từ hung tàn liệu. Điều ấy sẽ có thể chấp nhận được các chuyên gia y khoa trở thành khái quát hơn và tìm ra sự đa chủng loại hơn trong độc ác liệu bằng cách đi đến nơi của hung ác liệu: người tiêu dùng.

>>> Xem thêm: máy chủ super micro 813



dữ liệu thích nghi tạo ra trái đất khác hoàn toàn

hiện nay, toàn bộ toàn bộ mọi người đều mang đi một cái điện thoại thông minh mà thậm chí thu thập những tín hiệu của tình trạng sức khỏe. Có chức năng học tập links, bạn có thể tiếp cận tới các người tiêu dùng này. Những tín hiệu tình trạng sức khỏe đó có thể bao gồm Ảnh có thông tin y tế, tốc độ kế mà thậm chí lưu lại vận động, thông tin chỗ đứng GPS thậm chí tiết lộ tín hiệu về sức khỏe & phối hợp với cùng một số thiết bị y học có thể chứa dữ liệu sinh trắc học, tích hợp mang hồ sơ y tế như Apple health,…

các mô hình dự đoán dựa theo AI có thể phối kết hợp Ác liệu thu thập đc trên Smartphone cho những phân tích y tế mục tiêu, đồng thời cùng lúc cung cấp các chỉ số tình hình sức khỏe xuất sắc hơn theo khoảng thời gian thực.

công nghệ trong điện thoại đã cung ứng cho họ thông báo về quality không khí trong khoảng time qua, tuy nhiên với tính năng học tập links, hy vọng những phần mềm sẽ bắt đầu liên hệ mang người tiêu dùng & người bệnh trong các sự kiện chi tiết manh tính cá nhân hơn. Ví dụ: nếu người dùng mắc bệnh hen suyễn ở quá sắp khoanh vùng đang xảy ra cháy rừng hoặc giả dụ ai đó bị không thích hợp theo mùa ở bao quanh khoanh vùng sở hữu lượng phấn hoa cao, tôi trọn vẹn mong đợi phần mềm sẽ contact có người tiêu dùng đó & cung cấp các xem xét để hạn chế và giảm thiểu trường hợp nguy hại.

>>> Xem thêm: sửa chữa máy chủ



tầm quan trọng của việc ưu tiên quyền riêng tư bên trên hết

các thông tin chi tiết này không còn được cung cấp nếu không sở hữu dịch vụ tích lũy thông tin quan trọng từ người tiêu dùng. Mang các công nghệ đảm bảo quyền riêng tư (chẳng hạn như quyền riêng tư về sự việc khác biệt), hung ác liệu này chỉ được lưu trữ toàn cục và ngoại trừ rìa, mà hoàn toàn không đc gửi lên đám mây hoặc bị rò rỉ cho bên thứ ba.

chúng ta nhấn mạnh tầm quan trọng của quyền riêng tư. Người tiêu dùng buộc phải chiếm dụng hung ác liệu của họ và mang tính minh bạch về nơi tàn ác liệu được gửi & share. Hầu hết dòng Ác liệu rất cần phải cấp phép tích lũy & buộc phải mang sự minh bạch về phong thái độc ác liệu sẽ đc lạm dụng.

có không ít điều buộc phải làm cho về quyền riêng tư hơn là chỉ tuyên bố suông về “sứ mệnh” – lúc những dịch vụ y tế đc thi công ưu ái quyền riêng tư, chúng ta có thể hấp dẫn nhiều bạn tham gia hơn vào vòng giảng dạy hung tàn liệu, chất nhận được các nhóm tìm ra tập người dùng đa chủng loại hơn, những người cảm nhận thấy mạnh mẽ và tự tin hơn trong những việc chia sẻ quyền truy cập vào hung tàn liệu riêng tư của chúng ta. Khối hệ thống y tế thời gian thực & bao quát hơn, nơi những mô hình học hỏi và chia sẻ nhanh hơn từ là 1 tập lớn người tiêu dùng thay vì chỉ một vài ít, sẽ dẫn theo kết quả y học xuất sắc hơn, đúng mực hơn.

sự thật rủi ro là sự âu yếm y tế đã ra mắt theo cách biệt lập & việc luận bàn ác nghiệt liệu kém cỏi khó khăn và tốn kém cỏi. Ví dụ: ác nghiệt liệu EMR không tồn tại sẵn có các xác nhận quyền chiếm hữu và ác nghiệt liệu đơn kê, và liệu đơn thuốc đã đc tích lũy với xuất hiện trong các khối hệ thống khác hay chưa. Tiếp đến, nếu như bạn phân lớp độc ác liệu, ví dụ như di truyền, các gì bạn ăn, những nhân tố quyết định cộng đồng về tình trạng sức khỏe & hung liệu hoạt động, các bạn sẽ chạm mặt luận điểm gọi là multi-node cho một người dùng. Không có nguồn đáng tin cậy duy nhất và việc tập trung tất cả những điều đó là rất chi là gian khổ.

Học tập links cung cấp cơ hội hoàn chỉnh để tránh các rào cản này. Bằng cách giao cho người dùng / bệnh nhân phụ trách điều phối độc ác liệu sức khỏe của họ, chúng ta có thể cung cấp những chọn lọc nhập cuộc thích ứng để biết từ hung liệu của họ bên trên những hệ thống hiếm hoi này. Bây giờ, mà thậm chí tưởng tượng việc học tập links đc vận dụng trong những tổ chức, cầm giữ Ác liệu nhạy cảm & cộng nhau thiết kế các loại hình tác dụng và công dụng hơn trong âu yếm y tế, chăm sóc tình trạng sức khỏe nói chung.