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联邦学习提高医院间脓毒症预测准确性
研究人员开发了一个联邦学习框架，以改进多家医院的脓毒症早期预测。该方法允许机构在不共享原始患者数据的情况下协同训练模型，解决了医疗数据分析中的隐私问题。使用三家中国医院数据的实验表明，联邦模型在防止数据重建攻击的同时，实现了与集中式方法相当的预测准确性。
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Google DeepMind AI 加速疾病研究，识别关键蛋白质
Google DeepMind 的 Co-Scientist AI 工具正在通过识别传染病的潜在分子开关来加速生物学研究。Clare Bryant 教授正在使用 Co-Scientist 快速生成和完善关于流感和败血症等病原体如何从动物传播给人类的假设。该 AI 已帮助精确找到特定的蛋白质和氨基酸，显著加快了 Bryant 团队的实验过程，可能将多年的工作缩短到几个月。