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张研吟
在医疗图像数据生成领域，伴随大模型的快速发展，Model as a Service（MaaS，模型即服务）概念也日渐兴起。MaaS的大模型需要从海量的、多类型的数据中学习通用特征和规则，从而具备较强的泛化能力。然而，现有医疗大模型训练中常遇数据量不足的瓶颈。
近日，商汤科技联合行业合作伙伴，结合生成式人工智能和医疗图像数据的多中心联邦学习发表的最新研究成果《通过分布式合成学习挖掘多中心异构医疗数据》（Mining Multi-Center Heterogeneous Medical Data withDistributed Synthetic Learning），登上国际顶级学术期刊《自然》（Nature）子刊《自然-通讯》（Nature Communications）。
论文收录结果公布
论文提出一个基于分布式合成对抗网络的联邦学习框架DSL（Distributed Synthetic Learning），在保护数据隐私的同时利用多中心的多样性医疗图像数据联合学习图像数据的生成，帮助MaaS大模型训练，打造“医疗大模型工厂”。DSL通过学习得到一个图像数据生成器，它可以更灵活地生成数据，这些生成数据可以替代多中心的真实数据，用于下游具体机器学习任务的训练，并具备较强的可扩展性。
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