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미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 유방 조영술 알고리즘(mammography algorithm)이 최소 16개로 추산되며, 알고리즘은 암 검출, 암 위험 예측 및 품질 관리를 포함한 기능을 갖추고 있으며, 연합학습(federated learning) 기술은 유방암 AI를 개선하는 데 있어 중요한 역할을 담당할 전망

• 유방 조영술에서 AI 응용 프로그램에 대한 최근 메타 분석에 따르면, 열악한 품질, 편견 및 추적할 수 없는 데이터와 관련된 문제가 지적하고 있으며, 유방암 검진에서 AI 시스템을 사용하여 임상실무에서 구현하는 데 필요한 품질과 양을 갖기에는 아직 멀었다고 결론
• 이러한 평가의 주요 원인은 인종, 지리적, 사회경제적으로 다양한 인구의 고품질 데이터가 부족하다는 것이며, 대규모 AI 육성 코호트의 대부분은 국가 등록부와 선별 프로그램이 있는 유럽에서 사용할 수 있지만 미국의 데이터 세트는 단일 센터이며 액세스하기가 유럽보다 어려운 상황
• 연합학습(federated learning)을 통해 연구원은 데이터를 조직 간에 이동할 필요 없이 자신이 있는 위치에서 데이터에 액세스할 수 있기 때문에, 연합학습은 기관 간에 민감한 환자 데이터를 공유할 필요가 없으므로 설계상 안전한 것으로 간주