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Muhammed Furkan Dasdelen
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新方法为稀缺医疗AI训练生成患者数据
研究人员开发了一种新颖的患者增强技术，用于数据稀缺的医学多示例学习（MIL）。该方法通过使用高斯混合模型从池化的实例嵌入中学习疾病特定的“配方”，在嵌入空间中生成逼真的患者数据。然后，根据不确定性量化选择生成的患者，以提高MIL性能，特别是在罕见病或数据有限的情况下。该方法已证明比现有方法具有更高的性能，甚至在缺失类别的情况下也能取得与完整数据集训练相媲美的结果。
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AI框架将患者图像与基因数据对齐，以改善血液学诊断
研究人员开发了一种新颖的框架，用于将组织病理学图像与基因数据对齐，以改善血液学诊断。这种两阶段方法包括Transformer聚合器的自监督预训练，然后使用监督对比损失进行基因对齐。由此产生的基因对齐患者编码器增强了诊断任务，并为疾病和基因改变提供了检索能力，与临床工作流程保持一致。