人工智能(AI)为简化Covid-19诊断提供了有前景的替代。然而,涉及周围的安全和可信度的担忧阻碍了大规模代表性的医学数据,对临床实践中训练广泛的模型造成了相当大的挑战。为了解决这个问题,我们启动了统一的CT-Covid AI诊断计划(UCADI),其中AI模型可以在没有数据共享的联合学习框架(FL)下在每个主机机构下分发和独立地在没有数据共享的情况下在每个主机机构上执行。在这里,我们认为我们的FL模型通过大的产量(中国测试敏感性/特异性:0.973 / 0.951,英国:0.730 / 0.942),与专业放射科医师的面板实现可比性表现。我们进一步评估了持有的模型(从另外两家医院收集,留出FL)和异构(用造影材料获取)数据,提供了模型所做的决策的视觉解释,并分析了模型之间的权衡联邦培训过程中的性能和沟通成本。我们的研究基于来自位于中国和英国的23家医院的3,336名患者的9,573次胸部计算断层扫描扫描(CTS)。统称,我们的工作提出了利用联邦学习的潜在保留了数字健康的前景。
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