酷应用

UCloud安全屋打破医学图像数据壁垒推动智能诊断跨越式发展

百家作者：Ucloud 2017-07-05 09:04:08

海量医学图像数据、强大图像识别算法以及迫切的现实需求，都为病理切片智能诊断带来了巨大机遇。不过，在医学图像数据呈爆发式增长时，智能图像诊断方式的发展似乎并未跟上，同时如何保证分析过程中数据的安全，也成为业界一大难点。

亚洲是胃癌高发区，胃癌发病率、死亡率仅次于肺癌，高居第二位。2017中国大数据人工智能创新创业大赛·BOT 大赛系列之病理切片识别AI挑战赛致力于通过人工智能对医疗影像的识别，帮助医生进行胃癌病理诊断，提高诊断效率和准确率，进而缓解紧张的医疗资源，缓和医患矛盾。

今后，人工智能将广泛用于辅助医生进行更精准的诊断，那么如何精准聚焦病理医生需求，开发出高效、人性的人工智能产品将成为研发重点，未来人工智能在病理诊断领域的应用也因此充满了无限想象空间。

本次病理切片识别AI挑战赛，参赛者需要融合病理学和人工智能技术的专业知识与技术，虽然挑战重重，但大赛主办方、协办方也为参赛者提供了良好的支持。

本次比赛由上海大数据联盟、上海大数据产业基地（市北高新）、中国信息通信研究院主办，华院数翼联合主办，英国华威大学生物图像分析实验室（TIA-Lab）协办。其中，UCloud 提供云平台服务，并通过其最新数据安全屋产品保证训练过程中数据安全不泄露。另外，上海莱览数字科技服务有限公司提供比赛数据，微瞰智能提供AI技术与数据指导，华院数据提供比赛技术支持。

▌国内首次开放珍贵胃癌数字病理样本数据

干净的医疗数据对人工智能在医疗领域研究、应用的重要性不言而喻。大赛联合莱览科技为参赛者提供2000张胃癌数字病理样本，并由多位病理专家亲自标注。这是国内首次开放胃癌数字病理样本标注数据，为不同背景的参赛者提供了同台竞技的好机会。

▌推动算法走向实际诊疗应用

与其他同类型大数据人工智能赛事相比，本次比赛优秀参赛者不仅可以获得奖金，并有机会获得千万技术孵化奖，其优秀算法还有望在实际医疗场景中得到应用。大赛多方联动，提供真实医疗产业应用场景，加速产业对接和落地，解决切实需求的同时，创造更大价值。

▌顶级专家团队

大赛专家团队可谓大咖云集。力邀国际病理学会中国区副主席、复旦大学基础医学院病理学系主任朱虹光，英国华威大学计算机系教授、TIA-LAB（原 BIA-LAB）创始人、国际知名人工智能病理诊断专家 Nasir Rajpoot，斯坦福大学终身教授、谷歌学者奖获得者、医学影像研究专家邢磊等国内外知名专家提供专业指导。

▌UCloud 数据安全屋保障数据安全

图像识别在医疗领域的应用必须以海量数据源为基础，但医疗类数据涉及患者隐私，天生对安全性、保密性有较高的要求，医院出于对这些问题的担心，不愿意将医疗数据分享给人工智能研究者，数据成了人工智能图像识别技术在医疗领域发展应用的一大瓶颈。

本次大赛将由UCloud提供基础资源，并通过数据安全屋确保数据安全。

作为中国最大的中立云服务商，UCloud推出的安全屋产品通过区块链、堡垒机、审核流程等保证数据的安全性，做到数据所有权和使用权分离，连UCloud也无法窃取这些数据，可以安全、便捷、灵活的进行数据分析与共享。

针对AI中的模型训练场景，UCloud安全屋也做了专门的设计。

以本次医疗大赛为例，医院作为数据提供方，将数据上传到安全屋内，参赛团队将算法也上传到安全屋内，并用医院上传的数据进行模型训练。安全屋的安全管理机制确保了AI参赛团队无法偷窥数据，也不能随意下载。在训练完成后，更新的模型将在审核后输出，而原始数据仍保留在安全屋内。

训练之后的模型也可直接通过UCloud AI-Service服务部署在UCloud公有云平台上，简化了模型部署的过程，也为人工智能公司提供了更弹性化的高质量计算资源。

安全屋真正做到了数据拥有权和使用权的分离，促进了数据流通，在确保极致安全的情况下，让无价的数据发挥了应有的价值。UCloud希望通过安全屋解决数据提供方和对数据有强烈需求的人工智能团队之间的信任问题，突破人工智能研究中的数据瓶颈，让人工智能在医疗、金融、自动驾驶等领域得到更广泛地应用，推动社会发展和人类进步。