Sağlık Verileriyle Birleştirilmiş Öğrenme Projesi Nasıl Uygulanır?

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Sağlık Hizmetleri Verileriyle Bir Birleşik Öğrenim Projesi Nasıl Uygulanır?
Fotoğraf Nataliya Vaitkeviç

Birleşik Öğrenim (FL), verileri tek bir sunucuda merkezileştirmeye gerek kalmadan birden fazla merkezi olmayan cihaz veya kurum arasında bir modelin eğitilmesine izin veren bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Mobil cihaz klavyelerinden otonom araçlara ve petrol kulelerine kadar çeşitli sektörlerde kullanılmıştır. Hassas hasta verilerinin söz konusu olduğu ve bireylerin mahremiyetini korumak için katı düzenlemelerin takip edilmesi gereken sağlık sektöründe özellikle kullanışlıdır. Bu blog yazısında, sağlık verileriyle birleşik bir öğrenme projesini uygulamaya yönelik bazı pratik adımları tartışacağız.

İlk olarak, projenizin gereksinimlerini ve kısıtlamalarını anlamak önemlidir. Bu, üzerinde çalışacağınız veri türünü ve bireylerin mahremiyetini korumak için uyulması gereken düzenlemeleri anlamayı içerir. Ayrıca, verileri projeniz için kullanmak üzere gerekli onayları ve izinleri, örneğin Kurumsal İnceleme Kurulu (KİK) onaylarını almanız gerekebilir.

Ardından, verilerinizi hazırlamanız gerekecek. Bu, farklı klinik sistemlerden veri çıkarmayı, farklı sitelerdeki verileri uyumlu hale getirmeyi (veriler farklı şekilde kodlanabileceğinden, farklı formatlara sahip olabileceğinden ve her tesiste farklı dağılımlara sahip olabileceğinden), verilere açıklama eklemeyi (bazen bir doktorun verileri gözden geçirmesini ve açıklama ekleyin) ve verileri eğitim, test ve doğrulama için bölümlere ayırma. Doğru sonuçlar elde etmek için verilerin uygun şekilde dengelendiğinden ve genel popülasyonu temsil ettiğinden emin olmak önemlidir.

Verileriniz hazırlandıktan sonra, kullanmak için birleşik bir öğrenme çerçevesi seçmeniz gerekecektir. Dahil olmak üzere çeşitli seçenekler mevcuttur. NVIDIA FLARE, TensorFlow Birleşik, PySyft, OpenFL, ve Çiçek. Bu çerçevelerin her birinin kendi özellikleri ve yetenekleri vardır, bu nedenle projenizin ihtiyaçlarını en iyi karşılayanı seçmek önemlidir. NVIDIA FLARE'in herhangi bir makine öğrenimi çerçevesiyle (PyTorch, TensorFlow, sklearn, vb.) çalışabilen sağlam bir çerçeve sağladığını bulduk.

Ardından, birleşik öğrenme projeniz için altyapıyı kurmanız gerekecek. Bu, ortaya çıkan modeli barındıracak ve FL sürecini yönetecek bir bulut sunucusu seçmeyi ve katılan her sitede sunucular kurmayı, gerekli yazılımı yüklemeyi, yerel veri kümenizi o sunucu için erişilebilir hale getirmeyi ve sunucunun iletişim kurabilmesini sağlamayı içerir. bulut sunucunuz. Seçtiğiniz FL çerçevesine bağlı olarak, verilerin gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için her sitedeki yerel sunucular ile bulut sunucunuz arasında güvenli bir iletişim kanalı kurmanız da gerekebilir.

Altyapı kurulduktan sonra eğitim sürecine başlayabilirsiniz. Bu, model mimarinizin FL eğitimini yönetecek olan bulut sunucusuna sağlanmasını ve modeli, yerel bir modeli eğitmek için yerel verilerin kullanılacağı katılımcı cihazlara veya kurumlara göndermeyi içerir. Yerel modeller daha sonra sunucuya geri gönderilir ve burada toplanırlar ve genel modeli güncellemek için kullanılırlar. Bu süreç, küresel model kabul edilebilir bir doğruluk düzeyine yaklaşana kadar tekrarlanır.

Son olarak, modelin performansını değerlendirmek ve projenizin gereksinimlerini karşıladığından emin olmak önemlidir. Bu, modeli ayrı bir veri kümesi üzerinde test etmeyi veya gerçek dünya verileri üzerinde tahminler yapmak için kullanmayı içerir. Çoğu durumda bu, model performansını optimize etmek için model mimarisinde, temel veri kümelerinde ve/veya ön işlemede yinelemeyi de içerir.

Bu adımlar karmaşık görünebilir, ancak neyse ki aşağıdakiler gibi FL platformları var: Gergedan Sağlığı bu, tüm bu süreci basit ve sorunsuz hale getirir. Sağlam uçtan uca FL platformları, altyapı tedarikiyle ilgilenecek, güçlü güvenlik yetenekleri sağlayacak ve veri ön işlemeden model eğitimi ve sonuç analizine kadar birleşik bir projenin tüm adımlarını maksimum esneklikle destekleyerek veri bilimcilerin kendi veri analizi/işleme araçları ve tercih edilen ML/FL çerçeveleri. Birleştirilmiş projeleri, merkezileştirilmiş verileri kullanan projelere çok daha benzer hale getirirler.

Sağlık hizmeti inovasyonunun geleceği, analiz ve model eğitimi için büyük miktarda veriye erişebilmeye bağlıdır. Birleşik öğrenme, veri gizliliğini riske atmadan verilere erişmek için güçlü bir araçtır ve hasta bakımını iyileştirmenin ve sağlık hizmetleri alanını ilerletmenin umut verici bir yoludur. Bu adımları izleyerek ve hasta mahremiyetini korumak için gerekli önlemleri alarak birleşik bir öğrenme projesini başarıyla uygulayabilir ve sağlık sektöründe olumlu bir etki yaratabilirsiniz.

Yuval Baror Rhino Health'in CTO'su ve kurucu ortağıdır. Yazılım mühendisliği, yönetim ve startup'larda (başarılı bir şekilde satın alınmış bir startup'ın kurulması dahil) yaklaşık 20 yıllık deneyime sahiptir. Son on yılda 3 farklı şirkette yapay zeka tabanlı üretim sistemleri oluşturmak için çalıştı. Yapay Zekanın derin zorluklarından, müşteriler için önemli etki yaratan üretim sistemleri oluşturmanın heyecanından ve yapay zekayı gerçek dünya sistemlerinde çalıştırmanın benzersiz kesitinden keyif alıyorum.