FedPref læser røntgenrapporter hurtigere og sikrere

Forskere har udviklet FedPref, en AI der læser og strukturerer røntgenrapporter uden at dele private patientdata. Metoden er hurtigere og mere præcis end tidligere.

Det nye

Forskere har bygget en AI kaldet FedPref, der automatisk kan læse lægers røntgenrapporter og sortere dem i en fast struktur. Det nye er, at AI'en lærer opgaven på tværs af hospitaler – uden at patientdata nogensinde forlader hospitalet. Det giver sundhedsvæsenet mulighed for at bruge stærke AI-modeller uden at bryde regler om databeskyttelse.

Sådan virker det

Systemet bruger noget, forskerne kalder præference-læring. I stedet for at kopiere hele svaret fra hinanden, lærer hospitalernes AI-modeller af hinandens 'præferencer' for, hvordan rapporter skal opstilles. På den måde kan de dele viden uden at dele rå data. Forskerne sammenlignede FedPref med andre metoder på offentlige datasæt – og den klarede sig bedst.

Udfordringen

Et stort problem med røntgenrapporter er, at de ofte er skrevet i fritekst og i forskellige stilarter på hvert hospital. FedPref er bygget til at håndtere netop det – også når der kun er få eksempler med helt præcise oplysninger, som lægerne selv har markeret. Men der er stadig plads til forbedringer, og metoden er ikke afprøvet i rigtige hospitalsafdelinger endnu.

Kilder:
arXiv cs.AI →

Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.