Il s'agit d'un article de blog invité rédigé par Nitin Kumar, responsable des données chez T and T Consulting Services, Inc.
Dans cet article, nous discutons de la valeur et de l’impact potentiel de l’apprentissage fédéré dans le domaine de la santé. Cette approche peut aider les patients, les médecins et les chercheurs atteints d'un AVC avec un diagnostic plus rapide, une prise de décision enrichie et des travaux de recherche plus éclairés et inclusifs sur les problèmes de santé liés à l'AVC, en utilisant une approche cloud native avec les services AWS pour une amélioration légère et une adoption simple. .
Problèmes de diagnostic liés aux accidents vasculaires cérébraux
Statistiques de Centers for Disease Control and Prevention (CDC) montrent que chaque année aux États-Unis, plus de 795,000 25 personnes souffrent d'un premier accident vasculaire cérébral, et environ XNUMX % d'entre elles subissent des crises récurrentes. C'est la cinquième cause de décès selon le Association américaine de l'AVC et l'une des principales causes d'invalidité aux États-Unis. Par conséquent, il est essentiel d’avoir un diagnostic et un traitement rapides pour réduire les lésions cérébrales et autres complications chez les patients victimes d’un AVC aigu.
Les tomodensitogrammes et les IRM constituent la référence en matière de technologies d'imagerie pour classer différents sous-types d'accidents vasculaires cérébraux et sont cruciaux lors de l'évaluation préliminaire des patients, pour déterminer la cause profonde et le traitement. Un défi crucial ici, en particulier dans le cas d'un accident vasculaire cérébral aigu, est le temps de diagnostic par imagerie, qui varie en moyenne de 30 minutes à une heure et peut être beaucoup plus long en fonction de l’encombrement des services d’urgence.
Les médecins et le personnel médical ont besoin d'un diagnostic d'image rapide et précis pour évaluer l'état d'un patient et proposer des options de traitement. Selon les propres mots du Dr Werner Vogels à AWS re: Invent 2023, « chaque seconde pendant laquelle une personne subit un accident vasculaire cérébral compte ». Les victimes d’un AVC peuvent perdre environ 1.9 milliard de neurones chaque seconde sans traitement.
Restrictions des données médicales
Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique (ML) pour aider les médecins et les chercheurs dans leurs tâches de diagnostic, accélérant ainsi le processus. Cependant, les ensembles de données nécessaires à la création des modèles ML et à l’obtention de résultats fiables se trouvent en silos dans différents systèmes et organisations de santé. Ces données héritées isolées peuvent avoir un impact massif si elles sont cumulées. Alors pourquoi n’a-t-il pas encore été utilisé ?
Travailler avec des ensembles de données du domaine médical et créer des solutions de ML présente de nombreux défis, notamment la confidentialité des patients, la sécurité des données personnelles et certaines restrictions bureaucratiques et politiques. De plus, les instituts de recherche ont resserré leurs pratiques de partage de données. Ces obstacles empêchent également les équipes de recherche internationales de travailler ensemble sur des ensembles de données riches et diversifiés, qui pourraient, entre autres avantages, sauver des vies et prévenir les handicaps pouvant résulter d’un accident vasculaire cérébral.
Des politiques et des réglementations comme Règlement Général de Protection des Données (RGPD), Loi sur la transférabilité et la responsabilité en matière d'assurance-maladie (HIPPA), et Loi sur la protection des consommateurs en Californie (CCPA) a mis des garde-fous au partage des données du domaine médical, en particulier des données sur les patients. De plus, les ensembles de données des différents instituts, organisations et hôpitaux sont souvent trop petits, déséquilibrés ou ont une distribution biaisée, ce qui entraîne des contraintes de généralisation du modèle.
Apprentissage fédéré : une introduction
L'apprentissage fédéré (FL) est une forme décentralisée de ML : une approche d'ingénierie dynamique. Dans cette approche ML décentralisée, le modèle ML est partagé entre les organisations pour la formation sur des sous-ensembles de données propriétaires, contrairement à la formation ML centralisée traditionnelle, où le modèle s'entraîne généralement sur des ensembles de données agrégés. Les données restent protégées derrière les pare-feu ou le VPC de l'organisation, tandis que le modèle avec ses métadonnées est partagé.
Au cours de la phase de formation, un modèle FL global est diffusé et synchronisé entre les organisations unitaires pour la formation sur des ensembles de données individuels, et un modèle local formé est renvoyé. Le modèle global final peut être utilisé pour faire des prédictions pour tous les participants, et peut également être utilisé comme base pour une formation continue afin de créer des modèles personnalisés locaux pour les organisations participantes. Il peut en outre être étendu au bénéfice d’autres instituts. Cette approche peut réduire considérablement les exigences de cybersécurité pour les données en transit en supprimant la nécessité pour les données de transiter en dehors des frontières de l'organisation.
Le schéma suivant illustre un exemple d'architecture.
Dans les sections suivantes, nous expliquons comment l’apprentissage fédéré peut aider.
La Fédération apprend à sauver la situation (et à sauver des vies)
Pour une bonne intelligence artificielle (IA), vous avez besoin de bonnes données.
Les systèmes existants, que l'on retrouve fréquemment dans le domaine fédéral, posent d'importants problèmes de traitement des données avant que vous puissiez en tirer des renseignements ou les fusionner avec des ensembles de données plus récents. Cela constitue un obstacle à la fourniture de renseignements précieux aux dirigeants. Cela peut conduire à une prise de décision inexacte, car la proportion de données existantes est parfois beaucoup plus précieuse que le petit ensemble de données plus récent. Vous souhaitez résoudre ce goulot d'étranglement de manière efficace et sans charges de travail de consolidation et d'intégration manuelles (y compris des processus de cartographie fastidieux) pour les ensembles de données anciens et plus récents répartis dans les hôpitaux et les instituts, ce qui peut prendre plusieurs mois, voire des années, dans de nombreux cas. Les données existantes sont très précieuses car elles contiennent des informations contextuelles importantes nécessaires à une prise de décision précise et à une formation de modèles bien informée, conduisant à une IA fiable dans le monde réel. La durée des données renseigne sur les variations et les modèles à long terme de l'ensemble de données qui, autrement, ne seraient pas détectés et conduiraient à des prédictions biaisées et mal informées.
Briser ces silos de données pour unifier le potentiel inexploité des données dispersées peut sauver et transformer de nombreuses vies. Cela peut également accélérer la recherche relative aux problèmes de santé secondaires découlant des accidents vasculaires cérébraux. Cette solution peut vous aider à partager des informations issues de données isolées entre instituts pour des raisons politiques ou autres, que vous soyez un hôpital, un institut de recherche ou d'autres organisations axées sur les données de santé. Cela peut permettre de prendre des décisions éclairées sur l’orientation et le diagnostic de la recherche. De plus, il en résulte un référentiel centralisé de renseignements via une base de connaissances sécurisée, privée et mondiale.
L'apprentissage fédéré présente de nombreux avantages en général et spécifiquement pour les paramètres de données médicales.
Fonctionnalités de sécurité et de confidentialité :
- Maintient les données sensibles à l'écart d'Internet et les utilise toujours pour le ML, et exploite leur intelligence avec une confidentialité différentielle
- Vous permet de créer, former et déployer des modèles impartiaux et robustes non seulement sur des machines mais également sur des réseaux, sans aucun risque pour la sécurité des données.
- Surmonte les obstacles liés à la gestion des données par plusieurs fournisseurs
- Élimine le besoin de partage de données entre sites et de gouvernance mondiale
- Préserve la confidentialité grâce à une confidentialité différentielle et offre un calcul multipartite sécurisé avec une formation locale
Amélioration des performances:
- Résout le problème de la petite taille des échantillons dans le domaine de l’imagerie médicale et les processus d’étiquetage coûteux
- Équilibre la distribution des données
- Vous permet d'incorporer la plupart des méthodes traditionnelles de ML et d'apprentissage en profondeur (DL)
- Utilise des ensembles d'images regroupés pour aider à améliorer la puissance statistique, en surmontant la limitation de la taille de l'échantillon des institutions individuelles
Avantages de la résilience :
- Si l'un des partis décide de partir, cela n'entravera pas la formation.
- Un nouvel hôpital ou institut peut adhérer à tout moment ; il ne dépend d'aucun ensemble de données spécifique avec une organisation de nœuds
- Il n'est pas nécessaire de recourir à de vastes pipelines d'ingénierie de données pour les données existantes dispersées sur de vastes zones géographiques.
Ces fonctionnalités peuvent contribuer à faire tomber les barrières entre les institutions hébergeant des ensembles de données isolés sur des domaines similaires. La solution peut devenir un multiplicateur de force en exploitant les puissances unifiées des ensembles de données distribués et en améliorant l’efficacité en transformant radicalement l’aspect évolutivité sans nécessiter une infrastructure lourde. Cette approche aide le ML à atteindre son plein potentiel, en devenant compétent au niveau clinique et pas seulement en recherche.
L'apprentissage fédéré a des performances comparables à celles du ML classique, comme le montre ce qui suit expérience par NVidia Clara (sur Medical Modal ARchive (MMAR) en utilisant l'ensemble de données BRATS2018). Ici, FL a atteint des performances de segmentation comparables à celles d'un entraînement avec des données centralisées : plus de 80 % avec environ 600 époques lors de l'entraînement à une tâche de segmentation de tumeur cérébrale multimodale et multiclasse.
L'apprentissage fédéré a été testé récemment dans quelques sous-domaines médicaux pour des cas d'utilisation, notamment l'apprentissage des similarités de patients, l'apprentissage de la représentation des patients, le phénotypage et la modélisation prédictive.
Schéma d'application : l'apprentissage fédéré rend cela possible et simple
Pour démarrer avec FL, vous pouvez choisir parmi de nombreux ensembles de données de haute qualité. Par exemple, les ensembles de données contenant des images cérébrales incluent SE CONFORMER (Initiative d'échange de données sur l'imagerie cérébrale de l'autisme), ADNI (Initiative de neuroimagerie de la maladie d'Alzheimer), RSNA (Société radiologique d'Amérique du Nord) Brain CT, BraTS (Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark) mis à jour régulièrement pour le Brain Tumor Segmentation Challenge sous UPenn (Université de Pennsylvanie), UK BioBank (couvert dans le NIH suivant papier), Et IXIA. De même, pour les images cardiaques, vous pouvez choisir parmi plusieurs options accessibles au public, notamment l'ACDC (Automatic Cardiac Diagnosis Challenge), qui est un ensemble de données d'évaluation par IRM cardiaque avec annotation complète mentionnée par la National Library of Medicine dans ce qui suit. papier, et le défi de segmentation cardiaque M&M (multi-centre, multi-fournisseur et multi-maladie) mentionné dans ce qui suit IEEE papier.
Les images suivantes montrent un Carte probabiliste de chevauchement des lésions pour les lésions primaires de l'ensemble de données ATLAS R1.1. (Les accidents vasculaires cérébraux sont l'une des causes les plus fréquentes de lésions cérébrales selon Cleveland Clinic.)
Pour les données des dossiers de santé électroniques (DSE), quelques ensembles de données sont disponibles qui suivent le Ressources d'interopérabilité rapide des soins de santé (FHIR). Cette norme vous aide à créer des pilotes simples en supprimant certains défis liés aux ensembles de données hétérogènes et non normalisés, permettant ainsi un échange, un partage et une intégration transparents et sécurisés d'ensembles de données. Le FHIR permet une interopérabilité maximale. Les exemples d'ensembles de données incluent MIMIC-IV (Marché d'informations médicales pour les soins intensifs). D'autres ensembles de données de bonne qualité qui ne sont pas actuellement FHIR mais peuvent être facilement convertis incluent Centres pour les services Medicare et Medicaid (CMS) Fichiers à usage public (PUF) et Base de données de recherche collaborative eICU du MIT (Massachusetts Institute of Technology). D'autres ressources sont également disponibles et proposent des ensembles de données basés sur FHIR.
Le cycle de vie de la mise en œuvre de FL peut inclure les éléments suivants mesures: initialisation des tâches, sélection, configuration, formation du modèle, communication client/serveur, planification et optimisation, gestion des versions, tests, déploiement et terminaison. La préparation des données d'imagerie médicale pour le ML traditionnel comporte de nombreuses étapes fastidieuses, comme décrit ci-dessous. papier. Une connaissance du domaine peut être nécessaire dans certains scénarios pour prétraiter les données brutes des patients, notamment en raison de leur nature sensible et privée. Ceux-ci peuvent être consolidés et parfois éliminés pour FL, ce qui permet de gagner un temps crucial pour la formation et d'obtenir des résultats plus rapides.
Implémentation
Les outils et bibliothèques FL se sont développés avec un support généralisé, ce qui rend l'utilisation de FL simple et sans frais généraux importants. Il existe de nombreuses bonnes ressources et options de framework disponibles pour commencer. Vous pouvez vous référer à ce qui suit liste étendue des frameworks et outils les plus populaires dans le domaine FL, notamment SyftPy, FedML, Fleur, OpenFL, FATE, TensorFlow fédéréet une NV Flare. Il fournit une liste de projets pour débutants sur lesquels démarrer rapidement et sur lesquels s'appuyer.
Vous pouvez mettre en œuvre une approche cloud native avec Amazon Sage Maker qui fonctionne parfaitement avec Appairage de VPC AWS, conservant la formation de chaque nœud dans un sous-réseau privé dans leur VPC respectif et permettant la communication via des adresses IPv4 privées. De plus, l'hébergement de modèles sur Amazon SageMaker JumpStart peut aider en exposant l'API du point de terminaison sans partager les pondérations du modèle.
Cela élimine également les problèmes potentiels de calcul de haut niveau liés au matériel sur site avec Cloud de calcul élastique Amazon (Amazon EC2). Vous pouvez implémenter le client et les serveurs FL sur AWS avec Carnets SageMaker ainsi que Service de stockage simple Amazon (Amazon S3), maintenez un accès réglementé aux données et au modèle avec Gestion des identités et des accès AWS (IAM) et utilisation Service de jeton de sécurité AWS (AWS STS) pour la sécurité côté client. Vous pouvez également créer votre propre système personnalisé pour FL à l'aide d'Amazon EC2.
Pour un aperçu détaillé de la mise en œuvre de FL avec le Fleur framework sur SageMaker, et une discussion sur sa différence avec la formation distribuée, reportez-vous à Apprentissage automatique avec des données de formation décentralisées utilisant l'apprentissage fédéré sur Amazon SageMaker.
Les figures suivantes illustrent l’architecture de l’apprentissage par transfert en FL.
Relever les défis liés aux données FL
L'apprentissage fédéré comporte ses propres défis en matière de données, notamment en matière de confidentialité et de sécurité, mais ils sont simples à résoudre. Tout d'abord, vous devez résoudre le problème de l'hétérogénéité des données liées à l'imagerie médicale, provenant de données stockées sur différents sites et organisations participantes, appelé problème d'hétérogénéité des données. changement de domaine problème (également appelé changement de client dans un système FL), comme souligné par Guan et Liu dans ce qui suit papier. Cela peut conduire à une différence de convergence du modèle global.
D'autres éléments à prendre en compte incluent la garantie de la qualité et de l'uniformité des données à la source, l'intégration des connaissances d'experts dans le processus d'apprentissage pour inspirer confiance dans le système aux professionnels de la santé et l'obtention de la précision du modèle. Pour plus d'informations sur certains des défis potentiels auxquels vous pourriez être confronté lors de la mise en œuvre, reportez-vous à ce qui suit. papier.
AWS vous aide à résoudre ces défis grâce à des fonctionnalités telles que le calcul flexible d'Amazon EC2 et des Images Docker dans SageMaker pour un déploiement simple. Vous pouvez résoudre les problèmes côté client tels que les données déséquilibrées et les ressources de calcul pour chaque organisation de nœuds. Vous pouvez résoudre les problèmes d'apprentissage côté serveur, tels que les attaques d'empoisonnement provenant de parties malveillantes, avec Cloud privé virtuel Amazon (Amazon VPC), groupes de sécurité, et d'autres normes de sécurité, empêchant la corruption des clients et mettant en œuvre les services de détection d'anomalies AWS.
AWS aide également à relever les défis de mise en œuvre du monde réel, qui peuvent inclure des défis d'intégration, des problèmes de compatibilité avec les systèmes hospitaliers actuels ou existants et des obstacles à l'adoption par les utilisateurs, en proposant des solutions technologiques d'ascenseur flexibles, faciles à utiliser et sans effort.
Avec les services AWS, vous pouvez permettre une recherche à grande échelle basée sur FL, ainsi qu'une mise en œuvre et un déploiement cliniques, qui peuvent comprendre différents sites à travers le monde.
Les politiques récentes en matière d'interopérabilité soulignent la nécessité d'un apprentissage fédéré
De nombreuses lois récemment adoptées par le gouvernement mettent l’accent sur l’interopérabilité des données, renforçant ainsi la nécessité d’une interopérabilité interorganisationnelle des données à des fins de renseignement. Ceci peut être réalisé en utilisant FL, y compris des frameworks comme le TEFCA (Trusted Exchange Framework et Common Agreement) et le cadre élargi USCDI (Données de base des États-Unis pour l'interopérabilité).
L'idée proposée contribue également à l'initiative de capture et de distribution du CDC Le CDC va de l’avant. La citation suivante de l'article de GovCIO Le partage de données et l’IA sont les principales priorités de l’Agence fédérale de la santé en 2024 fait également écho à un thème similaire : « Ces capacités peuvent également soutenir le public de manière équitable, en rencontrant les patients là où ils se trouvent et en leur ouvrant un accès essentiel à ces services. Une grande partie de ce travail se résume aux données.
Cela peut aider les instituts et agences médicales du pays (et du monde entier) à gérer les silos de données. Ils peuvent bénéficier d’une intégration transparente et sécurisée et d’une interopérabilité des données, rendant les données médicales utilisables pour des prédictions et une reconnaissance de formes percutantes basées sur le ML. Vous pouvez commencer avec des images, mais l’approche s’applique également à tous les DSE. L'objectif est de trouver la meilleure approche pour les parties prenantes des données, avec un pipeline cloud natif pour normaliser et standardiser les données ou les utiliser directement pour FL.
Explorons un exemple de cas d'utilisation. Les données et les analyses d’imagerie de l’AVC sont dispersées à travers le pays et dans le monde, dans des silos isolés dans des instituts, des universités et des hôpitaux, et séparées par des frontières bureaucratiques, géographiques et politiques. Il n’existe pas de source unique agrégée ni de moyen simple pour les professionnels de la santé (non-programmeurs) d’en extraire des informations. Dans le même temps, il n'est pas possible d'entraîner des modèles ML et DL sur ces données, ce qui pourrait aider les professionnels de la santé à prendre des décisions plus rapides et plus précises dans des moments critiques où les scintigraphies cardiaques peuvent prendre des heures alors que la vie du patient pourrait être en jeu. équilibre.
D'autres cas d'utilisation connus incluent POTS (Système de suivi des achats en ligne) sur NIH (National Institutes of Health) et la cybersécurité pour les besoins en solutions de renseignement dispersés et à plusieurs niveaux dans les sites COMCOM/MAJCOM du monde entier.
Conclusion
L’apprentissage fédéré est très prometteur pour l’analyse et l’intelligence des données de santé existantes. Il est simple de mettre en œuvre une solution cloud native avec les services AWS, et FL est particulièrement utile pour les organisations médicales confrontées à des données héritées et à des défis techniques. FL peut avoir un impact potentiel sur l’ensemble du cycle de traitement, et maintenant encore plus avec l’accent mis sur l’interopérabilité des données des grandes organisations fédérales et des dirigeants gouvernementaux.
Cette solution peut vous aider à éviter de réinventer la roue et à utiliser les dernières technologies pour vous démarquer des systèmes existants et être à l'avant-garde dans ce monde de l'IA en constante évolution. Vous pouvez également devenir un leader en matière de meilleures pratiques et d’approche efficace en matière d’interopérabilité des données au sein et entre les agences et instituts du domaine de la santé et au-delà. Si vous êtes un institut ou une agence avec des silos de données dispersés dans tout le pays, vous pouvez bénéficier de cette intégration transparente et sécurisée.
Le contenu et les opinions de cet article sont ceux de l'auteur tiers et AWS n'est pas responsable du contenu ou de l'exactitude de cet article. Il est de la responsabilité de chaque client de déterminer s'il est soumis à la HIPAA et, le cas échéant, de la meilleure façon de se conformer à la HIPAA et à ses réglementations d'application. Avant d'utiliser AWS en relation avec des informations de santé protégées, les clients doivent saisir un AWS Business Associate Addendum (BAA) et suivre ses exigences de configuration.
À propos de l’auteur
Nitin Kumar (MS, CMU) est Lead Data Scientist chez T and T Consulting Services, Inc. Il possède une vaste expérience du prototypage R&D, de l'informatique de la santé, des données du secteur public et de l'interopérabilité des données. Il applique ses connaissances des méthodes de recherche de pointe au secteur fédéral pour produire des articles techniques, des POC et des MVP innovants. Il a travaillé avec plusieurs agences fédérales pour faire progresser leurs objectifs en matière de données et d'IA. Les autres domaines d'intervention de Nitin incluent le traitement du langage naturel (NLP), les pipelines de données et l'IA générative.
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