Esta es una publicación de blog invitada escrita por Nitin Kumar, científico de datos líder en T and T Consulting Services, Inc.
En esta publicación, analizamos el valor y el impacto potencial del aprendizaje federado en el campo de la salud. Este enfoque puede ayudar a los pacientes, médicos e investigadores de accidentes cerebrovasculares con un diagnóstico más rápido, una toma de decisiones enriquecida y un trabajo de investigación más informado e inclusivo sobre problemas de salud relacionados con los accidentes cerebrovasculares, utilizando un enfoque nativo de la nube con servicios de AWS para una elevación liviana y una adopción sencilla. .
Desafíos en el diagnóstico de los accidentes cerebrovasculares
Estadísticas de la Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) muestran que cada año en los EE. UU., más de 795,000 personas sufren su primer derrame cerebral, y alrededor del 25% de ellos experimenta ataques recurrentes. Es la quinta causa de muerte según el American Stroke Association y una de las principales causas de discapacidad en los EE. UU. Por lo tanto, es fundamental contar con un diagnóstico y tratamiento oportunos para reducir el daño cerebral y otras complicaciones en los pacientes con accidente cerebrovascular agudo.
Las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas son el estándar de oro en las tecnologías de imágenes para clasificar diferentes subtipos de accidentes cerebrovasculares y son cruciales durante la evaluación preliminar de los pacientes, la determinación de la causa raíz y el tratamiento. Un desafío crítico aquí, especialmente en el caso de accidente cerebrovascular agudo, es el momento del diagnóstico por imágenes, que en promedio oscila entre 30 minutos hasta una hora y puede ser mucho más largo dependiendo de la aglomeración del departamento de emergencias.
Los médicos y el personal médico necesitan un diagnóstico por imágenes rápido y preciso para evaluar la condición del paciente y proponer opciones de tratamiento. En palabras del propio Dr. Werner Vogels en AWS re: Inventar 2023, “cada segundo que una persona sufre un derrame cerebral cuenta”. Las víctimas de un accidente cerebrovascular pueden perder alrededor de 1.9 millones de neuronas por segundo sin recibir tratamiento.
Restricciones de datos médicos
Puede utilizar el aprendizaje automático (ML) para ayudar a los médicos e investigadores en las tareas de diagnóstico, acelerando así el proceso. Sin embargo, los conjuntos de datos necesarios para construir los modelos de aprendizaje automático y brindar resultados confiables se encuentran aislados en diferentes sistemas y organizaciones de atención médica. Estos datos heredados aislados tienen el potencial de tener un impacto masivo si se acumulan. Entonces, ¿por qué no se ha utilizado todavía?
Existen múltiples desafíos al trabajar con conjuntos de datos de dominio médico y crear soluciones de aprendizaje automático, incluida la privacidad del paciente, la seguridad de los datos personales y ciertas restricciones burocráticas y políticas. Además, las instituciones de investigación han estado reforzando sus prácticas de intercambio de datos. Estos obstáculos también impiden que los equipos de investigación internacionales trabajen juntos en conjuntos de datos diversos y ricos, que podrían salvar vidas y prevenir discapacidades que pueden resultar de ataques cardíacos, entre otros beneficios.
Políticas y regulaciones como Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), Ley de Responsabilidad y Portabilidad del Seguro de Salud (HIPPA), y Ley de privacidad del consumidor de California (CCPA) puso barreras para compartir datos del ámbito médico, especialmente datos de pacientes. Además, los conjuntos de datos de institutos, organizaciones y hospitales individuales suelen ser demasiado pequeños, desequilibrados o tienen una distribución sesgada, lo que genera limitaciones en la generalización del modelo.
Aprendizaje federado: una introducción
El aprendizaje federado (FL) es una forma descentralizada de ML: un enfoque de ingeniería dinámica. En este enfoque de ML descentralizado, el modelo de ML se comparte entre organizaciones para la capacitación en subconjuntos de datos propietarios, a diferencia de la capacitación de ML centralizada tradicional, donde el modelo generalmente se entrena en conjuntos de datos agregados. Los datos permanecen protegidos detrás de los firewalls o VPC de la organización, mientras se comparte el modelo con sus metadatos.
En la fase de capacitación, se difunde y sincroniza un modelo FL global entre organizaciones unitarias para la capacitación en conjuntos de datos individuales, y se devuelve un modelo entrenado local. El modelo global final está disponible para hacer predicciones para todos los participantes y también se puede utilizar como base para capacitación adicional para crear modelos locales personalizados para las organizaciones participantes. Puede ampliarse aún más para beneficiar a otros institutos. Este enfoque puede reducir significativamente los requisitos de ciberseguridad para los datos en tránsito al eliminar la necesidad de que los datos transiten fuera de los límites de la organización.
El siguiente diagrama ilustra una arquitectura de ejemplo.
En las siguientes secciones, analizamos cómo puede ayudar el aprendizaje federado.
Federación aprendiendo a salvar el día (y salvar vidas)
Para una buena inteligencia artificial (IA), se necesitan buenos datos.
Los sistemas heredados, que frecuentemente se encuentran en el dominio federal, plantean importantes desafíos en el procesamiento de datos antes de que se pueda obtener información de inteligencia o fusionarla con conjuntos de datos más nuevos. Este es un obstáculo para proporcionar información valiosa a los líderes. Puede llevar a una toma de decisiones inexacta porque la proporción de datos heredados a veces es mucho más valiosa en comparación con el pequeño conjunto de datos más nuevo. Quiere resolver este cuello de botella de manera efectiva y sin cargas de trabajo de esfuerzos de consolidación e integración manual (incluidos procesos de mapeo engorrosos) para conjuntos de datos heredados y más nuevos ubicados en hospitales e institutos, lo que puede llevar muchos meses, si no años, en muchos casos. Los datos heredados son bastante valiosos porque contienen información contextual importante necesaria para una toma de decisiones precisa y un entrenamiento de modelos bien informado, lo que conduce a una IA confiable en el mundo real. La duración de los datos informa sobre variaciones y patrones a largo plazo en el conjunto de datos que, de otro modo, pasarían desapercibidos y conducirían a predicciones sesgadas y mal informadas.
Romper estos silos de datos para unir el potencial no aprovechado de los datos dispersos puede salvar y transformar muchas vidas. También puede acelerar la investigación relacionada con problemas de salud secundarios derivados de los accidentes cerebrovasculares. Esta solución puede ayudarle a compartir información a partir de datos aislados entre institutos debido a políticas y otros motivos, ya sea un hospital, un instituto de investigación u otras organizaciones centradas en datos de salud. Puede permitir decisiones informadas sobre la dirección de la investigación y el diagnóstico. Además, da como resultado un depósito centralizado de inteligencia a través de una base de conocimiento segura, privada y global.
El aprendizaje federado tiene muchos beneficios en general y específicamente para entornos de datos médicos.
Funciones de seguridad y privacidad:
- Mantiene los datos confidenciales alejados de Internet, los sigue utilizando para el aprendizaje automático y aprovecha su inteligencia con privacidad diferencial.
- Le permite construir, entrenar e implementar modelos imparciales y robustos no solo en máquinas sino también en redes, sin ningún riesgo para la seguridad de los datos.
- Supera los obstáculos con múltiples proveedores que administran los datos
- Elimina la necesidad de compartir datos entre sitios y de gobernanza global
- Preserva la privacidad con privacidad diferencial y ofrece computación multipartita segura con capacitación local
Mejoras de rendimiento:
- Aborda el problema del tamaño de muestra pequeño en el espacio de imágenes médicas y los costosos procesos de etiquetado.
- Equilibra la distribución de los datos.
- Le permite incorporar los métodos más tradicionales de ML y aprendizaje profundo (DL).
- Utiliza conjuntos de imágenes agrupadas para ayudar a mejorar el poder estadístico, superando la limitación del tamaño de muestra de las instituciones individuales.
Beneficios de resiliencia:
- Si alguna de las partes decide irse, eso no obstaculizará la formación.
- Un nuevo hospital o instituto puede unirse en cualquier momento; no depende de ningún conjunto de datos específico con ninguna organización de nodo
- No hay necesidad de grandes canales de ingeniería de datos para los datos heredados dispersos en ubicaciones geográficas extensas.
Estas características pueden ayudar a derribar los muros entre instituciones que alojan conjuntos de datos aislados en dominios similares. La solución puede convertirse en un multiplicador de fuerza al aprovechar los poderes unificados de los conjuntos de datos distribuidos y mejorar la eficiencia transformando radicalmente el aspecto de la escalabilidad sin el gran esfuerzo de infraestructura. Este enfoque ayuda a ML a alcanzar su máximo potencial, adquiriendo competencia a nivel clínico y no solo en investigación.
El aprendizaje federado tiene un rendimiento comparable al del ML normal, como se muestra a continuación experimento por NVidia Clara (en Medical Modal ARchive (MMAR) utilizando el conjunto de datos BRATS2018). Aquí, FL logró un rendimiento de segmentación comparable en comparación con el entrenamiento con datos centralizados: más del 80 % con aproximadamente 600 épocas mientras entrenaba una tarea de segmentación de tumores cerebrales multimodal y de múltiples clases.
El aprendizaje federado se ha probado recientemente en algunos subcampos médicos para casos de uso que incluyen aprendizaje de similitudes de pacientes, aprendizaje de representación de pacientes, fenotipado y modelado predictivo.
Modelo de aplicación: el aprendizaje federado lo hace posible y sencillo
Para comenzar con FL, puede elegir entre muchos conjuntos de datos de alta calidad. Por ejemplo, los conjuntos de datos con imágenes cerebrales incluyen ACATAR (Iniciativa de intercambio de datos sobre imágenes cerebrales del autismo), ADNI (Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer), RSNA (Sociedad de Radiología de América del Norte) TC cerebral, BraTS (Parámetro de referencia de segmentación de imágenes de tumores cerebrales multimodales) actualizado periódicamente para el Desafío de segmentación de tumores cerebrales en Universidad de Pensilvania (Universidad de Pensilvania), BioBank del Reino Unido (cubierto en el siguiente NIH ), o IXIA. De manera similar, para las imágenes cardíacas, puede elegir entre varias opciones disponibles públicamente, incluido ACDC (Automatic Cardiac Diagnosis Challenge), que es un conjunto de datos de evaluación de resonancia magnética cardíaca con anotaciones completas mencionadas por la Biblioteca Nacional de Medicina a continuación. y el desafío de segmentación cardíaca M&M (multicéntrico, multiproveedor y multienfermedad) que se menciona a continuación IEEE papel.
Las siguientes imágenes muestran una mapa probabilístico de superposición de lesiones para las lesiones primarias del conjunto de datos ATLAS R1.1. (Los accidentes cerebrovasculares son una de las causas más comunes de lesiones cerebrales según Clínica de Cleveland.)
Para los datos de registros médicos electrónicos (EHR), hay algunos conjuntos de datos disponibles que siguen el Recursos de interoperabilidad de atención médica rápida (FHIR) estándar. Este estándar le ayuda a crear pilotos sencillos al eliminar ciertos desafíos con conjuntos de datos heterogéneos y no normalizados, lo que permite un intercambio, intercambio e integración de conjuntos de datos fluidos y seguros. El FHIR permite la máxima interoperabilidad. Los ejemplos de conjuntos de datos incluyen MÍMICA-IV (Mercado de Información Médica para Cuidados Intensivos). Otros conjuntos de datos de buena calidad que actualmente no son FHIR pero que se pueden convertir fácilmente incluyen Centros de servicios de Medicare y Medicaid (CMS) Archivos de uso público (PUF) y Base de datos de investigación colaborativa eICU del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts). También están disponibles otros recursos que ofrecen conjuntos de datos basados en FHIR.
El ciclo de vida para implementar FL puede incluir lo siguiente pasos: inicialización de tareas, selección, configuración, entrenamiento de modelos, comunicación cliente/servidor, programación y optimización, control de versiones, pruebas, implementación y terminación. Hay muchos pasos que requieren mucho tiempo para preparar los datos de imágenes médicas para el ML tradicional, como se describe a continuación. . En algunos escenarios, es posible que se necesite conocimiento del dominio para preprocesar los datos sin procesar de los pacientes, especialmente debido a su naturaleza sensible y privada. Estos pueden consolidarse y, en ocasiones, eliminarse para FL, lo que ahorra tiempo crucial para la capacitación y proporciona resultados más rápidos.
Implementación
Las herramientas y bibliotecas de FL han crecido con un soporte generalizado, lo que hace que sea sencillo usar FL sin necesidad de levantar un techo pesado. Hay muchos buenos recursos y opciones de marco disponibles para comenzar. Puedes consultar lo siguiente lista extensiva de los marcos y herramientas más populares en el dominio FL, incluidos PySyft, FedML, Flor, Open FL, DESTINO, TensorFlow federadoy NVFlare. Proporciona una lista de proyectos para principiantes para comenzar rápidamente y desarrollarse.
Puede implementar un enfoque nativo de la nube con Amazon SageMaker que funciona perfectamente con Emparejamiento de VPC de AWS, manteniendo el entrenamiento de cada nodo en una subred privada en su respectiva VPC y permitiendo la comunicación a través de direcciones IPv4 privadas. Además, alojamiento de modelos en JumpStart de Amazon SageMaker puede ayudar exponiendo la API del punto final sin compartir los pesos del modelo.
También elimina posibles desafíos informáticos de alto nivel con hardware local con Nube informática elástica de Amazon (Amazon EC2) recursos. Puede implementar el cliente y los servidores FL en AWS con Cuadernos SageMaker y Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), mantener el acceso regulado a los datos y al modelo con Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM) roles y uso Servicio de token de seguridad de AWS (AWS STS) para seguridad del lado del cliente. También puede crear su propio sistema personalizado para FL utilizando Amazon EC2.
Para obtener una descripción detallada de la implementación de FL con el Flor marco en SageMaker y una discusión de su diferencia con la capacitación distribuida, consulte Aprendizaje automático con datos de capacitación descentralizados mediante aprendizaje federado en Amazon SageMaker.
Las siguientes figuras ilustran la arquitectura del aprendizaje por transferencia en FL.
Abordar los desafíos de los datos de FL
El aprendizaje federado conlleva sus propios desafíos en materia de datos, incluidas la privacidad y la seguridad, pero son fáciles de abordar. En primer lugar, es necesario abordar el problema de la heterogeneidad de los datos de imágenes médicas que surgen de los datos que se almacenan en diferentes sitios y organizaciones participantes, lo que se conoce como cambio de dominio problema (también conocido como turno de cliente en un sistema FL), como lo destacan Guan y Liu en el siguiente . Esto puede conducir a una diferencia en la convergencia del modelo global.
Otros componentes a considerar incluyen garantizar la calidad y uniformidad de los datos en la fuente, incorporar conocimiento experto en el proceso de aprendizaje para inspirar confianza en el sistema entre los profesionales médicos y lograr la precisión del modelo. Para obtener más información sobre algunos de los posibles desafíos que puede enfrentar durante la implementación, consulte lo siguiente .
AWS lo ayuda a resolver estos desafíos con características como la computación flexible de Amazon EC2 y herramientas prediseñadas Imágenes de Docker en SageMaker para una implementación sencilla. Puede resolver problemas del lado del cliente, como datos desequilibrados y recursos informáticos para cada organización de nodo. Puede abordar problemas de aprendizaje del lado del servidor, como ataques de envenenamiento de partes maliciosas, con Nube privada virtual de Amazon (VPC de Amazon), grupos de seguridady otros estándares de seguridad, evitando la corrupción del cliente e implementando servicios de detección de anomalías de AWS.
AWS también ayuda a abordar los desafíos de implementación del mundo real, que pueden incluir desafíos de integración, problemas de compatibilidad con sistemas hospitalarios actuales o heredados y obstáculos de adopción por parte de los usuarios, al ofrecer soluciones de tecnología de elevación flexibles, fáciles de usar y sin esfuerzo.
Con los servicios de AWS, puede permitir la implementación e implementación clínica e investigación basada en FL a gran escala, que puede consistir en varios sitios en todo el mundo.
Las políticas recientes sobre interoperabilidad resaltan la necesidad de un aprendizaje federado
Muchas leyes aprobadas recientemente por el gobierno incluyen un enfoque en la interoperabilidad de datos, lo que refuerza la necesidad de interoperabilidad de datos para inteligencia entre organizaciones. Esto se puede lograr mediante el uso de FL, incluidos marcos como el TEFCA (Marco de Intercambio Confiable y Acuerdo Común) y el marco ampliado USCDI (Datos básicos de Estados Unidos para la interoperabilidad).
La idea propuesta también contribuye a la iniciativa de captura y distribución de los CDC. Los CDC avanzan. La siguiente cita del artículo de GovCIO El intercambio de datos y la inteligencia artificial son las principales prioridades de la Agencia Federal de Salud en 2024 también se hace eco de un tema similar: “Estas capacidades también pueden apoyar al público de manera equitativa, reuniéndose con los pacientes donde estén y desbloqueando el acceso crítico a estos servicios. Gran parte de este trabajo se reduce a los datos”.
Esto puede ayudar a los institutos y agencias médicas de todo el país (y de todo el mundo) con los silos de datos. Pueden beneficiarse de una integración y una interoperabilidad de datos seguras y fluidas, lo que hace que los datos médicos se puedan utilizar para predicciones impactantes basadas en aprendizaje automático y reconocimiento de patrones. Puede comenzar con imágenes, pero el enfoque también es aplicable a todos los EHR. El objetivo es encontrar el mejor enfoque para las partes interesadas en los datos, con un canal nativo de la nube para normalizar y estandarizar los datos o utilizarlos directamente para FL.
Exploremos un caso de uso de ejemplo. Los datos y exploraciones de imágenes de accidentes cerebrovasculares se encuentran dispersos por todo el país y el mundo, almacenados en silos aislados en institutos, universidades y hospitales, y separados por fronteras burocráticas, geográficas y políticas. No existe una fuente agregada única ni una manera fácil para que los profesionales médicos (no programadores) extraigan información de ella. Al mismo tiempo, no es factible entrenar modelos ML y DL con estos datos, lo que podría ayudar a los profesionales médicos a tomar decisiones más rápidas y precisas en momentos críticos cuando los escáneres cardíacos pueden tardar horas en llegar mientras la vida del paciente podría estar en juego. balance.
Otros casos de uso conocidos incluyen MONTONES (Sistema de seguimiento de compras en línea) en NIH (Institutos Nacionales de Salud) y ciberseguridad para necesidades de soluciones de inteligencia dispersas y escalonadas en ubicaciones de COMCOM/MAJCOM en todo el mundo.
Conclusión
El aprendizaje federado es muy prometedor para el análisis y la inteligencia de datos sanitarios heredados. Es sencillo implementar una solución nativa de la nube con servicios de AWS, y FL es especialmente útil para organizaciones médicas con datos heredados y desafíos técnicos. FL puede tener un impacto potencial en todo el ciclo de tratamiento, y ahora aún más con el enfoque en la interoperabilidad de datos por parte de grandes organizaciones federales y líderes gubernamentales.
Esta solución puede ayudarle a evitar reinventar la rueda y utilizar la última tecnología para dar un salto desde los sistemas heredados y estar a la vanguardia en este mundo de la IA en constante evolución. También puede convertirse en un líder en mejores prácticas y un enfoque eficiente para la interoperabilidad de datos dentro y entre agencias e institutos en el ámbito de la salud y más allá. Si es un instituto o agencia con silos de datos repartidos por todo el país, puede beneficiarse de esta integración perfecta y segura.
El contenido y las opiniones de esta publicación son del autor externo y AWS no es responsable del contenido o la precisión de esta publicación. Es responsabilidad de cada cliente determinar si está sujeto a HIPAA y, de ser así, cuál es la mejor manera de cumplir con HIPAA y sus regulaciones de implementación. Antes de utilizar AWS en relación con información de salud protegida, los clientes deben ingresar un Anexo para socios comerciales (BAA) de AWS y seguir sus requisitos de configuración.
Sobre la autora
Nitin Kumar (EM, CMU) es científico de datos líder en T and T Consulting Services, Inc. Tiene amplia experiencia en creación de prototipos de I+D, informática sanitaria, datos del sector público e interoperabilidad de datos. Aplica su conocimiento de métodos de investigación de vanguardia al sector federal para presentar artículos técnicos, POC y MVP innovadores. Ha trabajado con múltiples agencias federales para avanzar en sus objetivos de datos e inteligencia artificial. Otras áreas de enfoque de Nitin incluyen el procesamiento del lenguaje natural (NLP), canales de datos e inteligencia artificial generativa.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enable-data-sharing-through-federated-learning-a-policy-approach-for-chief-digital-officers/
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