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臺北榮總放射線部主任郭萬祐與及瑞典查爾摩斯理工大學蒞臨演講

發佈日期:2020.06.15

臺北榮總放射線部主任郭萬祐與及瑞典查爾摩斯理工大學蒞臨演講

國網中心於109年6月15日上午邀請臺北榮總放射線部主任郭萬祐與及瑞典查爾摩斯理工大學Lukas Nyström蒞臨演講,講題分別為「聯邦式學習的應用與挑戰」及「Inter-hospital brain tumor diagnostics using Private Federated Learning」。 郭萬佑主任所分享的聯邦式學習(Federated Learning),是近年來國際上興起一種資料訓練方式,透過分散式機器學習,將參與研究的各個單位所訓練出的AI模型上傳至一個共同的學習中心,再以數學統計方式整合模型,最後再下放回各研究據點,導入原臨床場域進行試用。透過這種聯合學習訓練,敏感的個資不需離開原來的研究單位,當資料轉換成共享模型後,亦不會有個資問題。臺北榮總與其跨國研究團隊嚐試此種訓練模式已有一陣子,最近特別使用國網中心臺灣AI雲的雲端虛擬環境建置所需平台,亦成功驗證聯邦式學習確實能達成良好訓練效果的可能性。
左起王聿泰組長、郭萬祐主任、林錫慶副主任及Lukas Nyström
左起王聿泰組長、郭萬祐主任、林錫慶副主任及Lukas Nyström

而一起參與聯邦式學習跨國計劃的瑞典查爾摩斯理工大學研究生Lukas Nyström,亦在演講中表示,國外對於隱私法規的要求非常嚴格,但透過聯邦式學習方式,不但可以節省各個參與單位的研究成本,甚至在模型的訓練上,成效甚至好上30%。此次透過北榮與國網中心合作,對於在臺灣AI雲平台上建置環境、進行訓練、分析結果的各項表現,亦十分驚豔。
 Lukas Nyström進行演講
Lukas Nyström進行演講

上午演講結束後,國網中心亦特別安排二位貴賓至TWCC機房參觀,為遠道而來的朋友介紹TWCC臺灣AI雲及臺灣杉二號的傑出效能,亦希望此次參訪能為台灣與瑞典的學術合作,留下一個印象深刻的回憶。
盧鴻復副組長(左一)為來賓介紹台灣杉二號機房
盧鴻復副組長(左一)為來賓介紹台灣杉二號機房

延伸閱讀:ITHOME報導:集中式健保大數據強化腦瘤AI判讀異質影像,臺北榮總更獨步全臺用聯合學習打破醫療AI大數據瓶頸  https://www.ithome.com.tw/news/138112