Лаборатория анализа биомедицинских изображений Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси около 30 лет работает с различными медицинскими данными, включая рентгеновские снимки и томограммы. С 2013 года исследования в сфере ИИ получили мощный импульс к развитию: специалисты лаборатории одними из первых в стране начали использовать новые технологии.
Белорусские ученые разрабатывают комплекс мер по безопасности использования методов искусственного интеллекта.
– Существуют математические методы, которые реализуют атаки на нейронные сети, нарушающие их работу. Но если есть атаки, то есть и средства защиты. Наша лаборатория интересуется этой областью и проводит исследования по методам защиты от атак, – поясняет заведующий лабораторией Эдуард Снежко.
Кроме того, исследователи занимаются федеративным подходом, при котором модели тренируются локально на разных устройствах без передачи самих данных. Такой подход обеспечивает приватность баз данных, поскольку ИИ обучается на данных, не выводя их за пределы больниц и клиник.
Сеть состоит из множества узлов-организаций, и каждая из них обучает нейросеть только на собственных данных. На центральный сервер отправляются лишь обновления моделей, а сами файлы остаются на исходном устройстве. Вместо того чтобы собирать всю информацию в одну большую «копилку», федеративное обучение заставляет алгоритм учиться на местах, после чего сводит все знания воедино.
Обеспечение конфиденциальности остается в числе первостепенных задач. Ученые ищут способы предотвратить восстановление закрытых данных из обученных нейросетей.
– Нейронная сеть обобщает информацию из большого объема данных и может извлечь часть информации, которая содержит закрытые данные. Специалистам нужно анализировать, какая важная и чувствительная информация перетекает при обучении в большие мультимодальные модели и есть ли способы восстановить такую информацию. А если они есть – нужно научиться предотвращать восстановление, – отметил Эдуард Снежко.
Внедрение инновационных методов в здравоохранение обусловлено необходимостью обработки огромных массивов данных, персонализацией медицины и стремлением повысить эффективность диагностики. Искусственный интеллект стал не просто модным трендом, а инструментом для решения реальных клинических задач: от раннего выявления онкологии до оптимизации работы стационаров.
1prof.by
