Ce projet repose sur l'apprentissage fédéré, une technique d'IA permettant aux hôpitaux connectés d'utiliser un modèle d'intelligence artificielle pour le diagnostic d'images médicales sans partager d'informations identifiables sur les patients.
Chaque hôpital dispose d'un nœud de calcul local – basé sur des serveurs Cisco UCS et des processeurs Intel® Xeon® Scalable de troisième génération avec extensions Intel Software Guard et accélération IA intégrée – hébergeant le modèle, qui apprend à partir des images radiologiques des patients du centre. Ces modèles, entraînés avec des données locales, sont envoyés à un serveur cloud central pour traitement et combinaison ; le tout sans que les données des patients ne quittent l'hôpital, garantissant ainsi l'intégrité des informations médicales.
Capgemini Engineering a développé cette IA par l'intermédiaire de Tessella, son unité spécialisée en IA, permettant aux professionnels de santé d'accéder à des techniques de diagnostic avancées depuis n'importe quel endroit.
assurant
la connectivité entre les hôpitaux et les serveurs fournis par Intel et Cisco via une interconnexion entièrement privée et sécurisée. Cette connectivité privée Vodafone permet la transmission sécurisée des modèles entraînés localement vers le serveur central.
Gilead Sciences, entreprise pharmaceutique spécialisée en virologie et pionnière dans le développement d'un traitement efficace contre la COVID-19, soutient ce projet depuis ses débuts afin de contribuer à la lutte contre la pandémie.
Ce projet est financé par le programme d'accélération numérique des pays (CDA) d'Intel et de Cisco, connu sous le nom de « Digitaliza » en Espagne. Si ce modèle d'intelligence artificielle s'avère concluant, il pourrait être utilisé à l'avenir pour faciliter le diagnostic de diverses maladies.