デューク氏、AI の時代に患者データを安全に保つ方法を模索する $1M の取り組みを主導

2020年9月21日

ダーラム – 膨大な量のデータを分析できる急速に進化する機械学習技術のおかげで、ヘルスケアに関するまったく新しい洞察の世界が私たちの手の届くところにあります。しかし、患者情報のプライバシーを守りながら、この貴重なデータを効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか?

デューク大学が率いる学際的研究チーム（デューク大学の電気工学およびコンピュータ工学の教授であるハイ・リーとローレンス・カリン、生物統計学およびバイオインフォマティクスの教授であるデイビッド・ペイジとエリック・フアン、ピッツバーグ大学とUMPCの協力者（ヘン・フアン、ウェイ・チェン、サミュエル・ディクソン、イン・ディン、リャン・チャン）で構成）は、その疑問に答えようとしています。チームは、LEARNERという健康モデルの共有および学習プラットフォームを開発するために、新たに1億4,000万ドルの国立科学財団（NSF）コンバージェンス・アクセラレーター助成金を獲得しました。

の NSFコンバージェンスアクセラレータープログラム 2019年に開始され、研究と発見の迅速な移行を支援し、 NSFの「ビッグアイデア」 2020年、NSFは国家的に重要な2つの変革的研究分野への投資を継続します。量子技術と人工知能（AI）—これらの分野における技術の進歩が社会に良い影響を与えることを保証します。

の NSFコンバージェンスアクセラレータープログラム 2019年に開始され、研究と発見の迅速な移行を支援し、 NSFの「ビッグアイデア」実践に移す。

「量子技術と AI 駆動型データおよびモデル共有のトピックは、コミュニティの意見と連邦政府の研究開発の優先事項に基づいて選択されました」と、NSF コンバージェンスアクセラレータープログラムの責任者であるダグラスモーガン氏は述べています。「これはプログラムの第 2 コホートであり、これらのチームがコンバージェンス研究とイノベーション中心の基礎を使用して、社会にプラスの影響を与えるソリューションを加速することに興奮しています。」

Li 氏は、チームの仕事がまさにそれを達成できると確信しています。それは、FAIR (検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能) のデータ原則に対応し、機械学習アルゴリズムの高度な計算要求に対処しながら、医療におけるビッグデータの潜在能力を最大限に引き出す効率的で安全な技術に対する国家の緊急のニーズを満たすのに役立つからです。新しいプラットフォームには、データとメタデータを安全に収集して共有できるリポジトリも含まれます。

デューク大学電気・コンピュータ工学教授ハイ・リー

「私たちのプロジェクトは、インフラ開発とフレームワークの展開を通じて、AI主導の健康イノベーションを根本的に前進させ、健康データサイエンスにおける使用に着想を得たコンバージェンス研究を加速させます」と、このプロジェクトの共同責任者である機械学習の専門家、リー氏は述べた。代替持続可能およびインテリジェントコンピューティングセンター (ASIC) は、デューク大学に本部を置く NSF の産学共同研究センターです。「LEARNER プラットフォームは、共同医療データサイエンスモデルの共有と学習をサポートし、データプライバシーの漏洩を防ぎ、複雑なデータと実行の管理を提供して、複雑な医療データ分析の再現性を向上させます。」

今後 9 か月間、2020 年コホートのコンバージェンスアクセラレーターチームは、最初のコンセプトの開発、新しいチームメンバーの特定、人間中心設計、チームサイエンス、提案の準備とプレゼンテーションのコーチングに重点を置いたイノベーションカリキュラムへの参加に取り組みます。最初のプロトタイプを開発した後、チームは提案コンテストと提案評価に参加します。フェーズ 2 に選ばれたチームは、24 か月間で最大 $5 百万の追加資金を受け取る資格があります。

第 2 フェーズの終わりまでに、チームは社会のニーズに大規模に影響を与える、影響力の大きいソリューションを提供することが期待されています。

(C)デューク大学

元の記事の出典: WRAL TechWire