一群专门从事癌症治疗的主要医疗机构已经结成伙伴关系，以便更好地利用人工智能（AI）的潜力来推动这一领域的进步。在大型科技公司的支持下，癌症AI联盟（CAIA）获得了4000万美元的现金和资源，这可能是精准医学的一大步。
联盟成员包括弗雷德·哈钦森癌症研究中心（Fred Hutchinson）、约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins）、丹娜法伯癌症研究所（Dana Farber）和纪念斯隆凯特琳癌症中心（Sloan Kettering），具体来说，是这些机构的癌症研究部门。弗雷德·哈钦森癌症研究中心总裁兼主任汤姆·林奇（Tom Lynch）在西雅图举行的智能应用峰会上宣布了这一倡议，该研究所就位于西雅图；风险投资公司马德拉（Madrona）作为顾问参与了这一过程。
“我们认为这具有变革性的潜力。这代表了一种前所未有的能力……我们一致认为，合作将促进进展。”林奇说。
他举了一个例子，一个患有罕见儿科癌症的患者在一个中心接受治疗，但更好的治疗方法的知识被隔离在另一个中心，被专有方法和处理协议所束缚。或许十年后，这些知识会通过科学文献传播开来，但他指出，患有难治性白血病的孩子并没有那么长的时间。
当然，AI并不是什么奇迹创造者，引起情感共鸣的目的并不是暗示某个假设的治疗模型可以迅速轻松地解决这个问题。但如果这些组织之间无法看到有助于推进治疗的研究或试验，整个领域的发展就会放缓。
问题在于，医疗组织之间的数据共享并不简单，因为存在法规、安全考虑以及格式和数据库不匹配的问题。即使在斯隆凯特琳癌症中心进行的可以帮助患有白血病的孩子的研究也存在于约翰斯·霍普金斯大学，但没有保证它能够以合法且技术可行的方式共享。
新组织希望通过联邦学习来解决这一问题，这是一种安全的数据协作方式，原始数据保持私密，但可用于训练AI和其他计算系统。
如果研究机构可以为共同目标做出贡献，例如训练一种他们都知道存在的癌症的药物发现或诊断模型，同时遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和其他数据控制规定，他们会欣然这样做。创建这种合作系统的模式是CAIA的目标，但根据弗雷德·哈钦森癌症研究中心副总裁兼首席数据官杰夫·利克（Jeff Leek）的说法，这仍然需要一段时间。
“这当然是可能的，”他解释道，“但这在技术方面是一个难题，只有在主要参与者到位的情况下才能解决。将这些癌症研究中心聚集在一起，并用微软、AWS、英伟达和德勤的资金和专业知识将其绑定起来，是必要的第一步，而且并非易事。现在，实际的共享基础设施、标准和具体目标（如追求特定癌症或治疗方法的模型）可以开始成形。”
4000万美元的资金来自上述四家公司，包括运营资金、服务和无形资产，将在未指定的时间表内部署，但CAIA预计到今年年底将投入运行。该计划应在2025年底前产生首批见解。
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