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Neue Veröffentlichung von Daniel Petersheim

  • 10.06.2021 |

    Ein Paper von Daniel Petersheim wurde in der Fachzeitschrift „Nature“ veröffentlicht.                              

    In dem Artikel „Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning” stellen die Wissenschaftler*innen Swarm Learning, einen dezentralen Ansatz für maschinelles Lernen vor.
    Mithilfe maschinellen Lernens können Patienten mit Leukämie identifiziert werden. Allerdings klafft hierbei noch eine große Lücke zwischen den technischen Möglichkeiten und dem was auf-grund von Datenschutzgesetzen erlaubt ist. Swarm Learning ist ein Ansatz, der die Integration be-liebiger medizinischer Daten von beliebigen Dateneigentümern weltweit erleichtern soll, ohne da-bei Datenschutzgesetze zu verletzen.

    Um die Machbarkeit der Verwendung von Swarm Learning zur Entwicklung von Krankheitsklassifi-katoren unter Verwendung verteilter Daten zu veranschaulichen, wurden vier Anwendungsfälle heterogener Krankheiten (COVID-19, Tuberkulose, Leukämie und Lungenpathologien) ausgewählt. Mit mehr als 16.400 Bluttranskriptomen, die aus 127 klinischen Studien mit ungleichmäßiger Vertei-lung von Fällen und Kontrollen und erheblichen Studienverzerrungen stammen, sowie mehr als 95.000 Thorax-Röntgenbildern, konnte gezeigt werden, dass Swarm Learning-Klassifikatoren dieje-nigen übertreffen, die an einzelnen Standorten entwickelt wurden.

    Zusammengenommen sind Swarm Learning und Transkriptomik (oder andere medizinische Daten) ein vielversprechender Ansatz, um die Nutzung von KI unter den vielen beteiligten Akteuren im medizinischen Umfeld zu demokratisieren und gleichzeitig die Vertraulichkeit, den Schutz und die Sicherheit der Daten zu verbessern sowie den Datenverkehr zu verringern.

    Herzlichen Glückwunsch an Daniel Petersheim!



    Hier geht’s zum Artikel.

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