Sağlık AI alanında karşılaşılan önemli bir zorluk, verilerin gizliliğini ve uyumluluğunu sağlarken, çeşitli sağlık kuruluşlarında dağılmış değerli veri kaynaklarını etkili bir şekilde kullanmaktır. Geleneksel merkezi veri eğitim modeli, ham sağlık verilerinin merkezi işlenmesini içerdiği için genellikle gizlilik ihlali endişelerini artırır. Tamamen federasyon öğrenimi (Federated Learning, FL) "verilerin yerel olarak tutulması, modellerin ortak optimizasyonu" hedefine ulaşabilse de, eğitim sürecinin güvenilirliği ve katılımcıların katkı değerlendirmesi açısından hala eksiklikler bulunmaktadır.

Bu sorunları çözmek için, blok zinciri teknolojisini birleştiren yenilikçi bir çözüm ortaya çıkmıştır. Bu çözüm, "federal öğrenme düğümünün zincir üzerinde kaydedilmesi + model parametrelerinin hash ile belgelendirilmesi" yöntemiyle güvenilir bir işbirliği eğitim çerçevesi oluşturmuştur. Bu çerçevenin temel özellikleri şunlardır:

1. Federal öğrenme düğümünün zincir üzerindeki kimlik onayı: Eğitime katılan sağlık kuruluşları, blok zincirinde kayıt işlemini tamamlamalı, kurum nitelikleri, veri türü gibi temel bilgileri sunmalı ve benzersiz bir düğüm kimliği almalıdır; bu, katılımcıların kimliklerinin izlenebilirliğini sağlar.

2. Eğitim parametrelerinin gerçek zamanlı zincir üzerindeki kanıtı: Her federal öğrenme iterasyonu sürecinde, her düğüm tarafından üretilen yerel model parametreleri (örneğin, sinir ağlarının ağırlıkları, kayıp fonksiyonu değerleri vb.) hash işlemine tabi tutulduktan sonra blok zincirine yüklenir. Bu, parametrelerin değiştirilmesi veya değiştirilmesi riskini önlemekle kalmaz, aynı zamanda orijinal tıbbi verilerin her zaman yerel tıbbi kuruluşlarda kalmasını sağlar ve sıkı gizlilik koruma gerekliliklerine uyar.

3. Otomatik katkı hesaplama mekanizması: Zincir üzerindeki kayıtlı parametre güncellemeleri ve eğitim veri boyutuna dayanarak, akıllı sözleşmeler her bir katılımcı düğümün katkı ağırlığını otomatik olarak hesaplayabilir ve modelin sonraki ticari gelirini önceden belirlenmiş oranlara göre dağıtabilir, böylece geleneksel federatif öğrenmedeki "katkıların nicelleştirilmesinin zorluğu" sorununu etkili bir şekilde çözer.

Bu yenilikçi çözüm, pratik uygulamalarda kayda değer sonuçlar göstermiştir. Örneğin, birden fazla ünlü hastanenin bir araya geldiği bir ittifakta, bu çerçeveye dayalı olarak yürütülen akciğer kanseri tarama AI modeli eğitimi dikkat çekici sonuçlar elde etmiştir: Sadece 3 ay içinde, 5 hastane federatif öğrenme düğümleri olarak, 100.000 CT verisinin eğitimini birlikte tamamlamıştır ve nihai modelin doğruluk oranı %93.2'ye ulaşmıştır; bu, geleneksel merkezi eğitim yöntemine göre 4.5 puanlık bir artış sağlamıştır. Daha da önemlisi, ham verilerin merkezi bir şekilde işlenmesine gerek olmaması nedeniyle, projenin uyum denetim süresi başlangıçta 2 ay olan süreden 15 güne önemli ölçüde kısalmış ve katılımcı kuruluşlar arasında gelir paylaşımıyla ilgili anlaşmazlıklar sıfıra inmiştir.

Bu, blok zinciri ile federatif öğrenmeyi birleştiren yenilikçi çözüm, yalnızca hastaların gizliliğini etkili bir şekilde korumakla kalmaz, aynı zamanda veri kullanımının uyumluluğunu da güvence altına alır ve AI modelinin eğitim verimliliğini ve performansını önemli ölçüde artırır. Tıbbi AI alanındaki veri adası sorununu ve gizlilik koruma zorluklarını çözmek için uygulanabilir ve etkili bir çözüm sunarak tıbbi AI teknolojisinin hızlı gelişimini ve yaygın kullanımını teşvik etme potansiyeline sahiptir ve nihayetinde sağlık hizmetlerinin kalitesini ve verimliliğini artırmaya önemli katkılarda bulunur.