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Nature Medicine | 基于群体学习的分散式人工智能在癌症组织病理学中的应用

本文介绍由英国利兹大学圣詹姆斯医学研究所、德国国家肿瘤疾病中心的Jakob Nikolas Kather住院医师团队发表在Nature Medicine的研究成果。作者展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明,使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型,并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示,经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型,并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外,作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来,SL可用于训练分布式AI模型,用于任何组织病理学图像分析任务,从而无需数据传输。

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