约翰斯·霍普金斯医学将在一项协作行动中利用人工智能（AI）的力量，开启应对癌症的新策略，该行动汇聚了团队科学和大量数据资源。作为新的全国性癌症人工智能联盟（CAIA）的一部分，来自约翰斯·霍普金斯的西德尼·金梅尔综合癌症中心和约翰斯·霍普金斯惠廷工程学院的科学家们将开展以利用人工智能实现精准癌症护理为核心的项目，构建更好的癌症检测、拦截和治疗方法，同时考虑到每个患者独特的病史和治疗路径。
西德尼·金梅尔综合癌症中心的肿瘤学教授、约翰斯·霍普金斯医学的 inHealth 精准医学项目主任 Srinivasan Yegnasubramanian 博士说：“测量技术、数据科学和人工智能的进步有可能从根本上改变癌症研究和护理，造福我们的患者。要充分实现这一潜力，我们必须将多个领域的跨学科团队聚集在一起。同样，通过将这个独特联盟中的领先癌症中心联合起来，开发能够推动这种人工智能驱动转型的大规模、全面和具有代表性的数据集将变得更加容易。”
约翰斯·霍普金斯惠廷工程学院的生物医学工程教授、数据科学和人工智能研究所的临时联合主任以及马龙医疗工程中心主任 Alexis Battle 博士与 Yegnasubramanian 一样充满热情。“这个联盟有可能利用人工智能迅速加快癌症护理的创新。利用多个中心的数据将促进知识合作，使我们能够训练更强大的模型，关键是确保人工智能方法对不同的患者群体和治疗环境都有效。约翰斯·霍普金斯将把其在工程学院的人工智能和技术方面的深厚专业知识用于解决癌症医学中最紧迫的挑战。”
目前，癌症研究人员在使用人工智能建模时面临两个挑战：获取计算资源以快速分析大量数据，以及在从多个癌症中心共享数据时保持符合监管和隐私要求。
CAIA 将发挥支持作用，为联盟成员提供计算基础设施，以处理在常规癌症护理期间生成的大量癌症数据，如电子健康记录、病理图像、医学图像和基因组测序。当与人工智能相结合时，这些数据可能会带来关于肿瘤生物学、治疗抵抗和新治疗靶点识别的新见解。
所有这一切都将在保持数据安全、隐私以及符合监管和道德标准的情况下实现。配合严格的治理，CAIA 将使用联邦人工智能学习框架，其中每个癌症中心保持其独立数据，人工智能模型被发送到数据以产生结果。然后，这些结果在参与成员中汇总以揭示见解，而无需共享或暴露任何原始数据。
率先组建并为 CAIA 提供初始资金的弗雷德·哈奇癌症中心将作为联盟的协调中心。除了约翰斯·霍普金斯，参与机构还包括达纳-法伯癌症研究所和纪念斯隆·凯特琳癌症中心。
