DoNews 8月21日消息（记者 程梦玲）2020年08月21日，腾讯医疗健康与微众银行，宣布成立联合实验室，结合腾讯天衍实验室在医疗影像、医疗机器学习与自然语言处理的技术积累，以及微众银行AI团队在联邦学习上的领先技术，双方将共同攻坚医疗联邦学习（Medical Federated Learning），搭建隐私保护数据平台，探索医疗领域的智能化应用。

联合实验室成立后，双方将继续汇聚优势及资源，集中在医疗影像辅助诊断、医疗大数据、医疗机器学习模型等多个方面展开深度合作，双方将研究在保护多方（如医院、企业等）数据的情况下的协作学习，从而打破数据孤岛的限制。

此外，联合实验室还将针对新冠肺炎CT影像建立基于联邦学习框架的辅助诊断模型，让世界各地的医院可以在不泄露隐私的情况下共同学习、联合建模，从而极大地提升病例稀缺的医院的诊断准确率。

同时，医疗联邦学习作为基础技术框架，可以挖掘并利用医疗健康数据，构建不同的医疗场景应用，如通过联邦学习助力电子健康卡实现保护用户隐私建模、医保基金控费、个人与机构拒付识别等等，以助力医疗健康产业发展，提升医疗服务的质量。

早在去年，腾讯天衍实验室和微众银行在医疗大数据、医学影像辅助诊断等领域便展开了合作，通过AI技术赋能的成果转化切实提高医务工作者的效率。联合实验室研究员赵瑞辉和鞠策联合研发了基于医疗联邦学习框架的“脑卒中发病风险预测模型”，该模型成功破解医疗行业信息孤岛和隐私保护难题，实现了在保护不同医院数据隐私下的疾病精准预测，其预测准确率高达80%。另外，通过联邦学习技术，大型三甲医院数据资源可以帮助医疗服务匮乏病例少小型医院在模型预测指标上提升了10-20%。