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响应“东数西算”大战略,专家共话医疗隐私计算前景与挑战
2022-11-14 阅读量:257 小字


论坛掠影视频

第37届中国计算机应用大会(CCF NCCA 2022)智慧医疗论坛于2022年7月30日在广州花都成功举办,该论坛也是中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛(CCF YOCSEF深圳)的特别论坛(论坛编号:CCF-YO-22-SHZ-2FS)。本次论坛的执行主席由两位YOCSEF深圳副主席鹏城实验室张彤和深圳数据交易有限公司王冠共同担任,围绕医疗隐私计算,邀请多位科研大咖及医学专家分享研究及应用成果,共同探讨“东数西算”大战略背景下医疗隐私计算的前景与挑战。

论坛主席及嘉宾合影


2022年,“东数西算”工程全面启动,即通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系,将东部算力需求有序引导到西部,优化数据中心建设布局,促进东西部协同联动。在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。随着算力的普及和数据的流通,各行业的智慧化进程将迎来快速发展。但数据驱动的人工智能模型通常都需要大量的临床标注数据进行训练,由于医疗健康数据存在巨大的商业价值又非常敏感,受到伦理约束,未经患者的同意和道德审查不能用于研究。即使有时数据匿名化可以绕过这些限制,但是现在的共识是删除如患者姓名或出生日期等元数据并不足以保护患者隐私。因此,以数据不出医院为基准的联邦学习范式将对人工智能模型训练和大规模应用起关键作用。

论坛主席、CCF YOCSEF深圳副主席、鹏城实验室张彤博士

论坛主席、CCF YOCSEF深圳副主席、深圳数据交易有限公司副总经理王冠


加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士杨强作为特约演讲嘉宾,领衔为在场听众分享了《可信联邦学习与开源生态》的主题报告。他提出,联邦学习是人工智能和隐私计算的重要交集,如何使联邦学习更加安全可信和高效是今后产业和学界关注的焦点。他在演讲中系统回顾联邦学习的进展和挑战,并展望了几个技术发展的重要方向。杨强指出今天 AI 的瓶颈是过度依赖中心化数据,但真实世界的数据通常为多源、多中心的,且由于数据源属主不同、利益不同,数据的格式、质量、特征均不同,更重要的是需要兼顾用户隐私、法律、监管、审计等多重约束,需要构建满足国内外数据监管的隐私计算技术体系。以多中心智慧医疗发现为例,杨强介绍了隐私计算技术如何在保护数据隐私和安全的前提下,脑卒中发病风险预测模型在小型医院模型预测指标提升了10-20%,肢端肥大症术后转归预测准确率在小型医院预测指标提升了19%,进一步指明了隐私计算技术对医疗健康行业应用的重要赋能作用。

加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士 杨强 教授


哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员/副教授、博士生导师、YOCSEF深圳主席汤步洲向大家分享了《医疗领域多中心研究的OHDSI范式》的主题报告,该报告介绍为了避免数据隐私泄露,医疗领域多中心研究目前采用的“数据不动算法动”的基本方式,根据隐私计算技术发展现状,探讨不同医疗应用场景下的不同技术路线的落地情况,指出在医疗领域隐私计算在获得临床随机对照试验结果的过程中并不需要,但在需要AI模型做判断和决策的应用场景下隐私计算将显得尤为重要,如临床随机对照试验所需的病人队列选择、医学影像的智能分析以及医疗结局的预测等。

CCF YOCSEF深圳主席、哈尔滨工业大学(深圳)汤步洲特聘研究员/副教授


中山大学“百人计划”引进人才、副教授王瑞轩的报告题目为《基于医学图像的疾病智能诊断一多中心数据应用初探》。他在报告中表示:“深度学习技术在医学图像智能分析中的应用越来越广泛深入,但针对一种或多种特定疾病,单个医疗中心所能提供的医学图像数据往往比较有限。为了得到性能较好的疾病智能诊断系统,往往需要基于多中心的数据对AI模型进行训练与评估。”他在报告中介绍传统多中心数据应用范式下的疾病,尤其是罕见病智能诊断应用示例,并汇报了在多中心数据不共享情况下AI模型(类)持续学习的一些初步解决方案,并指出多中心(类)持续学习可能也是一种多中心数据利用的方式,可以与联邦学习进行联合。

中山大学王瑞轩副教授


开放群岛(Open Islands)开源社区社区委员会技术开发组组长、微众银行人工智能部副总经理徐倩分享了《开放群岛隐私计算开源平台和智慧医疗应用》,阐述了如何以开源开放的方式充分整合政府、企业、高校、科研机构等多方资源,推动数据要素流通关键基础技术发展。她在报告中详细介绍了开放群岛开源社区的建设思路和进展,并汇报全国首个工业级信创版隐私计算框架的技术架构和互联互通设计,并展望隐私计算在智慧医疗领域的应用。

开放群岛开源社区社区委员会技术开发组组长徐倩博士


深睿医疗的联合创始人李一鸣的演讲主题为《医疗人工智能和大数据技术的应用与实践》。他指出:“当前,人工智能在医疗健康领域的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、生物技术、健康管理、可穿戴设备、风险管理等多个领域。人工智能在医疗领域的应用带来了诊疗模式、数据处理方式、前瞻性健康管理等诸多方面的变革,推动现代医疗向智慧、精准、高校发起挑战,人工智能和医学影像的结合便是计算机在医学影像的基础上,协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具。”

深睿医疗联合创始人李一鸣


主题报告环节结束后,上述几位嘉宾及华润数科科技创新部总经理郑毅在论坛主席张彤的引导下,进行聚焦于“东数西算”大战略背景下医疗隐私计算的前景与挑战为主题的圆桌对话。圆桌对话的主题主要聚焦在深度学习技术在医学图像智能分析中的应用、隐私计算关键技术自主可控情况、隐私计算模式和医疗数据利用之间的关系等方面,各位嘉宾各抒己见,提出了精彩的观点。

圆桌讨论:医疗隐私计算的前景与挑战


       大家一致认为,多中心数据的利用一直是临床研究、AI系统验证的有效方式,这一方式在很长时期内是不会改变的。但在多中心数据如何利用问题上需要分应用场景应对。从各专家的研讨内容来开,可以分为以下几类场景:1)仅需统计结果共享验证的应用场景(如多中心随机对照试验),暂不需引入隐私计算、联邦学习等技术;2)单中心数据量“足够”的AI模型训练(如知名三甲医院的常见病医学影像数据),在多中心数据质量难以保证的情况下,不着急引入隐私计算、联邦计算等技术;3)单中心数据量均较少的,无法单独得到性能较好模型时(罕见病临床数据),急需引入隐私计算、联邦学习等技术;4)多中心数据存在数据维度互补时,急需引入隐私计算、联邦学习等技术。目前,隐私计算、联邦学习等技术在医疗领域的应用才刚刚开始,仍局限于某些特定环节,各参与方存在责任界定不清、收益难以预期、利益分配原则不明、数据质量控制不佳等问题,严重影响这些技术的应用。在医疗领域,急需各方努力寻求“杀手级”应用推动隐私计算、联邦学习等技术的发展。依托数据交易场景,以开源开放的生产协作方式,打通数据、平台、机构之间的孤岛,实现跨地区、跨地域、跨平台互联互通可能是一条可行的路径。

       针对大模型在隐私计算场景应用的通信瓶颈及联邦大模型的发展问题,杨强指出,以GPT3为代表的中心化的预训练大模型受到了广泛关注,但大模型也会合久必分的,分布式大模型和去中心化的大模型也许在不远的未来会看到更适用于医疗领域应用,比如联邦的医疗大模型的出现,这个是他特别希望看到的。关于医疗AI模型的国家药品监督管理局NMPA认证问题,李一鸣回答道,近年来,NMPA批准了很多包括影像AI类的产品,指南中对数据的分布是有明确的要求和规定,需要是可追踪的多中心数据以供核查,其中临床试验三类认证要求的都是多中心的临床试验。

       张彤提出:“为了得到性能较好的疾病智能诊断系统,是否需要基于多中心的数据对AI模型进行训练与评估?有哪些成功案例?”汤步洲表示,深度学习技术在医学图像智能分析中的应用越来越广泛深入。但针对一种或多种特定疾病,单个医疗中心所能提供的医学图像数据往往比较有限,为了避免数据隐私泄露,医疗领域多中心研究目前采用的“数据不动、算法动”的基本方式。针对其发表在Nature Communications的多中心影像分析论文,王瑞轩补充道,训练模型需要根据实际情况考虑,一般情况下尽量能够利用多中心,但是如果一个特定的问题尤其针对特定疾病需要结合一致性考虑。

      后续杨强院士和徐倩博士也对如何构建国内隐私计算等数据要素流通关键技术自主可控进行了分析,包括如何依托数据交易场景,开源开放的生产协作方式,打通数据、平台、机构之间的孤岛,实现跨地区、跨地域、跨平台互联互通。郑毅补充道,联邦学习或者类似联邦学习的技术必然会得到应用,联邦学习甚至仅仅是一个起步,将来一定会有超越联邦学习的颠覆性技术来把分散的数据中心,不同的数据类型充分挖掘出价值实现真正的人工智能。

CCF中国计算机应用大会(CCF National Conference of Computer Applications,简称 NCCA )是中国计算机学会计算机应用专业委员会(CCF TCAPP)的学术年会。大会自1985年以来,均以当前热点应用为主题方向举办学术年会,每年邀请行业内顶级专家资源开展高水平学术研讨与产业交流,目前已连续举办36届。NCCA已经发展成为CCF的重要学术交流会议和中国科学技术协会推荐的重要学术会议之一。本届会议邀请到9位院士和近40位长江学者、杰青、优青等项目获得者作大会精彩报告,参会人数超过500人。

本届大会由中国计算机学会(CCF)主办,CCF计算机应用专业委员会、华南师范大学等单位联合承办,广东省计算机学会、深圳市计算机学会、粤港澳大湾区互联网联盟、佛山科学技术学院、广东东软学院等单位协办,是中国科学技术协会推荐的重要学术会议之一。中国科学院院士、北京航空航天大学钱德沛教授、华南师范大学副校长马卫华教授任大会名誉主席;欧洲科学院外籍院士、欧洲科学与艺术学院院士、华南理工大学陈俊龙教授、CCF计算机应用专委副主任、华东交通大学赵军辉教授任大会主席。


CCF YOCSEF深圳

中国计算机学会(CCF)青年计算机科技论坛(Young Computer Scientists & Engineers Forum,YOCSEF)是CCF于1998年创建的系列学术活动。CCF YOCSEF以“承担社会责任、提升成员能力”为宗旨,由来自全国有激情、有思想并富有社会责任感的学者、企业家和其他各界青年精英参与策划、组织,是CCF最具活力的部分。CCF YOCSEF当前的主要活动形式是观点论坛、技术论坛,此外还有学术评价、评奖、教育振兴和Club等活动。

YOCSEF深圳成立于2009年,目前已经走过十三年,是深圳计算机领域最活跃的青年学者组织,聚集了一批自信、活力、敢于创新、有抱负、有能力的青年精英,每年组织至少二十多场各类活动。紧密结合深圳和大湾区科技、学术与产业特点,对科技、人才和社会等热点问题展开深入研究,通过思辨与讨论方式厘清问题本质,为深圳和大湾区发展提供智库支持,并辐射全国。

CCF YOCSEF深圳期待您的加入。联系人:现任主席—汤步洲 (13725525983,微信同号)


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