几家专门从事癌症治疗的主要医疗机构已经结成伙伴关系，以便更好地利用AI的潜力来推进这一领域的发展。凭借来自大型科技公司的4000万美元现金和资源，癌症AI联盟（CAIA）可能是精准医疗领域的一大进步。
联盟成员包括Fred Hutchinson癌症研究中心（负责协调新努力）、约翰斯·霍普金斯大学、达纳-法伯癌症研究所和纪念斯隆凯特琳癌症中心，具体来说，是这些机构的癌症研究部门。
Fred Hutchinson癌症研究中心总裁兼主任Tom Lynch在西雅图举行的智能应用峰会（Intelligent Applications Summit）上宣布了这一计划；该峰会由风险投资公司Madrona主办，Madrona在这一过程中作为Fred Hutchinson癌症研究中心的顾问密切参与。“我们认为这有可能是变革性的。这代表了一种前所未有的能力……我们一致认为合作将促进进展。”Lynch说道。
他举了一个例子，一个患有罕见儿童癌症的患者在一个中心接受治疗，但更好的治疗方法的知识被隔离在另一个中心，包裹在专有方法和处理协议中。或许十年后，这些知识会通过科学文献传播开来，但他指出，患有难治性白血病的孩子没有那么长的时间。
当然，AI并不是万能的，动人的故事并不意味着这个问题可以通过某种假设的治疗模型迅速解决。但如果这些组织之间无法看到可以帮助推进治疗的研究或研究，整个领域的发展就会放缓。
问题是，医疗组织之间的数据共享并不简单，因为存在法规、安全考虑以及格式和数据库不匹配的问题。即使在纪念斯隆凯特琳癌症中心进行的有助于治疗白血病孩子的研究存在于约翰斯·霍普金斯大学，也没有保证它可以以合法和技术可行的方式共享。
新组织希望通过联邦学习来解决这一问题，这是一种安全的数据协作方式，原始数据保持私密，但可以用于训练AI和其他计算系统。
如果研究机构可以在遵守HIPAA和其他数据控制的情况下，为共同目标做出贡献，例如为他们都知道存在的癌症训练药物发现或诊断模型，他们会很乐意这样做。创建这种合作系统的模式是CAIA的目标，但据Fred Hutchinson癌症研究中心的副总裁兼首席数据官Jeff Leek表示，这还需要一段时间。
他解释说，这是可能的，但这是一个技术上的难题，只有在主要参与者到位后才能解决。将这些癌症研究中心联系起来，并通过微软、AWS、Nvidia和德勤提供的资金和专业知识将它们绑定在一起，是必要的第一步，而且这并非易事。现在，实际的共享基础设施、标准和具体目标（如追求特定癌症或治疗的模型）可以开始形成。
4000万美元的资金来自上述四家公司，包括运营资金、服务和无形资产，将在未指定的时间内投入，但CAIA预计到今年年底将开始运作。该计划应在2025年底前“产生其首批见解”。
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