布莱恩·博特（Brian Bot）在2025年GeekWire颁奖典礼上荣获“年度健康创新奖”。（Dan DeLong 摄）一个由美国顶尖癌症中心组成的联盟开发了人工智能平台，该平台在保护患者隐私的同时利用多家机构的临床数据训练模型，旨在将癌症研究中新发现的时间从数年缩短至数月。
由西雅图弗雷德·哈钦森癌症研究中心（Fred Hutchinson Cancer Center）领导的癌症人工智能联盟（CAIA）官员表示，这种方法将帮助研究人员识别比任何单一机构自身所能接触到的更大、更多样化的患者群体中的模式。
该联盟一年前宣布成立，还包括丹娜—法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）、纪念斯隆—凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）和约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University），并获得亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）、谷歌（Google）、德勤（Deloitte）、斯拉洛姆（Slalom）、英伟达（NVIDIA）以及西雅图艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI, Ai2）的支持。
艾伦人工智能研究所的研究科学家波迪萨特瓦·普拉萨德·马朱姆德（Bodhisattwa Prasad Majumder）在周一的采访中表示：“就在10分钟前，我们得到了一个前所未有的结果……因为没有人能够在四家癌症中心的数据上运行该分析。”
联盟成员在过去一年中大部分时间都在构建一个系统，该系统允许人工智能从分布在各机构的数据中学习，而无需将患者记录集中到中央数据库。
该系统是一个联邦学习平台：模型在各机构防火墙内的去标识化数据上进行本地训练，仅共享学习摘要。这些摘要随后被组合以提高模型的强度和准确性。
弗雷德·哈钦森癌症研究中心的CAIA战略协调中心主任布莱恩·M·博特（Brian M. Bot）在新闻稿中表示：“我们仅用一年时间就联合推出这一平台，其意义重大，不可言喻。我们作为一个拥有共同使命的统一联盟，致力于根除癌症。”
艾伦人工智能研究所为其联盟调整了新的Asta DataVoyager系统，使该工具能够在不移动或暴露患者记录的情况下分析跨癌症中心的数据。这家总部位于西雅图的研究所本周正式推出DataVoyager，作为其更广泛的Asta科研平台的一部分。
该Ai2工具作为一个AI代理工作，允许科学家用普通语言向数据提问，并获得由可重现代码和可视化支持的清晰答案。这使非编码人员的临床医生和研究人员能够自行探索数据并生成见解。
根据癌症人工智能联盟的说法，参与中心的研究人员已使用该平台启动了八个项目——专注于预测治疗反应、识别生物标志物以及研究更大患者群体中的罕见癌症趋势等领域。
该联盟表示，计划在明年扩展该系统，增加更多癌症中心，并启动数十个额外的研究模型，超越初始项目。
关于癌症人工智能联盟的更多信息预计将于今天在西雅图举行的Madrona IA峰会上公布，该联盟一年前在此宣布成立。
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