Исследователи из Penn Medicine и корпорации Intel провели крупнейшее на сегодняшний день глобальное машинное обучение, объединяющее знания, полученные при сканировании мозга 6 314 пациентов с глиобластомой (GBM) в 71 центре по всему миру. Они планируют разработать модель, которая может улучшить идентификацию и прогнозирование границ опухоли без ущерба для пациента. Их результаты были опубликованы в Nature Communications.
"Это самый большой и разнообразный набор данных о пациентах с глиобластомой, который когда-либо рассматривался в литературе, и это стало возможным благодаря машинному обучению. Чем больше данных мы можем ввести в модели машинного обучения, тем точнее мы сможем лечить и удалять глиобластому", - сказал старший автор исследования Спиридон Бакас, доктор философии, доцент кафедры «Патологии, лабораторной медицины и радиологии» Медицинской школы Перельмана при Университете Пенсильвании.
Исследователи, изучающие GBM, агрессивный тип опухоли головного мозга, часто имеют группы пациентов, ограниченных их собственным учреждением или географическим местоположением. Новый алгоритм позволяет врачам из разных стран сотрудничать, не делясь никакими личными данными о пациентах.
Заглядывая в будущее, авторы надеются, что благодаря общей методологии федеративного обучения ее применение в медицинских исследованиях может иметь далеко идущие планы, применяясь не только к другим видам рака, но и к другим болезням.
Программа 1С в облаке: оптимальное решение для любого бизнеса
Современный бизнес требует гибкости, мобильности и безопасности в управлении своими данными и процессами |
Финансовая онлайн-платформа Webbankir улучшила свой кредитный рейтинг
Рейтинговое агентство «Эксперт РА» повысило рейтинг кредитоспособности финансовой онлайн-платформы Webbankir (ООО МФК «ВЭББАНКИР») до уровня ruBB. Прогноз по рейтингу стабильный |
архив: 2013 2012 2011 1999-2011 новости ИТ гость портала 2013 тема недели 2013 поздравления