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　　新闻，克日女生会把隐私透露给异性朋侪，医疗整体Aster DM Healthcare旗下的Aster创新研究中央与英特尔公司565656.com、人工智能企业CARPL.ai相助，在印度开发并推出一款基于AI的康健数据平台迈开腿我要C你。

　　Aster DM Healthcare公司总部位于阿联酋，是中东和北非地域生长最快的医疗整体之一，在全球拥有两万余名员(yuan)工。同时，该(gai)公司在印度医疗领域也有所结构。

　　据相识，这款康健数据平台基于联邦学习手艺，可以跨多个疏散的数据源（包罗当地数据样本）训练AI算法，而无需举行数据交流。此外，该(gai)平台还应用了英特尔旗下用于训练机械学习算法的开源框架OpenFL，以促进联邦学习算法的开发。OpenFL可以与CARPL.ai公司的数据提取、转换和加载功效相团结，用于端到端的AI模子训练。

　　据相识，该(gai)康健数据平台已经使用喀拉拉邦、班加罗尔和维杰亚瓦达等地Aster医院的医院数据举行了测试，共提取了凌驾125000张胸部x射线图像，使用双位点要领训练CheXNet AI模子，并通过模子检测x射线陈诉中的异常。

　　Aster DM Healthcare相关职员(yuan)体现，AI解决方案在医学成像中的优势作用有目共睹，更有助于解决医护职员(yuan)欠缺等紧迫问题565656.com，但怎样在遵守羁厦魅政策的条件下会见医疗机构和其他医疗系统的数据孤岛仍然是一个“重大的挑战”。

　　英特尔印度地域认真人Nivruti Rai以为全彩列车到站之前无法停下来，开发AI应用法式的要害(jian)当务之急是，获取高质量的训练数据集并解决羁系框架和地理界线形式的限制。

　　通过提供对重大数据集的会见，Aster DM Healthcare开发的这一基于联邦学习的平台，实现了团队相助开发支持人工智能的康健手艺解决方案，并进一步推动药物发现、诊断、基因组学和医疗康健展望等领域的创新。

　　作为服务提供方，该(gai)平台有望提高AI模子训练的准确性，同时支持来自差异组织的数据科学家在不共享原始(shi)数据的情(qing)况下执行AI训练。通过清静和隐私保证，该(gai)平台还确保了组织数据的合规性和治理。

　　据Aster DM Healthcare先容，其最近的试点还展示了该(gai)平台怎样能够“在不损害数据隐私和清静的情(qing)况下，跨组织和地理界线民主会见康健数据”。

　　近年来，Aster DM Healthcare在扩大AI手艺在印度医疗保健领域的应用方面取得了长足的前进。

　　其中一个主要体现就是，位于班加罗尔的综合医院Aster CMI医院开设的AI实验室。今年三月，Aster CMI医院与印度科学研究所团结开启了Aster AI实验室，旨在构建AI医疗康健工具并培训AI医疗康健专业职员(yuan)。

　　在起步阶段，实验室将首先致力于开发神经病学的AI工具，继而扩展到其他临床专业。

　　Rai宣称，基于团结学习的康健数据平台的开发“标志着‘将盘算转化为数据’而不是‘将数据转化为盘算’的范式转变”。

　　Aster DM Healthcare董事长兼首创(shi)人Azad Moopen博士称：“到现在为止，仅在医疗康健领域开展了少数此类措施jul532外勤突然下大雨。”他们的康健数据平台将“支持为患者开发展望机制，提供对治疗揭晓第二意见的时机，最主要的是，确认患者的数据清静性和保密性。”

　　CARPL.ai公司CEO Vidur Mahajan博士指出：“毫无疑问，去中央化数据存储以及AI模子的后续团结训练才是未来的偏向，特殊是在AI缺乏通用性的问题逐渐凸显的配景下。”