散量數據也可發展人工智慧北榮研發「共享模型」AI診斷 - 新聞

台北榮民總醫院放射線部主任郭萬祐今天(12日)發表「非集中式」資料的AI人工智慧腦瘤診斷研究成果。他表示，把散在各虛擬醫院的分析模型，上傳到聯合學習中心，再經過科技修正，就可以獲得接近海量數據的分析診斷成果。

台北榮民總醫院與台灣人工智慧實驗室，結合交通大學、陽明大學、瑞典哥德堡Chalmers科技大學跨國合作，成功以「共享模型」方式建立出跨國腦瘤醫學影像人工智慧診斷模型，進一步開啟國際AI的研究空間。

北榮放射線部主任郭萬祐12日表示，所謂的「共享模型」就是「非集中式」影像資料集的研究方式，主要是把散在各研究據點且各自訓練出來的AI模型，上傳到聯合學習中心，聯合學習中心會透過數學跟統計進一步整合，讓AI有更精準的分析模型。

郭萬祐進一步表示，這套系統的重點在於，各單位上傳的不再是攸關患者隱私的影像資料，而是一套AI模型且經過驗證，發現「共享模型」的AI診斷，是相當接近集中式的AI分析結果，顯示就算資料庫小，只要透過聯合學習，一樣能有接近海量資料的分析結果。他說：『(原音)你上傳的只有模式，沒有個資，沒有影像資料，之後再用數學跟統計方式，把各聯邦醫院上傳的模式再重新整合，它的功力跟效能是接近集中式所訓練出來的(AI)。』

郭萬祐也說，台灣在「非集中式」資料的AI人工智慧研究，可以說是走在世界前端且投入研究的樣本數也是目前文獻之最。他說：『(原音)動用3,868個腦瘤個案，在我們查得到的文獻是沒有這樣的規模，且在國家高速電腦中心強大的驗算力也讓我們這次有機會變成可行性的實驗，我們證明這是可行的。』

北榮表示，這項研究證明了人工智慧也可以透過共享模式有準確分析，強調這已經替未來AI研究開闢新的發展空間。