Федеративное обучение нейросетей для анализа ЭКГ от Яндекс
Описание проекта
Яндекс совместно с ИСП РАН и Сеченовским Университетом реализовал первый в России проект по применению технологии федеративного обучения в медицине. Решение позволяет обучать нейросети на данных различных медицинских организаций без необходимости их передачи во внешние хранилища, так как все вычисления проводятся локально на стороне владельца данных.
В рамках эксперимента была обучена ML-модель для автоматического распознавания патологий сердца на основе данных электрокардиограмм. Технология обеспечивает высокий уровень безопасности персональных данных и задает новый стандарт для индустрии здравоохранения в области совместного использования чувствительной информации.
Задача
Невозможность объединения данных разных медицинских учреждений для обучения ИИ из-за жестких требований к безопасности и конфиденциальности персональных данных пациентов.
Цели внедрения
- Опробовать на практике технологию федеративного обучения для медицинских задач
- Обучить ML-модель распознаванию патологий сердца по ЭКГ
- Обеспечить обучение модели без передачи персональных данных за пределы организаций-владельцев
Результаты
Качество
- Реализована возможность совместного обучения моделей на распределенных наборах данных без их перемещения или деанонимизации
- Успешно обучена ML-модель для распознавания патологий сердца на основе реальных данных ЭКГ
- Обеспечено соответствие строгим требованиям регуляторов по защите персональных данных за счет локализации вычислений
Запросить детали внедрения
Мы передадим ваш запрос вендору. Ответ в течение 1 рабочего дня.