约翰斯·霍普金斯的科学家们成为全国癌症人工智能联盟（CAIA）的一部分。
基梅尔癌症中心和怀廷工程学院的研究人员合作开展大数据科学。
快速事实：
点击发推 来自@hopkinskimmel 和 @HopkinsEngineer 的科学家们将加入新的癌症人工智能联盟（CAIA），以实现精准的癌症治疗，同时建立更好的检测、拦截和治疗癌症的方法。#wearehopkinskimmel
利用人工智能的力量将在一项合作项目中为攻克癌症带来新策略，该项目汇集了团队科学和大量数据资源。作为新的全国癌症人工智能联盟（CAIA）的一部分，来自约翰斯·霍普金斯的西德尼·基梅尔综合癌症中心和约翰斯·霍普金斯怀廷工程学院的科学家们将开发以利用人工智能实现精准癌症治疗为中心的项目，考虑每个患者独特的病史和治疗路径，以建立更好的检测、拦截和治疗癌症的方法。
西德尼·基梅尔综合癌症中心的肿瘤学教授、约翰斯·霍普金斯医学的inHealth精准医学项目主任Srinivasan Yegnasubramanian医学博士、哲学博士说：“测量技术、数据科学和人工智能的进步有可能从根本上改变癌症研究和护理，造福我们的患者。要充分实现这一潜力，我们必须汇集多个领域的跨学科团队。同样，通过汇集参与这个独特联盟的领先癌症中心，将有助于开发能够推动这种人工智能驱动的变革的大规模、全面和具有代表性的数据集。”
约翰斯·霍普金斯怀廷工程学院的生物医学工程教授、数据科学和人工智能研究所的临时联合主任以及马龙医疗保健工程中心主任Alexis Battle博士也有同样的热情。“这个联盟有可能利用人工智能迅速加速癌症护理的创新。利用多个中心的数据将促进知识合作，使我们能够训练更强大的模型，关键是确保人工智能方法对不同的患者群体和治疗环境有效。约翰斯·霍普金斯将把其在工程学院的人工智能和技术方面的深厚专业知识用于解决癌症医学中最紧迫的挑战。”
目前，癌症研究人员在使用人工智能建模时面临两个挑战：获得计算资源以快速分析大量数据，以及遵守与共享来自多个癌症中心的数据相关的监管和隐私要求。
CAIA将发挥支持作用，为联盟成员提供计算基础设施，以处理在常规癌症护理期间产生的大量癌症数据，例如电子健康记录、病理图像、医学图像和基因组测序。当与人工智能相结合时，这些数据可能会导致对肿瘤生物学、治疗抗性和新治疗靶点识别的新见解。
所有这些都将在保持数据安全、隐私以及符合监管和道德标准的情况下实现。与严格的治理相结合，CAIA将使用联邦人工智能学习框架，其中每个癌症中心维护其独立数据，人工智能模型被发送到数据以产生结果。然后，这些结果在参与成员中进行汇总以发现见解，而无需共享或暴露任何原始数据。
率先组建并为CAIA提供初始资金的弗雷德·哈钦癌症中心将作为联盟的协调中心。除了约翰斯·霍普金斯外，参与机构还包括达纳-法伯癌症研究所和纪念斯隆-凯特琳癌症中心。
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媒体联系人：
- Amy Mone
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主题：癌症
部门：西德尼·基梅尔综合癌症中心
