聯合學習

臺北榮總嘗試聯合學習試驗，利用臺灣杉二號雲端環境，建置5個代表不同醫院的節點，以分散式機器學習方法，來強化AI模型對異質影像的辨識能力

三總加入由Nvidia和美國麻州醫學中心發起的COVID-19聯合學習專案，要集結20家跨國醫療機構之力、打破醫療小數據局限，以武漢肺炎患者連日的X光片和生命徵象數值，來打造一套病情惡化預警系統

臺北榮總首先利用健保署提供的3,000多例異質性腦部MRI資料，來精進自家的腦轉移瘤辨識AI模型DeepMets，克服了不同廠牌、不同掃描參數的影響。之後，團隊更在國網中心進行測試、仿照不同醫院分散訓練的聯合學習模型，辨識結果也不輸集中式機器學習所訓練的效果。

今年，Penn Medicine和英特爾要藉聯合學習（FL），來讓跨七國的29家醫學研究中心，共同訓練一套腦瘤偵測AI；在臺灣，慈濟醫院聯手華碩，要推動11項醫療AI專案；零接觸防疫：北醫導入心律影像偵測AI，高附醫導入雷達生理感測系統，透過AI來即早預警；Amazon正式發布Kendra，可替企業使用者快速找到專業領域資料。

李飛飛日前揭露自家團隊正進行AIoT居家照護專案，鎖定獨居長者，要透過聯合學習（Federated Learning）和IoT設備收集資料、訓練AI預警模型，讓家人或醫生掌握長者健康狀況。另一方面，IBM鎖定三大領域，釋出多款AI工具給研究員使用。此外，美國CDC首度招募數據長，目標要推動公衛資料和IT現代化計畫。

韓國科技公司Hyperconnect發表一套新框架MarioNETte，只要幾張（甚至是單張）A臉影像，就可產生出B臉的新動態表情，打破過去生成對抗網路（GAN）的限制。團隊採用影像注意力機制和目標特徵對齊方法，在產生新影像的時候，就直接放入目標臉的特徵。此外，團隊還設計出特徵轉換器，以非監督方式調整身分配對錯誤的問題。