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華碩*、英特爾® 和 Lien 博士團隊之間的合作打造了一個強大的人工智慧模型，能夠高精度地對 RA 嚴重程度進行分類。聯邦學習方法在英特爾硬體和軟體優化的支持下，展示了顯著的性能改進。在 Intel Flex 170 GPU 上進行訓練時，AI 模型實現了：

與基於 CPU 的訓練相比，訓練時間快了 3 倍。
RA 分類的推理時間加快 4 倍。
此外，聯合模型將 RA 分為三個嚴重類別：無侵蝕、輕度侵蝕和嚴重侵蝕，準確率達 80% 。這代表了對手動評分方法的顯著改進，將每個影像的診斷時間從 10 分鐘減少到僅 10 秒。


透過實現去中心化、保護隱私的模型訓練，聯邦學習可以促進所有醫療機構的集體努力，解決醫療資料的稀缺問題，進而提高依賴這些資料的人工智慧模型的有效性。這種方法的成本 香港流動電話號碼表 效益和靈活性確保人工智慧驅動的診斷可以部署在從大型醫院到農村診所的廣泛醫療環境中。

結論
聯合學習與英特爾和華碩*的先進人工智慧模型和最佳化硬體相結合，可以改變醫療診斷。聯邦學習在醫學影像中的應用不僅可以保護資料隱私，還可以實現跨機構的協作模式訓練，加速人工智慧的發展。透過聯邦學習可以克服有限的運算資源，使該技術成為加速醫療診斷自動化的理想技術。例如，在類風濕關節炎用例中，將聯邦學習與英特爾® PyTorch* 擴充功能相結合足以加速整個過程，而無需部署複雜的高階 GPU 解決方案。



我們也鼓勵您查看英特爾的其他 人工智慧工具 和 框架 優化，並了解統一、開放、基於標準的 oneAPI 程式設計模型，該模型構成了英特爾人工智慧軟體產品組合的基礎。



關於演講者


盧志強

華碩基礎設施解決方案小組副總監

Joseph 成功推出了高效能運算 (HPC) 和軟體定義儲存 (SDS) 解決方案，促進了創新和市場成長。他協助國家應用研究實驗室（NARLabs）建立先進的人工智慧雲端運算平台，致力於台灣國內最大的數據和模型市場的發展。他支援中東、印度和美國的客戶建造最先進的超級電腦中心，實現了卓越的電力使用效率（PUE）效能。約瑟夫在設計和實施針對全球不同業務需求量身定制的基礎設施解決方案方面展現了專業知識。