यह टी एंड टी कंसल्टिंग सर्विसेज, इंक. के प्रमुख डेटा वैज्ञानिक नितिन कुमार द्वारा लिखित एक अतिथि ब्लॉग पोस्ट है।
इस पोस्ट में, हम स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में संघीय शिक्षा के मूल्य और संभावित प्रभाव पर चर्चा करते हैं। यह दृष्टिकोण हृदय स्ट्रोक के रोगियों, डॉक्टरों और शोधकर्ताओं को तेजी से निदान, समृद्ध निर्णय लेने और स्ट्रोक से संबंधित स्वास्थ्य मुद्दों पर अधिक जानकारीपूर्ण, समावेशी शोध कार्य में मदद कर सकता है, हल्के लिफ्ट और सीधे अपनाने के लिए एडब्ल्यूएस सेवाओं के साथ क्लाउड-नेटिव दृष्टिकोण का उपयोग कर सकता है। .
हृदयाघात के निदान में चुनौतियाँ
से आँकड़े रोग नियंत्रण और रोकथाम के लिए केंद्र (सीडीसी) से पता चलता है कि अमेरिका में हर साल 795,000 से अधिक लोग पहले स्ट्रोक से पीड़ित होते हैं, और उनमें से लगभग 25% को बार-बार स्ट्रोक का अनुभव होता है। के अनुसार यह मृत्यु का पांचवां कारण है अमेरिकी स्ट्रोक एसोसिएशन और अमेरिका में विकलांगता का एक प्रमुख कारण है। इसलिए, तीव्र स्ट्रोक के रोगियों में मस्तिष्क क्षति और अन्य जटिलताओं को कम करने के लिए शीघ्र निदान और उपचार करना महत्वपूर्ण है।
विभिन्न उप-प्रकार के स्ट्रोक को वर्गीकृत करने के लिए सीटी और एमआरआई इमेजिंग प्रौद्योगिकियों में स्वर्ण मानक हैं और रोगियों के प्रारंभिक मूल्यांकन, मूल कारण का निर्धारण और उपचार के दौरान महत्वपूर्ण हैं। यहां एक महत्वपूर्ण चुनौती, विशेष रूप से तीव्र स्ट्रोक के मामले में, इमेजिंग निदान का समय है, जो औसतन भिन्न होता है 30 मिनट से एक घंटे तक और आपातकालीन विभाग की भीड़ के आधार पर इसमें अधिक समय लग सकता है।
किसी मरीज की स्थिति का मूल्यांकन करने और उपचार के विकल्प प्रस्तावित करने के लिए डॉक्टरों और चिकित्सा कर्मचारियों को त्वरित और सटीक छवि निदान की आवश्यकता होती है। डॉ. वर्नर वोगल्स के अपने शब्दों में AWS re: इन्वेंट 2023, "किसी व्यक्ति को स्ट्रोक का हर सेकंड मायने रखता है।" स्ट्रोक पीड़ित हर सेकंड लगभग 1.9 बिलियन न्यूरॉन्स खो सकते हैं जिनका इलाज नहीं किया जा रहा है।
चिकित्सा डेटा प्रतिबंध
आप निदान कार्यों में डॉक्टरों और शोधकर्ताओं की सहायता के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग कर सकते हैं, जिससे प्रक्रिया तेज हो जाएगी। हालाँकि, एमएल मॉडल बनाने और विश्वसनीय परिणाम देने के लिए आवश्यक डेटासेट विभिन्न स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों और संगठनों में साइलो में बैठे हैं। यदि एकत्रित किया जाए तो इस पृथक विरासत डेटा में बड़े पैमाने पर प्रभाव पड़ने की संभावना है। तो इसका उपयोग अभी तक क्यों नहीं किया गया?
मेडिकल डोमेन डेटासेट के साथ काम करने और एमएल समाधान बनाने में कई चुनौतियाँ हैं, जिनमें रोगी की गोपनीयता, व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा और कुछ नौकरशाही और नीति प्रतिबंध शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, अनुसंधान संस्थान अपनी डेटा साझाकरण प्रथाओं को सख्त कर रहे हैं। ये बाधाएँ अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान टीमों को विविध और समृद्ध डेटासेट पर एक साथ काम करने से भी रोकती हैं, जो अन्य लाभों के अलावा, जीवन बचा सकती हैं और हृदय स्ट्रोक के परिणामस्वरूप होने वाली विकलांगता को रोक सकती हैं।
नीतियां और नियम जैसे जनरल डेटा संरक्षण विनियम (जीडीपीआर), स्वास्थ्य बीमा सुवाह्यता और जवाबदेही अधिनियम (हिप्पा), और कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम (सीसीपीए) ने चिकित्सा क्षेत्र से डेटा, विशेषकर रोगी डेटा साझा करने पर रोक लगा दी है। इसके अतिरिक्त, व्यक्तिगत संस्थानों, संगठनों और अस्पतालों में डेटासेट अक्सर बहुत छोटे होते हैं, असंतुलित होते हैं, या पक्षपातपूर्ण वितरण होते हैं, जिससे मॉडल सामान्यीकरण में बाधाएं आती हैं।
फ़ेडरेटेड लर्निंग: एक परिचय
फ़ेडरेटेड लर्निंग (एफएल) एमएल का एक विकेन्द्रीकृत रूप है - एक गतिशील इंजीनियरिंग दृष्टिकोण। इस विकेन्द्रीकृत एमएल दृष्टिकोण में, पारंपरिक केंद्रीकृत एमएल प्रशिक्षण के विपरीत, एमएल मॉडल को मालिकाना डेटा सबसेट पर प्रशिक्षण के लिए संगठनों के बीच साझा किया जाता है, जहां मॉडल आम तौर पर एकत्रित डेटासेट पर प्रशिक्षण देता है। डेटा संगठन के फ़ायरवॉल या वीपीसी के पीछे सुरक्षित रहता है, जबकि इसके मेटाडेटा वाला मॉडल साझा किया जाता है।
प्रशिक्षण चरण में, एक वैश्विक FL मॉडल को व्यक्तिगत डेटासेट पर प्रशिक्षण के लिए इकाई संगठनों के बीच प्रसारित और सिंक्रनाइज़ किया जाता है, और एक स्थानीय प्रशिक्षित मॉडल वापस किया जाता है। अंतिम वैश्विक मॉडल प्रतिभागियों के बीच सभी के लिए भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग करने के लिए उपलब्ध है, और भाग लेने वाले संगठनों के लिए स्थानीय कस्टम मॉडल बनाने के लिए आगे के प्रशिक्षण के लिए आधार के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है। अन्य संस्थानों को लाभ पहुंचाने के लिए इसे आगे बढ़ाया जा सकता है। यह दृष्टिकोण संगठन की सीमाओं के बाहर डेटा को स्थानांतरित करने की आवश्यकता को हटाकर पारगमन में डेटा के लिए साइबर सुरक्षा आवश्यकताओं को काफी कम कर सकता है।
निम्नलिखित आरेख एक उदाहरण वास्तुकला दिखाता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम चर्चा करते हैं कि फ़ेडरेटेड लर्निंग कैसे मदद कर सकती है।
फेडरेशन दिन बचाना (और जीवन बचाना) सीख रहा है
अच्छी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए, आपको अच्छे डेटा की आवश्यकता है।
लीगेसी सिस्टम, जो अक्सर संघीय डोमेन में पाए जाते हैं, आपके द्वारा कोई भी जानकारी प्राप्त करने या उन्हें नए डेटासेट के साथ मर्ज करने से पहले महत्वपूर्ण डेटा प्रोसेसिंग चुनौतियों का सामना करते हैं। यह नेताओं को बहुमूल्य खुफिया जानकारी प्रदान करने में एक बाधा है। यह गलत निर्णय लेने का कारण बन सकता है क्योंकि पुराने डेटा का अनुपात कभी-कभी नए छोटे डेटासेट की तुलना में बहुत अधिक मूल्यवान होता है। आप इस बाधा को प्रभावी ढंग से और अस्पतालों और संस्थानों में विरासत और नए डेटासेट के लिए मैन्युअल समेकन और एकीकरण प्रयासों (बोझिल मैपिंग प्रक्रियाओं सहित) के कार्यभार के बिना हल करना चाहते हैं, जिसमें कई मामलों में कई महीने लग सकते हैं - यदि वर्ष नहीं। विरासत डेटा काफी मूल्यवान है क्योंकि इसमें सटीक निर्णय लेने और अच्छी तरह से सूचित मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण प्रासंगिक जानकारी होती है, जो वास्तविक दुनिया में विश्वसनीय एआई की ओर ले जाती है। डेटा की अवधि डेटासेट में दीर्घकालिक विविधताओं और पैटर्न के बारे में सूचित करती है जो अन्यथा पता नहीं चल पाती और पक्षपाती और गलत जानकारी वाली भविष्यवाणियों को जन्म देती है।
बिखरे हुए डेटा की अप्रयुक्त क्षमता को एकजुट करने के लिए इन डेटा साइलो को तोड़कर कई जिंदगियों को बचाया और बदला जा सकता है। यह हृदय स्ट्रोक से उत्पन्न होने वाले माध्यमिक स्वास्थ्य मुद्दों से संबंधित अनुसंधान में भी तेजी ला सकता है। यह समाधान आपको नीति और अन्य कारणों से संस्थानों के बीच अलग-अलग डेटा से अंतर्दृष्टि साझा करने में मदद कर सकता है, चाहे आप एक अस्पताल, एक शोध संस्थान, या अन्य स्वास्थ्य डेटा-केंद्रित संगठन हों। यह अनुसंधान दिशा और निदान पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम हो सकता है। इसके अतिरिक्त, इसका परिणाम एक सुरक्षित, निजी और वैश्विक ज्ञान आधार के माध्यम से खुफिया जानकारी का एक केंद्रीकृत भंडार है।
फ़ेडरेटेड लर्निंग के सामान्य तौर पर और विशेष रूप से मेडिकल डेटा सेटिंग्स के लिए कई लाभ हैं।
सुरक्षा और गोपनीयता सुविधाएँ:
- संवेदनशील डेटा को इंटरनेट से दूर रखता है और फिर भी एमएल के लिए इसका उपयोग करता है, और अलग-अलग गोपनीयता के साथ अपनी बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है
- आपको बिना किसी डेटा सुरक्षा खतरे के न केवल मशीनों बल्कि नेटवर्क पर निष्पक्ष और मजबूत मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में सक्षम बनाता है।
- डेटा को प्रबंधित करने वाले कई विक्रेताओं के साथ आने वाली बाधाओं को दूर करता है
- क्रॉस-साइट डेटा साझाकरण और वैश्विक प्रशासन की आवश्यकता को समाप्त करता है
- विभेदक गोपनीयता के साथ गोपनीयता को सुरक्षित रखता है और स्थानीय प्रशिक्षण के साथ सुरक्षित बहु-पक्षीय गणना प्रदान करता है
कार्य में सुधार:
- मेडिकल इमेजिंग क्षेत्र और महंगी लेबलिंग प्रक्रियाओं में छोटे नमूना आकार की समस्या का समाधान करता है
- डेटा के वितरण को संतुलित करता है
- आपको अधिकांश पारंपरिक एमएल और गहन शिक्षण (डीएल) विधियों को शामिल करने में सक्षम बनाता है
- व्यक्तिगत संस्थानों की नमूना आकार सीमा पर काबू पाने, सांख्यिकीय शक्ति को बेहतर बनाने में मदद के लिए पूल किए गए छवि सेट का उपयोग करता है
लचीलापन लाभ:
- यदि कोई एक पक्ष छोड़ने का निर्णय लेता है, तो इससे प्रशिक्षण में कोई बाधा नहीं आएगी
- कोई नया अस्पताल या संस्थान किसी भी समय शामिल हो सकता है; यह किसी भी नोड संगठन के साथ किसी विशिष्ट डेटासेट पर निर्भर नहीं है
- व्यापक भौगोलिक स्थानों में बिखरे हुए विरासती डेटा के लिए व्यापक डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइनों की कोई आवश्यकता नहीं है
ये सुविधाएँ समान डोमेन पर अलग-अलग डेटासेट होस्ट करने वाले संस्थानों के बीच की दीवारों को कम करने में मदद कर सकती हैं। समाधान वितरित डेटासेट की एकीकृत शक्तियों का उपयोग करके और भारी बुनियादी ढांचे के लिफ्ट के बिना स्केलेबिलिटी पहलू को मौलिक रूप से बदलकर दक्षता में सुधार करके एक बल गुणक बन सकता है। यह दृष्टिकोण एमएल को उसकी पूरी क्षमता तक पहुंचने में मदद करता है, न केवल अनुसंधान बल्कि नैदानिक स्तर पर भी कुशल बनता है।
फ़ेडरेटेड लर्निंग का प्रदर्शन नियमित एमएल से तुलनीय है, जैसा कि निम्नलिखित में दिखाया गया है प्रयोग एनवीडिया क्लारा द्वारा (BRATS2018 डेटासेट का उपयोग करके मेडिकल मॉडल आर्काइव (MMAR) पर)। यहां, एफएल ने केंद्रीकृत डेटा के साथ प्रशिक्षण की तुलना में एक तुलनीय विभाजन प्रदर्शन हासिल किया: मल्टी-मोडल, मल्टी-क्लास ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन कार्य का प्रशिक्षण करते समय लगभग 80 युगों के साथ 600% से अधिक।
रोगी समानता सीखने, रोगी प्रतिनिधित्व सीखने, फेनोटाइपिंग और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग सहित उपयोग के मामलों के लिए हाल ही में कुछ चिकित्सा उप-क्षेत्रों में फ़ेडरेटेड शिक्षण का परीक्षण किया गया है।
एप्लिकेशन ब्लूप्रिंट: फ़ेडरेटेड लर्निंग इसे संभव और सरल बनाती है
FL के साथ आरंभ करने के लिए, आप कई उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट में से चुन सकते हैं। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क छवियों वाले डेटासेट शामिल हैं पालन करना (ऑटिज्म ब्रेन इमेजिंग डेटा एक्सचेंज पहल), एडीएनआई (अल्जाइमर रोग न्यूरोइमेजिंग पहल), आरएसएनए (उत्तरी अमेरिका की रेडियोलॉजिकल सोसायटी) ब्रेन सीटी, वासियों (मल्टीमॉडल ब्रेन ट्यूमर इमेज सेगमेंटेशन बेंचमार्क) के तहत ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन चैलेंज के लिए नियमित रूप से अपडेट किया जाता है UPenn (पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय), यूके बायोबैंक (निम्नलिखित एनआईएच में शामिल है काग़ज़), और IXI. इसी तरह दिल की छवियों के लिए, आप कई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध विकल्पों में से चुन सकते हैं, जिसमें ACDC (ऑटोमैटिक कार्डियक डायग्नोसिस चैलेंज) शामिल है, जो एक कार्डियक एमआरआई मूल्यांकन डेटासेट है, जिसमें निम्नलिखित में नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन द्वारा उल्लिखित पूर्ण एनोटेशन है। काग़ज़, और एम एंड एम (मल्टी-सेंटर, मल्टी-वेंडर, और मल्टी-डिजीज) कार्डियक सेगमेंटेशन चैलेंज का उल्लेख निम्नलिखित में किया गया है आईईईई कागज।
निम्नलिखित छवियाँ एक दिखाती हैं एटलस आर1.1 डेटासेट से प्राथमिक घावों के लिए संभाव्य घाव ओवरलैप मानचित्र. (इसके अनुसार स्ट्रोक मस्तिष्क क्षति के सबसे आम कारणों में से एक है क्लीवलैंड क्लिनिक.)
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स (ईएचआर) डेटा के लिए, कुछ डेटासेट उपलब्ध हैं जो इसका अनुसरण करते हैं फास्ट हेल्थकेयर इंटरऑपरेबिलिटी रिसोर्स (एफएचआईआर) मानक। यह मानक आपको विषम, गैर-सामान्यीकृत डेटासेट के साथ कुछ चुनौतियों को दूर करके, निर्बाध और सुरक्षित विनिमय, साझाकरण और डेटासेट के एकीकरण की अनुमति देकर सीधे पायलट बनाने में मदद करता है। एफएचआईआर अधिकतम अंतरसंचालनीयता को सक्षम बनाता है। डेटासेट उदाहरणों में शामिल हैं मिमिक-IV (गहन देखभाल के लिए चिकित्सा सूचना मार्ट)। अन्य अच्छी गुणवत्ता वाले डेटासेट जो वर्तमान में एफएचआईआर नहीं हैं लेकिन आसानी से परिवर्तित किए जा सकते हैं उनमें शामिल हैं मेडिकेयर और मेडिकेड सेवाओं के लिए केंद्र (सीएमएस) सार्वजनिक उपयोग फ़ाइलें (पीयूएफ) और eICU सहयोगी अनुसंधान डेटाबेस एमआईटी (मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी) से। ऐसे अन्य संसाधन भी उपलब्ध हो रहे हैं जो एफएचआईआर-आधारित डेटासेट प्रदान करते हैं।
FL को लागू करने के जीवनचक्र में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं कदम: कार्य आरंभीकरण, चयन, कॉन्फ़िगरेशन, मॉडल प्रशिक्षण, क्लाइंट/सर्वर संचार, शेड्यूलिंग और अनुकूलन, संस्करण, परीक्षण, परिनियोजन और समाप्ति। पारंपरिक एमएल के लिए मेडिकल इमेजिंग डेटा तैयार करने में कई समय-गहन चरण लगते हैं, जैसा कि निम्नलिखित में वर्णित है काग़ज़. कुछ परिदृश्यों में कच्चे रोगी डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए डोमेन ज्ञान की आवश्यकता हो सकती है, विशेष रूप से इसकी संवेदनशील और निजी प्रकृति के कारण। इन्हें एफएल के लिए समेकित और कभी-कभी समाप्त किया जा सकता है, जिससे प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण समय की बचत होती है और तेजी से परिणाम मिलते हैं।
कार्यान्वयन
एफएल उपकरण और लाइब्रेरी व्यापक समर्थन के साथ बढ़ी हैं, जिससे भारी ओवरहेड लिफ्ट के बिना एफएल का उपयोग करना आसान हो गया है। आरंभ करने के लिए बहुत सारे अच्छे संसाधन और रूपरेखा विकल्प उपलब्ध हैं। आप निम्नलिखित का उल्लेख कर सकते हैं विस्तृत सूची FL डोमेन में सबसे लोकप्रिय फ़्रेमवर्क और टूल शामिल हैं पायसिफ्ट, फेडएमएल, फूल, ओपनएफएल, भाग्य, TensorFlow फेडरेटेड, तथा एनवीफ्लेयर. यह शुरुआती लोगों को जल्दी से शुरू करने और आगे बढ़ने के लिए परियोजनाओं की सूची प्रदान करता है।
आप इसके साथ क्लाउड-नेटिव दृष्टिकोण लागू कर सकते हैं अमेज़न SageMaker जो निर्बाध रूप से काम करता है एडब्ल्यूएस वीपीसी पियरिंग, प्रत्येक नोड के प्रशिक्षण को उनके संबंधित VPC में एक निजी सबनेट में रखना और निजी IPv4 पतों के माध्यम से संचार को सक्षम करना। इसके अलावा, मॉडल होस्टिंग चालू है अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट मॉडल भार साझा किए बिना एंडपॉइंट एपीआई को उजागर करके मदद कर सकता है।
यह ऑन-प्रिमाइसेस हार्डवेयर के साथ संभावित उच्च-स्तरीय गणना चुनौतियों को भी दूर करता है अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन EC2) संसाधन। आप FL क्लाइंट और सर्वर को AWS पर लागू कर सकते हैं सेजमेकर नोटबुक और अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3), डेटा और मॉडल तक विनियमित पहुंच बनाए रखें AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) भूमिकाएँ, और उपयोग AWS सुरक्षा टोकन सेवा (एडब्ल्यूएस एसटीएस) क्लाइंट-साइड सुरक्षा के लिए। आप Amazon EC2 का उपयोग करके FL के लिए अपना स्वयं का कस्टम सिस्टम भी बना सकते हैं।
एफएल को लागू करने के विस्तृत अवलोकन के लिए फूल सेजमेकर पर रूपरेखा, और वितरित प्रशिक्षण से इसके अंतर की चर्चा, देखें अमेज़ॅन सेजमेकर पर फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग करके विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण डेटा के साथ मशीन लर्निंग.
निम्नलिखित आंकड़े FL में स्थानांतरण शिक्षा की वास्तुकला को दर्शाते हैं।
FL डेटा चुनौतियों का समाधान करना
फ़ेडरेटेड लर्निंग गोपनीयता और सुरक्षा सहित अपनी स्वयं की डेटा चुनौतियों के साथ आती है, लेकिन उनका समाधान करना आसान है। सबसे पहले, आपको विभिन्न साइटों और भाग लेने वाले संगठनों में संग्रहीत डेटा से उत्पन्न होने वाले मेडिकल इमेजिंग डेटा के साथ डेटा विविधता समस्या का समाधान करने की आवश्यकता है, जिसे ए के रूप में जाना जाता है डोमेन शिफ्ट समस्या (जिसे भी कहा जाता है ग्राहक परिवर्तन FL प्रणाली में), जैसा कि निम्नलिखित में गुआन और लियू द्वारा प्रकाश डाला गया है काग़ज़. इससे वैश्विक मॉडल के अभिसरण में अंतर आ सकता है।
विचार के लिए अन्य घटकों में स्रोत पर डेटा गुणवत्ता और एकरूपता सुनिश्चित करना, चिकित्सा पेशेवरों के बीच प्रणाली में विश्वास को प्रेरित करने के लिए सीखने की प्रक्रिया में विशेषज्ञ ज्ञान को शामिल करना और मॉडल सटीकता प्राप्त करना शामिल है। कार्यान्वयन के दौरान आपके सामने आने वाली कुछ संभावित चुनौतियों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, निम्नलिखित देखें काग़ज़.
AWS आपको Amazon EC2 और प्री-बिल्ट की लचीली गणना जैसी सुविधाओं के साथ इन चुनौतियों को हल करने में मदद करता है डॉकटर चित्र सीधी तैनाती के लिए सेजमेकर में। आप प्रत्येक नोड संगठन के लिए असंतुलित डेटा और गणना संसाधनों जैसी क्लाइंट-साइड समस्याओं को हल कर सकते हैं। आप दुर्भावनापूर्ण पार्टियों से ज़हर के हमलों जैसी सर्वर-साइड सीखने की समस्याओं का समाधान कर सकते हैं अमेज़ॅन वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (अमेज़न VPC), सुरक्षा समूह, और अन्य सुरक्षा मानक, ग्राहक भ्रष्टाचार को रोकना और AWS विसंगति का पता लगाने वाली सेवाओं को लागू करना।
AWS वास्तविक दुनिया की कार्यान्वयन चुनौतियों को संबोधित करने में भी मदद करता है, जिसमें लचीले, उपयोग में आसान और सहज लिफ्ट तकनीकी समाधान प्रदान करके एकीकरण चुनौतियां, वर्तमान या विरासत अस्पताल प्रणालियों के साथ संगतता मुद्दे और उपयोगकर्ता अपनाने में बाधाएं शामिल हो सकती हैं।
AWS सेवाओं के साथ, आप बड़े पैमाने पर FL-आधारित अनुसंधान और नैदानिक कार्यान्वयन और तैनाती को सक्षम कर सकते हैं, जिसमें दुनिया भर की विभिन्न साइटें शामिल हो सकती हैं।
अंतरसंचालनीयता पर हाल की नीतियां संघीय शिक्षा की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं
सरकार द्वारा हाल ही में पारित किए गए कई कानूनों में डेटा इंटरऑपरेबिलिटी पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है, जो इंटेलिजेंस के लिए डेटा की क्रॉस-संगठनात्मक इंटरऑपरेबिलिटी की आवश्यकता को बढ़ाता है। इसे एफएल का उपयोग करके पूरा किया जा सकता है, जिसमें जैसे ढांचे शामिल हैं टीईएफसीए (विश्वसनीय एक्सचेंज फ्रेमवर्क और सामान्य समझौता) और विस्तारित यूएससीडीआई (इंटरऑपरेबिलिटी के लिए यूनाइटेड स्टेट्स कोर डेटा)।
प्रस्तावित विचार सीडीसी की पकड़ और वितरण पहल में भी योगदान देता है सीडीसी आगे बढ़ रहा है. GovCIO लेख से निम्नलिखित उद्धरण 2024 में डेटा शेयरिंग और एआई शीर्ष संघीय स्वास्थ्य एजेंसी प्राथमिकताएँ भी एक समान विषय को प्रतिध्वनित करता है: “ये क्षमताएं जनता को न्यायसंगत तरीके से समर्थन दे सकती हैं, मरीजों से वहीं मिल सकती हैं जहां वे हैं और इन सेवाओं तक महत्वपूर्ण पहुंच को अनलॉक कर सकते हैं। इस काम का अधिकांश भाग डेटा पर निर्भर करता है।"
इससे देश भर में (और दुनिया भर में) चिकित्सा संस्थानों और एजेंसियों को डेटा साइलो में मदद मिल सकती है। वे निर्बाध और सुरक्षित एकीकरण और डेटा इंटरऑपरेबिलिटी से लाभ उठा सकते हैं, जिससे मेडिकल डेटा प्रभावशाली एमएल-आधारित भविष्यवाणियों और पैटर्न पहचान के लिए उपयोगी हो जाता है। आप छवियों से शुरुआत कर सकते हैं, लेकिन यह दृष्टिकोण सभी ईएचआर पर भी लागू होता है। लक्ष्य डेटा को सामान्य बनाने और मानकीकृत करने या सीधे FL के लिए उपयोग करने के लिए क्लाउड-नेटिव पाइपलाइन के साथ डेटा हितधारकों के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण ढूंढना है।
आइए एक उदाहरण उपयोग मामले का पता लगाएं। हार्ट स्ट्रोक इमेजिंग डेटा और स्कैन देश और दुनिया भर में फैले हुए हैं, संस्थानों, विश्वविद्यालयों और अस्पतालों में अलग-अलग साइलो में बैठे हैं, और नौकरशाही, भौगोलिक और राजनीतिक सीमाओं से अलग हैं। चिकित्सा पेशेवरों (गैर-प्रोग्रामर) के लिए इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का कोई एकल एकत्रित स्रोत और कोई आसान तरीका नहीं है। साथ ही, इस डेटा पर एमएल और डीएल मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव नहीं है, जो चिकित्सा पेशेवरों को महत्वपूर्ण समय में तेज़, अधिक सटीक निर्णय लेने में मदद कर सकता है जब हृदय स्कैन में घंटों लग सकते हैं जबकि रोगी का जीवन खतरे में पड़ सकता है संतुलन।
अन्य ज्ञात उपयोग के मामलों में शामिल हैं POTS (ऑनलाइन ट्रैकिंग सिस्टम खरीदना) पर NIH (राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान) और दुनिया भर में COMCOMs/MAJCOMs स्थानों पर बिखरी और स्तरीय खुफिया समाधान आवश्यकताओं के लिए साइबर सुरक्षा।
निष्कर्ष
फ़ेडरेटेड लर्निंग विरासती हेल्थकेयर डेटा एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस के लिए बहुत बड़ा वादा रखती है। AWS सेवाओं के साथ क्लाउड-नेटिव समाधान लागू करना सीधा है, और FL पुराने डेटा और तकनीकी चुनौतियों वाले चिकित्सा संगठनों के लिए विशेष रूप से सहायक है। एफएल का पूरे उपचार चक्र पर संभावित प्रभाव पड़ सकता है, और अब तो बड़े संघीय संगठनों और सरकारी नेताओं के डेटा इंटरऑपरेबिलिटी पर ध्यान देने से यह और भी अधिक प्रभावित हो सकता है।
यह समाधान आपको पहिये को फिर से आविष्कार करने से बचने और नवीनतम तकनीक का उपयोग करके विरासत प्रणालियों से छलांग लगाने और एआई की इस लगातार विकसित हो रही दुनिया में सबसे आगे रहने में मदद कर सकता है। आप स्वास्थ्य क्षेत्र और उससे बाहर एजेंसियों और संस्थानों के भीतर और उनके पार डेटा इंटरऑपरेबिलिटी के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं और एक कुशल दृष्टिकोण के लिए एक नेता भी बन सकते हैं। यदि आप एक संस्थान या एजेंसी हैं जिसका डेटा साइलो देश भर में फैला हुआ है, तो आप इस निर्बाध और सुरक्षित एकीकरण से लाभ उठा सकते हैं।
इस पोस्ट की सामग्री और राय तीसरे पक्ष के लेखक की हैं और AWS इस पोस्ट की सामग्री या सटीकता के लिए ज़िम्मेदार नहीं है। यह निर्धारित करना प्रत्येक ग्राहक की जिम्मेदारी है कि क्या वे HIPAA के अधीन हैं, और यदि हां, तो HIPAA और इसके कार्यान्वयन नियमों का सर्वोत्तम अनुपालन कैसे करें। संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी के संबंध में AWS का उपयोग करने से पहले, ग्राहकों को AWS बिजनेस एसोसिएट परिशिष्ट (BAA) दर्ज करना होगा और इसकी कॉन्फ़िगरेशन आवश्यकताओं का पालन करना होगा।
लेखक के बारे में
नितिन कुमार (एमएस, सीएमयू) टी एंड टी कंसल्टिंग सर्विसेज, इंक में एक लीड डेटा साइंटिस्ट हैं। उनके पास आर एंड डी प्रोटोटाइपिंग, स्वास्थ्य सूचना विज्ञान, सार्वजनिक क्षेत्र डेटा और डेटा इंटरऑपरेबिलिटी के साथ व्यापक अनुभव है। वह नवीन तकनीकी पेपर, पीओसी और एमवीपी वितरित करने के लिए संघीय क्षेत्र में अत्याधुनिक अनुसंधान विधियों के अपने ज्ञान को लागू करता है। उन्होंने कई संघीय एजेंसियों के साथ उनके डेटा और एआई लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के लिए काम किया है। नितिन के अन्य फोकस क्षेत्रों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), डेटा पाइपलाइन और जेनरेटिव एआई शामिल हैं।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enable-data-sharing-through-federated-learning-a-policy-approach-for-chief-digital-officers/
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