Заведующий лабораторией анализа биомедицинских изображений Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси Эдуард Снежко поделился на пресс-конференции информацией о текущих исследованиях в области искусственного интеллекта, применяемых в здравоохранении, сообщает БЕЛТА.

Лаборатория анализа биомедицинских изображений, которая функционирует уже около 30 лет, работает с различными медицинскими данными, включая рентгеновские снимки и томограммы. С 2013 года, когда искусственный интеллект начал активно развиваться, специалисты лаборатории стали одними из первых в Беларуси, кто начал применять эти технологии.

Кроме того, ученые лаборатории активно работают над вопросами безопасности использования методов искусственного интеллекта в медицинской сфере.

«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», – пояснил Эдуард Снежко.

Эксперты также занимаются изучением федеративного подхода к обучению нейросетей. Эта технология позволяет обучать искусственный интеллект на данных, не передавая их за пределы медицинских учреждений, таких как больницы и клиники. Организации формируют сеть узлов, где обучение нейросетей происходит локально, в каждом отдельном учреждении. При этом передаются только обновления моделей, а не сами исходные данные. Федеративное обучение способствует объединению и анализу большого объема информации, при этом обеспечивая защиту конфиденциальности исходных данных.

Одним из актуальных вопросов является защита от утечек информации. Исследователи разрабатывают методы, которые помогут предотвратить возможность восстановления закрытых данных из обученных моделей нейросетей.

«Нейронная сеть обобщает информацию из большого объема данных и может извлечь часть информации, которая имеет в составе 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», – добавил ученый.

Фото: Pexels / используется для иллюстрации