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TOOL · CL_44867 · May 22 · 04:00

联邦学习系统改进临床试验中的铁缺乏症预测

研究人员开发了一种基于嵌入的联邦学习系统，用于利用常规血细胞计数数据预测铁缺乏症。该系统部署在两个不同的临床环境中：阿姆斯特丹大学医学中心 (AUMC) 和英国国家医疗服务体系血液与移植中心 (NHSBT)，以应对非独立同分布 (non-IID) 数据和通信开销的挑战。该方法利用预训练的基础模型 DeepCBC 进行局部表示提取，并采用一种名为 FedMAP 的个性化聚合方法，与标准聚合和仅局部训练相比，提高了预测准确性。