Как федеративное машинное обучение может помочь точной медицине. Машинное обучение уже прочно вошло в нашу жизнь. Машинное обучение влияет на все, от того, как мы делаем покупки, до получения информации. Использование федеративного машинного обучения станет важным фактором точной медицины в будущем. Это связано с тем, что это позволит получать более точные данные и анализ в большем масштабе, чем это было возможно раньше. Использование ИИ в точной медицине — относительно новая..

Информационные бюллетени NeurIPS 2019: обзор представленного нами исследования и его влияние на будущее Обзор Анализ соматических (ненаследственных) мутаций у всех онкологических больных может дать очень полезную информацию, которая имеет важное значение для развития исследований рака. Однако низкая частота большинства мутаций и разная частота мутаций у пациентов делает данные чрезвычайно сложными для статистического анализа. В результате данные о раке также трудно использовать: в..

IBM Watson известна тем, что использует искусственный интеллект для разработки новых рецептов . Но шеф-повар ИИ наконец-то встретил это соответствие в диетологе ИИ. В текущем выпуске Cell опубликована очень интересная статья о персонализации питания для больных сахарным диабетом с использованием методов точной медицины и машинного обучения. Статья Персонализированное питание путем прогнозирования гликемических реакций написана учеными из Института науки Вейцмана в Израиле. Фон..