이 게시물은 T and T Consulting Services, Inc.의 수석 데이터 과학자인 Nitin Kumar가 작성한 게스트 블로그 게시물입니다.
이 게시물에서는 의료 분야에서 연합 학습의 가치와 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 이 접근 방식은 가벼운 리프트와 간단한 채택을 위해 AWS 서비스와 클라우드 기반 접근 방식을 사용하여 심장 뇌졸중 환자, 의사 및 연구원이 더 빠른 진단, 풍부한 의사 결정, 더 많은 정보에 입각한 뇌졸중 관련 건강 문제에 대한 포괄적인 연구 작업을 수행하도록 도울 수 있습니다. .
심장 뇌졸중으로 인한 진단 문제
통계 질병 통제 예방 센터 (CDC)에 따르면 매년 미국에서는 795,000명 이상의 사람들이 첫 번째 뇌졸중으로 고통받고 있으며 그 중 약 25%가 재발성 뇌졸중을 경험하고 있습니다. 통계에 따르면 이는 사망원인 XNUMX위이다. 미국 뇌졸중 협회 미국에서는 장애의 주요 원인입니다. 따라서 급성 뇌졸중 환자의 뇌 손상 및 기타 합병증을 줄이기 위해서는 즉각적인 진단과 치료를 받는 것이 중요합니다.
CT와 MRI는 뇌졸중의 다양한 하위 유형을 분류하기 위한 영상 기술의 표준이며 환자의 예비 평가, 근본 원인 파악 및 치료에 매우 중요합니다. 여기서 특히 급성 뇌졸중의 경우 한 가지 중요한 과제는 영상 진단 시간이며, 평균 범위는 30분~최대 XNUMX시간 응급실 혼잡도에 따라 훨씬 더 길어질 수 있습니다.
의사와 의료진이 환자의 상태를 평가하고 치료법을 제안하기 위해서는 빠르고 정확한 영상 진단이 필요합니다. Werner Vogels 박사의 말에 따르면 AWS re : Invent 2023, "사람이 뇌졸중을 겪는 매 순간이 중요합니다." 뇌졸중 피해자는 치료를 받지 않으면 매초 약 1.9억 개의 뉴런이 손실될 수 있습니다.
의료 데이터 제한
기계 학습(ML)을 사용하면 의사와 연구원의 진단 작업을 지원하여 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 ML 모델을 구축하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 데 필요한 데이터세트는 다양한 의료 시스템과 조직에 걸쳐 사일로에 보관되어 있습니다. 이렇게 고립된 레거시 데이터는 누적되면 막대한 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 그렇다면 왜 아직 사용되지 않았습니까?
환자 개인 정보 보호, 개인 데이터 보안, 특정 관료적 및 정책 제한을 포함하여 의료 도메인 데이터 세트로 작업하고 ML 솔루션을 구축할 때 여러 가지 과제가 있습니다. 또한 연구 기관에서는 데이터 공유 관행을 강화해 왔습니다. 이러한 장애물로 인해 국제 연구팀이 생명을 구하고 심장 뇌졸중으로 인해 발생할 수 있는 장애를 예방할 수 있는 다양하고 풍부한 데이터 세트를 공동으로 작업하는 데 방해가 됩니다.
다음과 같은 정책 및 규정 일반 데이터 보호 규정 (GDPR), 건강 보험 이식성 및 책임 성법 (HIPPA) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 (CCPA)은 의료 영역의 데이터, 특히 환자 데이터 공유에 대한 가드레일을 설정했습니다. 또한 개별 기관, 조직, 병원의 데이터 세트는 너무 작거나, 불균형하거나, 편향된 분포를 갖고 있어 모델 일반화에 제약이 따르는 경우가 많습니다.
연합 학습: 소개
연합 학습(FL)은 ML의 분산형 형태로, 동적 엔지니어링 접근 방식입니다. 이러한 분산형 ML 접근 방식에서 ML 모델은 일반적으로 모델이 집계된 데이터 세트를 학습하는 기존의 중앙 집중식 ML 학습과 달리 독점 데이터 하위 집합에 대한 학습을 위해 조직 간에 공유됩니다. 데이터는 조직의 방화벽이나 VPC 뒤에서 보호되는 반면, 메타데이터가 포함된 모델은 공유됩니다.
훈련 단계에서는 개별 데이터 세트에 대한 훈련을 위해 단위 조직 간에 글로벌 FL 모델이 전파 및 동기화되고 로컬 훈련 모델이 반환됩니다. 최종 글로벌 모델은 참가자 중 모든 사람을 예측하는 데 사용할 수 있으며, 참여 조직을 위한 로컬 사용자 지정 모델을 구축하기 위한 추가 교육의 기반으로도 사용할 수 있습니다. 다른 기관에도 혜택을 주기 위해 더 확장될 수 있습니다. 이 접근 방식은 조직 경계 외부로 데이터를 전송할 필요성을 전혀 제거함으로써 전송 중인 데이터에 대한 사이버 보안 요구 사항을 크게 줄일 수 있습니다.
다음 다이어그램은 아키텍처 예를 보여줍니다.
다음 섹션에서는 연합 학습이 어떻게 도움이 될 수 있는지 논의합니다.
세상을 구하고 생명을 구하는 방법을 배우는 연맹
좋은 인공지능(AI)을 위해서는 좋은 데이터가 필요합니다.
연방 영역에서 자주 발견되는 레거시 시스템은 인텔리전스를 도출하거나 최신 데이터 세트와 병합하기 전에 심각한 데이터 처리 문제를 야기합니다. 이는 리더에게 귀중한 정보를 제공하는 데 장애물이 됩니다. 때로는 새로운 소규모 데이터세트에 비해 레거시 데이터의 비율이 훨씬 더 가치가 있기 때문에 부정확한 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 병원과 연구소에 분산되어 있는 레거시 및 최신 데이터 세트에 대한 수동 통합 및 통합 노력(번거로운 매핑 프로세스 포함)을 수행하지 않고도 이러한 병목 현상을 효과적으로 해결하기를 원합니다. 이 작업은 많은 경우 몇 년은 아니더라도 수개월이 걸릴 수 있습니다. 레거시 데이터는 정확한 의사결정과 충분한 정보를 바탕으로 한 모델 교육에 필요한 중요한 상황별 정보를 담고 있어 현실 세계에서 신뢰할 수 있는 AI로 이어진다는 점에서 매우 가치가 높습니다. 데이터 기간은 데이터 세트의 장기적인 변동과 패턴을 알려줍니다. 그렇지 않으면 감지되지 않고 편향되고 잘못된 예측으로 이어질 수 있습니다.
이러한 데이터 사일로를 무너뜨려 흩어져 있는 데이터의 아직 활용되지 않은 잠재력을 통합하면 많은 생명을 구하고 변화시킬 수 있습니다. 또한 심장 뇌졸중으로 인해 발생하는 2차 건강 문제와 관련된 연구를 가속화할 수도 있습니다. 이 솔루션은 병원, 연구 기관 또는 기타 건강 데이터 중심 조직이든 정책 및 기타 이유로 인해 기관 간에 격리된 데이터에서 통찰력을 공유하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 연구 방향과 진단에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 안전한 개인 글로벌 지식 기반을 통해 중앙 집중식 인텔리전스 저장소가 생성됩니다.
연합 학습은 일반적으로, 특히 의료 데이터 설정에 많은 이점을 제공합니다.
보안 및 개인 정보 보호 기능:
- 민감한 데이터를 인터넷에서 멀리 유지하면서도 ML에 사용하고, 차등 개인 정보 보호를 통해 인텔리전스를 활용합니다.
- 데이터 보안 위험 없이 기계뿐만 아니라 네트워크 전반에 걸쳐 편견 없고 강력한 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다.
- 여러 공급업체가 데이터를 관리하여 장애물을 극복합니다.
- 사이트 간 데이터 공유 및 글로벌 거버넌스의 필요성 제거
- 차등 개인 정보 보호를 통해 개인 정보를 보호하고 로컬 교육을 통해 안전한 다자간 계산을 제공합니다.
성능 향상:
- 의료 영상 공간의 작은 샘플 크기 문제와 비용이 많이 드는 라벨링 프로세스를 해결합니다.
- 데이터 분포의 균형을 유지합니다.
- 대부분의 기존 ML 및 딥 러닝(DL) 방법을 통합할 수 있습니다.
- 풀링된 이미지 세트를 사용하여 통계력을 향상하고 개별 기관의 샘플 크기 제한을 극복합니다.
탄력성 이점:
- 어느 한 쪽이 떠나기로 결정하더라도 훈련을 방해하지 않습니다.
- 새로운 병원이나 기관은 언제든지 참여할 수 있습니다. 노드 조직의 특정 데이터세트에 의존하지 않습니다.
- 광범위한 지리적 위치에 분산된 레거시 데이터에 대해 광범위한 데이터 엔지니어링 파이프라인이 필요하지 않습니다.
이러한 기능은 유사한 도메인에서 격리된 데이터 세트를 호스팅하는 기관 간의 벽을 허무는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 솔루션은 분산된 데이터세트의 통합된 기능을 활용하고 인프라를 크게 늘리지 않고도 확장성 측면을 근본적으로 변화시켜 효율성을 향상함으로써 힘을 배가할 수 있습니다. 이 접근 방식은 ML이 잠재력을 최대한 발휘하여 연구뿐만 아니라 임상 수준에서도 능숙해지는 데 도움이 됩니다.
연합 학습은 다음과 같이 일반 ML과 비슷한 성능을 제공합니다. 실험 NVidia Clara 작성(BRATS2018 데이터 세트를 사용하는 MMAR(Medical Modal ARchive)). 여기에서 FL은 중앙 집중식 데이터를 사용한 교육과 비교하여 유사한 세분화 성능을 달성했습니다. 다중 모드, 다중 클래스 뇌종양 세분화 작업을 교육하는 동안 약 80개 에포크에서 600% 이상을 달성했습니다.
연합 학습은 최근 환자 유사성 학습, 환자 표현 학습, 표현형 분석 및 예측 모델링을 포함한 사용 사례에 대한 몇 가지 의료 하위 분야에서 테스트되었습니다.
애플리케이션 청사진: 연합 학습을 통해 가능하고 간단해집니다.
FL을 시작하려면 다양한 고품질 데이터 세트 중에서 선택할 수 있습니다. 예를 들어 뇌 이미지가 포함된 데이터세트에는 다음이 포함됩니다. 머물다 (자폐증 뇌 영상 데이터 교환 이니셔티브), 아드니 (알츠하이머병 신경영상 이니셔티브), RSNA (북미방사선학회) 뇌CT, 브라츠 (다중 모드 뇌종양 영상 분할 벤치마크)는 아래의 뇌종양 분할 챌린지에 대해 정기적으로 업데이트됩니다. 우펜 (University of Pennsylvania), 영국 BioBank(다음 NIH에서 다루어짐) 종이), 그리고 IXI. 심장 이미지의 경우에도 마찬가지로 ACDC(자동 심장 진단 챌린지)를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 여러 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 이는 국립 의학 도서관에서 언급한 전체 주석이 포함된 심장 MRI 평가 데이터 세트입니다. 종이및 M&M(Multi-Center, Multi-Vendor, Multi-Disease) 심장 분할 챌린지는 다음에 언급되어 있습니다. IEEE 종이.
다음 이미지는 ATLAS R1.1 데이터 세트의 기본 병변에 대한 확률적 병변 중첩 맵. (뇌졸중은 뇌병변의 가장 흔한 원인 중 하나입니다. 클리블랜드 클리닉.)
전자 건강 기록(EHR) 데이터의 경우 다음과 같은 몇 가지 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 빠른 의료 상호 운용성 리소스 (FHIR) 표준. 이 표준은 이기종 비정규화 데이터 세트의 특정 문제를 제거하여 데이터 세트의 원활하고 안전한 교환, 공유 및 통합을 허용함으로써 간단한 파일럿을 구축하는 데 도움이 됩니다. FHIR은 상호 운용성을 극대화합니다. 데이터 세트의 예는 다음과 같습니다 미믹-IV (집중치료를 위한 의료정보마트). 현재 FHIR은 아니지만 쉽게 변환할 수 있는 다른 양질의 데이터 세트에는 다음이 포함됩니다. 메디 케어 및 메디 케이드 서비스 센터 (CMS) 공용 사용 파일(PUF) 및 eICU 공동 연구 데이터베이스 MIT(매사추세츠 공과대학) 출신. FHIR 기반 데이터세트를 제공하는 다른 리소스도 제공되고 있습니다.
FL 구현을 위한 수명주기에는 다음이 포함될 수 있습니다. 단계: 작업 초기화, 선택, 구성, 모델 교육, 클라이언트/서버 통신, 예약 및 최적화, 버전 관리, 테스트, 배포 및 종료. 다음 설명과 같이 기존 ML용 의료 영상 데이터를 준비하는 데는 시간 집약적인 여러 단계가 있습니다. 종이. 일부 시나리오에서는 특히 민감하고 개인적인 특성으로 인해 원시 환자 데이터를 전처리하기 위해 도메인 지식이 필요할 수 있습니다. FL의 경우 이러한 기능을 통합하거나 때로는 제거하여 교육에 중요한 시간을 절약하고 더 빠른 결과를 제공할 수 있습니다.
실시
FL 도구와 라이브러리는 폭넓은 지원을 통해 성장하여 무거운 오버헤드 리프트 없이도 FL을 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 시작하는 데 사용할 수 있는 좋은 리소스와 프레임워크 옵션이 많이 있습니다. 다음을 참고하시면 됩니다 광범위한 목록 FL 도메인에서 가장 널리 사용되는 프레임워크 및 도구는 다음과 같습니다. 파이 시프트, FedML, 꽃, 오픈FL, 운명, TensorFlow 페더레이션및 NV플레어. 신속하게 시작하고 구축할 수 있는 초보자용 프로젝트 목록을 제공합니다.
다음을 사용하여 클라우드 네이티브 접근 방식을 구현할 수 있습니다. 아마존 세이지 메이커 원활하게 작동하는 AWS VPC 피어링, 각 노드의 교육을 해당 VPC의 프라이빗 서브넷에 유지하고 프라이빗 IPv4 주소를 통한 통신을 활성화합니다. 또한, 모델 호스팅은 Amazon SageMaker 점프스타트 모델 가중치를 공유하지 않고 엔드포인트 API를 노출하여 도움을 줄 수 있습니다.
또한 온프레미스 하드웨어와 관련된 잠재적인 높은 수준의 컴퓨팅 문제를 해결합니다. 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2) 리소스. 다음을 사용하여 AWS에서 FL 클라이언트와 서버를 구현할 수 있습니다. SageMaker 노트북 및 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3)을 통해 데이터 및 모델에 대한 규제된 액세스를 유지합니다. AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할 및 사용 AWS 보안 토큰 서비스 (AWS STS) 클라이언트 측 보안을 위한 것입니다. Amazon EC2를 사용하여 FL용 사용자 정의 시스템을 구축할 수도 있습니다.
FL을 구현하는 방법에 대한 자세한 개요는 꽃 SageMaker의 프레임워크 및 분산 교육과의 차이점에 대한 논의는 다음을 참조하세요. Amazon SageMaker에서 연합 학습을 사용하는 분산형 훈련 데이터를 사용한 기계 학습.
다음 그림은 FL의 전이 학습 아키텍처를 보여줍니다.
FL 데이터 문제 해결
연합 학습에는 개인 정보 보호 및 보안을 포함한 자체 데이터 문제가 있지만 해결하기가 간단합니다. 먼저, 서로 다른 사이트와 참여 조직에 걸쳐 저장되는 데이터로 인해 발생하는 의료 영상 데이터의 데이터 이질성 문제를 해결해야 합니다. 도메인 이동 문제(또는 클라이언트 교대 FL 시스템에서), 다음에서 Guan과 Liu가 강조한 바와 같이 종이. 이는 글로벌 모델의 수렴에 차이를 가져올 수 있습니다.
고려해야 할 다른 구성 요소에는 소스에서 데이터 품질 및 균일성을 보장하고, 전문 지식을 학습 프로세스에 통합하여 의료 전문가 사이에서 시스템에 대한 신뢰를 고취하고, 모델 정밀도를 달성하는 것이 포함됩니다. 구현 중에 직면할 수 있는 몇 가지 잠재적인 문제에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 종이.
AWS는 Amazon EC2의 유연한 컴퓨팅 및 사전 구축된 기능과 같은 기능을 통해 이러한 문제를 해결하도록 돕습니다. 고정 이미지 간단한 배포를 위해 SageMaker에서. 각 노드 조직에 대한 불균형 데이터 및 계산 리소스와 같은 클라이언트 측 문제를 해결할 수 있습니다. 악의적인 당사자의 중독 공격과 같은 서버 측 학습 문제를 해결할 수 있습니다. 아마존 가상 프라이빗 클라우드 (아마존 VPC), 보안 그룹및 기타 보안 표준을 통해 클라이언트 손상을 방지하고 AWS 이상 탐지 서비스를 구현합니다.
또한 AWS는 유연하고 사용하기 쉬우며 손쉬운 리프트 기술 솔루션을 제공하여 통합 문제, 현재 또는 기존 병원 시스템과의 호환성 문제, 사용자 채택 장애물을 포함할 수 있는 실제 구현 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
AWS 서비스를 사용하면 전 세계 다양한 사이트로 구성될 수 있는 대규모 FL 기반 연구와 임상 구현 및 배포가 가능합니다.
상호 운용성에 관한 최근 정책은 연합 학습의 필요성을 강조합니다.
최근 정부가 통과시킨 많은 법률에는 데이터 상호 운용성에 초점이 맞춰져 있어 인텔리전스용 데이터의 조직 간 상호 운용성에 대한 필요성이 강화되었습니다. 이는 다음과 같은 프레임워크를 포함하여 FL을 사용하여 수행할 수 있습니다. 테프카 (Trusted Exchange Framework and Common Agreement) 및 확장된 USCDI (상호운용성을 위한 미국 핵심 데이터).
제안된 아이디어는 CDC의 포획 및 배포 계획에도 기여합니다. CDC의 전진. GovCIO 기사의 다음 인용문 2024년 데이터 공유 및 AI 최고 연방 보건국 우선 순위 또한 유사한 주제를 반영합니다. “이러한 기능은 공평한 방식으로 대중을 지원하여 환자가 있는 곳에서 환자를 만나고 이러한 서비스에 대한 중요한 액세스를 제공할 수 있습니다. 이 작업의 대부분은 데이터로 귀결됩니다.”
이는 데이터 사일로가 있는 전국 및 전 세계의 의료 기관 및 기관에 도움이 될 수 있습니다. 원활하고 안전한 통합과 데이터 상호 운용성의 이점을 누릴 수 있어 영향력 있는 ML 기반 예측 및 패턴 인식에 의료 데이터를 사용할 수 있습니다. 이미지로 시작할 수 있지만 이 접근 방식은 모든 EHR에도 적용 가능합니다. 목표는 데이터를 정규화 및 표준화하거나 FL에 직접 사용할 수 있는 클라우드 네이티브 파이프라인을 통해 데이터 이해관계자를 위한 최상의 접근 방식을 찾는 것입니다.
예시 사용 사례를 살펴보겠습니다. 심장 뇌졸중 영상 데이터 및 스캔은 기관, 대학, 병원의 고립된 사일로에 분산되어 있으며 관료적, 지리적, 정치적 경계로 분리되어 국가 및 전 세계에 분산되어 있습니다. 단일 집계 소스가 없으며 의료 전문가(프로그래머가 아닌)가 여기에서 통찰력을 추출할 수 있는 쉬운 방법도 없습니다. 동시에 이 데이터를 기반으로 ML 및 DL 모델을 훈련하는 것은 불가능합니다. 이는 환자의 생명이 위태로울 수 있고 심장 스캔을 수행하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있는 중요한 시기에 의료 전문가가 더 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 균형.
다른 알려진 사용 사례는 다음과 같습니다. POTS (온라인 추적 시스템 구매) NIH (국립 보건원) 및 전 세계 COMCOM/MAJCOM 위치에서 분산되고 계층화된 정보 솔루션 요구 사항에 대한 사이버 보안을 제공합니다.
결론
연합 학습은 레거시 의료 데이터 분석 및 인텔리전스에 대한 큰 가능성을 제시합니다. AWS 서비스를 사용하여 클라우드 네이티브 솔루션을 구현하는 것은 간단하며, FL은 레거시 데이터 및 기술 문제가 있는 의료 조직에 특히 유용합니다. FL은 전체 치료 주기에 잠재적인 영향을 미칠 수 있으며, 이제는 대규모 연방 조직과 정부 지도자의 데이터 상호 운용성에 초점을 맞춰 더욱 그렇습니다.
이 솔루션은 바퀴를 재발명하지 않고 최신 기술을 사용하여 레거시 시스템에서 도약하고 끊임없이 진화하는 AI 세계에서 선두에 설 수 있도록 도와줍니다. 또한 건강 영역 및 그 이상의 기관과 기관 내외의 데이터 상호 운용성에 대한 모범 사례와 효율적인 접근 방식의 리더가 될 수 있습니다. 전국에 데이터 사일로가 흩어져 있는 기관 또는 기관이라면 이 원활하고 안전한 통합의 이점을 누릴 수 있습니다.
이 게시물의 내용과 의견은 제3자 작성자의 것이며 AWS는 이 게시물의 내용이나 정확성에 대해 책임을 지지 않습니다. HIPAA의 적용을 받는지 여부와 적용되는 경우 HIPAA 및 해당 시행 규정을 가장 잘 준수하는 방법을 결정하는 것은 각 고객의 책임입니다. 보호 건강 정보와 관련하여 AWS를 사용하기 전에 고객은 AWS Business Associate Addendum(BAA)을 입력하고 해당 구성 요구 사항을 따라야 합니다.
저자에 관하여
니틴 쿠마르 (석사, CMU)는 T and T Consulting Services, Inc.의 수석 데이터 과학자입니다. 그는 R&D 프로토타입 제작, 의료 정보학, 공공 부문 데이터 및 데이터 상호 운용성에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 그는 최첨단 연구 방법에 대한 지식을 연방 부문에 적용하여 혁신적인 기술 논문, POC 및 MVP를 제공합니다. 그는 여러 연방 기관과 협력하여 데이터 및 AI 목표를 발전시켰습니다. Nitin의 다른 중점 분야로는 자연어 처리(NLP), 데이터 파이프라인 및 생성 AI가 있습니다.
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