13、医疗图像分析与疾病诊断的技术进展

医疗图像分析与疾病诊断的技术进展

1. 指甲疾病诊断系统

在医疗领域，利用先进技术进行疾病诊断已成为研究热点。有研究提出了一种能够分析用户提供的指甲图片，以高精度诊断7种不同疾病类别的系统。该系统借助群体学习（Swarm Learning）框架，具有在数据源处处理模型并在合作方（如医院）之间分配机器学习参数（权重）的能力。

• 群体学习框架优势 ：机器学习模型在每个数据源上进行本地训练，并采用迁移学习方法，即使在数据量有限的情况下也能更快地训练模型。当数据在各节点间进行不均衡分割且存在缺失疾病时，群体学习框架可作为模型集合发挥作用。每个节点（医院）针对其他节点缺失的特定指甲疾病进行模型训练，拥有相对更多的数据量，并与其他节点共享见解，这使得准确率相较于数据均等分割的情况略有提高，且整体结果与集中式模型相当。
• 存在问题与未来展望 ：然而，本地训练中使用的迁移学习方法存在大量未训练参数，对各参与方的Docker容器进行网络带宽分析发现，存在大量数据传输，这表明存在大量未经过训练的冗余参数数据传输。未来项目的方向是停止这些数据传输，仅共享经过训练的参数。对于处理私有数据并希望通过与其他组织合作来提高预测能力的机构而言，群体学习提供了有效的解决方案，未来可能会在多医院合作改善结核病和癌症检测等方面得到应用。

以下是容器性能分析的相关数据：
| 容器名称 | 内存使用/限制 | 网络输入输出 | 块输入输出 |
| — | — | — | — |
| ML2 | 2.82GiB/15.55GiB | 6.79kB/0B | 330MB/1