Cover Story：群れ学習：分散型AIネットワークが生成するプレシジョン・メディシン向けの機密性の高い疾患分類法

プレシジョン・メディシンの重要な要素の１つは、重篤な病気の患者を迅速かつ確実に見つけることである。その実現には機械学習が役立つ可能性があるが、適切なデータの機密性を効果的に保持するシステムを実現するのは難しい。今回J Schultzeたちは、エッジコンピューティングと、ブロックチェーンに基づくピアツーピアのネットワーク化と管理を組み合わせた分散型AIである群れ学習（Swarm Learning）を用いて、この問題に取り組むことができると示している。彼らは、この分散型機械学習を用いて、1万6400個の血液トランスクリプトームと9万5000枚の胸部X線画像に基づき、白血病、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）、結核などを分類する、疾患分類法を開発した。この分類法は、機密保持規制を守りながらも、個々の医療施設で開発された方法より優れていた。著者たちは、群れ学習の分散型の性質とブロックチェーン技術を組み合わせることで、機密性を損なうことなく大規模なデータセットを利用できるようになると述べている。

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