Tədbirlər : İtaliyada Holger R. Roth haqqında Aoxiao Zhong haqqında Əhməd Haruuni Mütəxəssislər Anas Z. Abidin Andrew Liu Anthony Beardsworth Kosta haqqında Bradford J. Wood haqqında Chien-Sung Tsai Qəhrəman Wang Qəhrəman Həzrət C. K. Lee Peiying Ruan Dəmir Xocalı Dəmir Wu Eddie Huang haqqında Felipe Campos Kitamura Gəlin Lacey Gustavo César de Antônio Corradi Gustav Nino haqqında Əhməd Əhmədov Hirofumi Obinata Hui Ren Jason C. Crane haqqında Jesse Tetreault haqqında Qazaxıstanda John W. Garrett haqqında Joshua D. Kaggie haqqında “Jung Gil” parkı Keith Dreyer haqqında Krishna Juluru Kristopher Kersten Marcio Aloisio Bezerra Cavalcanti Rockenbach Marius Georgi Linguraru Masoom A. Haider Əhməd Abşeron Nicola Rieke Pablo F. Damasceno haqqında Pedro Mario Cruz və Silva Qəbələ Wang Xan Xan Shuichi Kawano Səməd Səmədov Uşaq parkı Thomas M. Kərim Kitabxana Yemək yeməkləri Qəhrəman Wang Won Young Tak Qiyamət Li Xihong Lin Uşaq Joon Kwon Abood Quraini Andrzej Feng Andrey N. Priest haqqında Türkiyədə Benjamin Glicksberg haqqında Bernardo Bizzo Kim Qasımov Carlos Tor-Díez haqqında Əsas səhifə Lee Chia-Jung Hsu Chin Lin Qızıl-Qızıl Christopher P. Hess haqqında Colin Compas haqqında Deepeksha Bhatia Eric K. Oermann Evan Leibovitz haqqında Hisashi Sasaki Hitoshi Mori İsveçrə Yəni oğlan Krishna Nand Keshava Əhmədov Qəhrəman Əhməd Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça haqqında Mike Fralick haqqında Min Kyu Kang Mohammad Adil Natalie Gangai haqqında Pərvərdiş Vatanı Pierre Əhmədov Sarah Hickman haqqında Sharmila Majumdar Shelley L. McLeod haqqında Şirkət Reed Stefan Kərim Stephanie Harmon Tatsuya Kodama Thanyawee Puthanakit Toni Mazzuli Vitor Lima de Lavor Yuxarıda Yuxarıda YU RIM Lİ Yuhong Wen Fiona J. Gilbert Mona G. Çiçək Qiyamət Li Tədbirlər : İtaliyada Holger R. Roth haqqında Aoxiao Zhong haqqında Əhməd Haruuni Mütəxəssislər Anas Z. Abidin Andrey Liu Anthony Beardsworth Kosta haqqında Bradford J. Wood haqqında Chien-Sung Tsai Qəhrəman Wang Qəhrəman Həzrət C. K. Lee haqqında Rüya Rüya Dəmir Xocalı Dəmir Wu Eddie Huang haqqında Fəlsəf Campos Kitamura Gəlin Lacey Gustavo César de Antônio Corradi Gustav Nino haqqında Əhməd Əhmədov Hirofumi Obinata Əsas səhifə Jason C. Crane haqqında Jesse Tetreault haqqında Qazaxıstanda John W. Garrett haqqında Joshua D. Kaggie haqqında “Jung Gil” parkı Keith Dreyer haqqında Krishna Xuluru Kristof Kərimov Marcio Aloisio Bezerra Cavalcanti Rockenbach Marius Georgi Linguraru Məşhur A. Haider Əhməd Abşeron Niki Riki Pablo F. Damasceno haqqında Pedro Mario Cruz və Silva Qəbələ Wang Xan Xan Şahzadə Kawano Səməd Səmədov Uşaq parkı Thomas M. Kərim Kitabxana Yemək yeməkləri Qəhrəman Wang Uşaqlar yenə Qiyamət Li Xəyanət Lin Uşaq Joon Kwon Abood Quraini Andrzej Feng Andrey N. Priest haqqında Türkiyədə Benjamin Glicksberg haqqında Bernardo Bizzo Kim Qasımov Carlos Tor-Díez haqqında Əsas səhifə Lee Xatırladaq ki, Çin Qızıl-Qızıl Christopher P. Hess haqqında Colin Compas haqqında Səməd Bəhrəman Eric K. Oermann haqqında Evan Leibovitz haqqında Həzrət Sasaki HITOSHI MORİ İsveçrə Yəni oğlan Krishna Nand Keshava Əhmədov Qəhrəman Əhməd Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça haqqında Mike Fralick haqqında Əsas səhifə Müəllim Adil Natalie Gangai haqqında Pərvərdiş Vatanı Pierre Əhmədov Sarah Hickman haqqında Şirvan Məmmədyar Shelley L. McLeod haqqında Şirkət Reed Stefan Kərim Stephanie Harmon haqqında Tatsuya Kodama Tədbirlər Toni Mazzuli Vitor Lima iş adamı Yuxarıda Yuxarıda YU RIM Lİ Yəhya Wen Fiona J. Gilbert haqqında Mona G. Çiçək Qiyamət Li Abstract VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır ki, Hollandiyada, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - yanvarın 28-də axşam Lotus komandası E21-i seçib. - VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq bu adla tanımır. Baş məşqçi Bilim, akademiya, tıbbi və data bilimləri toplulukları COVID-19 pandemik krizi yüzündə bir araya gəlmişlər ki, yeni, sürətli və təhlükəsiz AI paradigmalarını qiymətləndirər və normal işbirliklərin gizlilik və data mülkiyəti barjerləri olmadan veri paylaşmaq, model öyrənmək və test etmək üçün potensial yaratsınlar. , Xəstəxanalar, araşdırmaçılar və şirkətlər krizin yaratdığı möhtəşəm klinik ehtiyaclara cavab vermək üçün fokuslarını dəyişiblər. , , , , , , Klinik tədqiqatların rekrutasiyası ulduzlar və uluslararası işbirlikçi ruh tərəfindən sürətləndirilib və asanlaşdırılıb. , , Data analitika və AI disiplinləri hər zaman açıq və işbirlikçi yaklaşımlar təmin etmişdir, open-source proqramları, reproductible tədqiqatlar, data repositories və anonimləşdirilmiş data setləri açıq-aşkar istifadə edir. , “Pandemiyaya görə, klinik və bilim insanları geniş yayılan global problemlərə cavab vermək üçün gücləndirən verilişlərin sürətləndirilməsinə ehtiyac var. , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Əvvəlki işimiz “SARS-COV-2” klinik qərar köməkçisi (CDS) modeli ilə bağlıdır.Bu CDS modeli “Mass General Brigham” (MGB) tərəfindən geliştirilmişdir və bir çox xəstəlik sistemlərinin verilərində validləşdirilmişdir. CDS modeli üçün inputlar COVID-19 xəstəliyi olan xəstəxanaların nəticələrini öngörmək üçün əvvəlki publikasiyalarda göstərilən qidalanma, demografik məlumatlar və laboratoriyalı qiymətlər ilə bağlı X-ray (CXR) görüntülər idi. , , , CXR (CXR) görüntülə girişinə seçilmişdir, çünki yayılmışdır və ACR tərəfindən verilmişdir. Fleischner Şirkəti İŞİD WHO Ulusal Toraqi Şirkətlər “National Health Ministry COVID Handbooks and Radiology societies around the world” (Dünyanın bütün radiologiya dəstəkləri və radiologiya dəstəkləri) CDS modelinin çıxışı “CORISK” adlandırılan bir skor idi. Xəstəxanada oxygena ehtiyacları var və bu, xəstəxanada baş verən xəstəliklərə kömək edə bilər. , , Xəstəxanaların öz verilərindən doğrulanmış modelləri daha çox sevirlər. Bu günə qədər, əvvəllər söylənilən CDS modeli ilə yanaşı, AI modellərinin əksəriyyəti, sıklıqla çeşitliliğin olmaması üçün “çox” verilər üzərində öyrənilmiş və validləşdirilmişdir. , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Transfer öyrənmək kimi metodlar , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. . 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 27 31 32 33 34 35 36 Federated Learning, vergilərin daha yaxşı izləniləcəyini və algoritmik dəyişikliklərin və etkisinin qiymətləndirilməsini təmin edən centraldırılmış eksperimentlərin sürətli başlatılmasına kömək edir. “Client-Server” adlandırılan FL-nin bir qələbəsi, orta (federated) serverdə birləşmək üçün nəticələri geri göndərən “tərcümə edilməz” modeli digər serverlərə (“nodlar”) göndərir. . 37 36 FL üçün vergilərin idarə edilməsi lokal şəkildə davam etdirilir, gizlilik problemləri azaldılır, yalnız model ağırlıqları və ya müştərilər sitesinin və federated server arasında kommunikasiya edilir. , FL artıq son zamanlarda tıbbi görüntüləmə uygulamalarında vəd göstərmişdir. , , , COVID-19 xəstəliklərinin analizi , , VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. . 38 39 40 41 42 43 8 44 45 46 Our objective was to develop a robust, generalizable model that could assist in triaging patients. We theorized that the CDS model can be federated successfully, given its use of data inputs that are relatively common in clinical practice and that do not rely heavily on operator-dependent assessments of patient condition (such as clinical impressions or reported symptoms). Rather, laboratory results, vital signs, an imaging study and a commonly captured demographic (that is, age), were used. We therefore retrained the CDS model with diverse data using a client-server FL approach to develop a new global FL model, which was named EXAM, using CXR and EMR features as input. By leveraging FL, the participating institutions would not have to transfer data to a central repository, but rather leverage a distributed data framework. Bizim hipotezimizdi ki, EXAM lokal modellərdən daha yaxşı performans verəcək və xəstəxanalarda daha yaxşı generalizasiya edəcək. Sonrakı EXAM Model Architekturası EXAM modeli yukarıda deyilən CDS modelinə dayanır. Xatırladaq ki, 20 xüsusiyyət (19 EMR-dən və bir CXR-dən) modelə giriş kimi istifadə edilmişdir. Sonrakı etiketlər (yani “həqiqət” adı ilə) 24 və 72 saatdan sonra xəstənin oksigen terapiyasına dayanır. . 27 1 The outcome labels of patients were set to 0, 0.25, 0.50 and 0.75 depending on the most intensive oxygen therapy the patient received in the prediction window. The oxygen therapy categories were, respectively, room air (RA), low-flow oxygen (LFO), high-flow oxygen (HFO)/noninvasive ventilation (NIV) or mechanical ventilation (MV). If the patient died within the prediction window, the outcome label was set to 1. This resulted in each case being assigned two labels in the range 0–1, corresponding to each of the prediction windows (that is, 24 and 72 h). VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Beləliklə, model, EMR və CXR xüsusiyyətlərindən olan məlumatları birləşdirir, bir CXR və bir Deep & Cross ağdan xüsusiyyətləri EMR xüsusiyyətləri ilə birləşdirmək üçün 34-şəkil konvolusiyalı sinir ağını (ResNet34) istifadə edir (daha genişlənmiş detallar üçün, bax). Modelun çıxışı risk hesabıdır, EXAM hesabı adlandırılır, bu, yukarıda bildirilən etiketlərə uyğun olan 24 və 72 saat öhdəliklərin hər biri üçün 0-1 aralığında davamlı bir qiymətdir. metodları Federating the model EXAM modeli 16,148 nəfərlik kohorta ilə hazırlanmışdır, bu da onu yalnız COVID-19 üçün ilk FL modellərindən biri deyil, həm də klinik olaraq əsaslı AI-nin çox böyük və multi-kontinental inkişaf proqnozudur. Data site arasında ekstraksiya öncə harmonizasiya olmadı və, real-life klinik informatika vəziyyətləri gözləyir, data girişinin ölçülü harmonizasiyası yazarlar tərəfindən yürütülmədi (Fig. ). 1a və b 1 C və D Dünya kartı, EXAM araşdırmasına kömək edən 20 fərqli müştərinin sitesini göstərir. Hər bir institutu və ya site-dən kömək edən hadisələrin sayı (klient 1 ən çox kömək edən sitəni temsil edir). X-ray intensiteti hər bir müştərinin yerində dağılıb. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. . a b c d 1 “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” “Qəbələ”nin” « 1 × 10–3, Wilcoxon imzalanmış-rank test) 16% (təkli lokal test setləri üzərində modelin sürüşündən ortalama AUC ilə definisiyası ilə: 0,795 ilə 0,920, ya da 12.5 faiz punkti) (Şəkil. ). It also resulted in 38% generalizability improvement (as defined by average AUC when running the model on all test sets: from 0.667 to 0.920, or 25.3 percentage points) of the best global model for prediction of 24-h oxygen treatment compared with models trained only on a site’s own data (Fig. 72-ci saatlıq oksigen işlətməsi üçün ən yaxşı global model öyrənilməsi, yerdə öyrənilən modellərə görə ortalama 18% daha yaxşı performans göstərdi, global modelin generalizasiyası isə ortalama 34% daha yaxşılaşdı (Extended Data Fig. Sonrakı xəbər Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı Sonrakı P 2a 2b 1 2013-cü ildə aparılmış arxeoloji tədqiqat işləri burada 120 kv.metrlik ərazidə yaşayış yerinin qalığının olduğunu söyləməyə əsas verir (1). VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinmir. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. a b 1 metodları VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Extended Data Fig. Daha da önemlisi, FL modelinin generalizasiyası yerləşdirilmiş modelin üstündə böyük ölçüde artırılmışdır. 3a 2 , ROC at client site 16, with unbalanced data and mostly mild cases. , ROC of the local model at client site 12 (a small dataset), mean ROC of models trained on larger datasets corresponding to the five client sites in the Boston area (1, 4, 5, 6, 8) and ROC of the best global model in prediction of 72-h oxygen treatment for different thresholds of EXAM score (left, middle, right). The mean ROC is calculated based on five locally trained models while the gray area denotes the ROC standard deviation. ROCs for three different cutoff values ( ) of the EXAM risk score are shown. Pos and neg denote the number of positive and negative cases, respectively, as defined by this range of EXAM score. a b t In the case of client sites with relatively small datasets, the best FL model markedly outperformed not only the local model but also those trained on larger datasets from five client sites in the Boston area of the USA (Fig. ). 3b Global model 24/72 saatda COVID pozitif və negatif xəstəliklərdə oksigen ehtiyacını öngörmək üçün yaxşı işlədi (Extended Data Fig. İŞİD 3 Validation at independent sites Əvvəlki eğitimdən sonra, EXAM daha sonra bu sahələrdə üç bağımsız validasiya yerində test edildi: Cooley Dickinson Hospital (CDH), Martha’s Vineyard Hospital (MVH) və Nantucket Cottage Hospital (NCH), bütün bunlar Massachusetts, ABŞ. , and the ROC curves and confusion matrices for the largest dataset (from CDH) are shown in Fig. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. ), which exceeded the average performance among sites used in training EXAM. For prediction of MV treatment (or death) at 24 h, EXAM achieved a sensitivity of 0.950 and specificity of 0.882 at CDH, and a sensitivity of 1.000 specificity of 0.934 at MVH. NCH did not have any cases with MV/death at 24 h. In regard to 72-h MV prediction, EXAM achieved a sensitivity of 0.929 and specificity of 0.880 at CDH, sensitivity of 1.000 and specificity of 0.976 at MVH and sensitivity of 1.000 and specificity of 0.929 at NCH. 2 4 2 , , Performance (ROC) (top) and confusion matrices (bottom) of the EXAM FL model on the CDH dataset for prediction of oxygen requirement at 24 h ( ) and 72 h ( ). ROCs for three different cutoff values ( Risk testinin nəticələri açıqlanıb. a b a b t Xatırladaq ki, ABŞ-ın İŞİD-in hökmdarlığı ilə bağlı hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarının hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarlığın hökmdarının hökmdarlığın hökmdarının hökmdarının hökmdarlığın hökmdarının hökmdarının hökmdarının hökmdarının hökmdarının hökmdarının h CDH-dən iki sahə-negativ vərdiş göstərərək, bir vərdişdə çoxlu sayda EMR data xüsusiyyətləri var idi, digər vərdişdə isə bir CXR var idi və EMR xüsusiyyətləri var idi. 4 “Differential Privacy” layihəsi A primary motivation for healthcare institutes to use FL is to preserve the security and privacy of their data, as well as adherence to data compliance measures. For FL, there remains the potential risk of model ‘inversion’ or even the reconstruction of training images from the model gradients themselves . To counter these risks, security-enhancing measures were used to mitigate risk in the event of data ‘interception’ during site-server communication . We experimented with techniques to avoid interception of FL data, and added a security feature that we believe could encourage more institutions to use FL. We thus validated previous findings showing that partial weight sharing, and other differential privacy techniques, can successfully be applied in FL . Through investigation of a partial weight-sharing scheme , , Biz göstərdik ki, modellər yalnız ağırlıq güncellemələrinin 25%-i paylaşıb olsa da, bənzər performans əldə edə bilərlər (Extended Data Fig. İŞİD 47 48 49 50 50 51 52 5 Diskusiya VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. For a client site with a relatively small dataset, two typical approaches could be used for fitting a useful model: one is to train locally with its own data, the other is to apply a model trained on a larger dataset. For sites with small datasets, it would have been virtually impossible to build a performant deep learning model using only their local data. The finding, that these two approaches were outperformed on all three prediction tasks by the global FL model, indicates that the benefit for client sites with small datasets arising from participation in FL collaborations is substantial. This is probaby a reflection of FL’s ability to capture more diversity than local training, and to mitigate the bias present in models trained on a homogenous population. An under-represented population or age group in one hospital/region might be highly represented in another region—such as children who might be differentially affected by COVID-19, including disease manifestations in lung imaging . 46 The validation results confirmed that the global model is robust, supporting our hypothesis that FL-trained models are generalizable across healthcare systems. They provide a compelling case for the use of predictive algorithms in COVID-19 patient care, and the use of FL in model creation and testing. By participating in this study the client sites received access to EXAM, to be further validated ahead of pursuing any regulatory approval or future introduction into clinical care. Plans are under way to validate EXAM prospectively in ‘production’ settings at MGB leveraging COVID-19 targeted resources , as well as at different sites that were not a part of the EXAM training. 53 Over 200 prediction models to support decision-making in patients with COVID-19 have been published Əsas səhifə » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » 19 Pacient kohorta identifikasiyası və data harmonizasiyası araşdırma və data bilimində yeni problem deyil , but are further complicated, when using FL, given the lack of visibility on other sites’ datasets. Improvements to clinical information systems are needed to streamline data preparation, leading to better leverage of a network of sites participating in FL. This, in conjunction with hyperparameter engineering, can allow algorithms to ‘learn’ more effectively from larger data batches and adapt model parameters to a particular site for further personalization—for example, through further fine-tuning on that site . A system that would allow seamless, close-to real-time model inference and results processing would also be of benefit and would ‘close the loop’ from training to model deployment. 54 39 Because data were not centralized they are not readily accessible. Given that, any future analysis of the results, beyond what was derived and collected, is limited. Similar to other machine learning models, EXAM is limited by the quality of the training data. Institutions interested in deploying this algorithm for clinical care need to understand potential biases in the training. For example, the labels used as ground truth in the training of the EXAM model were derived from 24- and 72-h oxygen consumption in the patient; it is assumed that oxygen delivered to the patient equates the oxygen need. However, in the early phase of the COVID-19 pandemic, many patients were provided high-flow oxygen prophylactically regardless of their oxygen need. Such clinical practice could skew the predictions made by this model. Since our data access was limited, we did not have sufficient available information for the generation of detailed statistics regarding failure causes, post hoc, at most sites. However, we did study failure cases from the largest independent test site, CDH, and were able to generate hypotheses that we can test in the future. For high-performing sites, it seems that most failure cases fall into one of two categories: (1) low quality of input data—for example, missing data or motion artifact in CXR; or (2) out-of-distribution data—for example a very young patient. In future, we also intend to investigate the potential for a ‘population drift’ due to different phases of disease progression. We believe that, owing to the diversity across the 20 sites, this risk may have been mitigated. A feature that would enhance these kinds of large-scale collaboration is the ability to predict the contribution of each client site towards improving the global FL model. This will help in client site selection, and in prioritization of data acquisition and annotation efforts. The latter is especially important given the high costs and difficult logistics of these large-consortia endeavors, and it will enable these endeavors to capture diversity rather than the sheer quantity of data samples. Future approaches may incorporate automated hyperparameter searching , neural architecture search Başqa automatik machine learning sistemləri Hər bir müştərinin site üçün optimal eğitim parametrlərini daha effektiv şəkildə tapmaq üçün metodlar. 55 56 57 Known issues of batch normalization (BN) in FL Bildirilib ki, bu modelin bazası fotoqrafiyadan ibarətdir. to reduce the divergence between unbalanced client sites. Future work might explore different types of normalization techniques to allow the training of AI models in FL more effectively when client data are nonindependent and identically distributed. 58 49 Recent works on privacy attacks within the FL setting have raised concerns on data leakage during model training . Meanwhile, protection algorithms remain underexplored and constrained by multiple factors. While differential privacy algorithms , , show good protection, they may weaken the model’s performance. Encryption algorithms, such as homomorphic encryption , maintain performance but may substantially increase message size and training time. A quantifiable way to measure privacy would allow better choices for deciding the minimal privacy parameters necessary while maintaining clinically acceptable performance , , . 59 36 48 49 60 36 48 49 VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Methods Ethics approval All procedures were conducted in accordance with the principles for human experimentation as defined in the Declaration of Helsinki and International Conference on Harmonization Good Clinical Practice guidelines, and were approved by the relevant institutional review boards at the following validation sites: CDH, MVH, NCH and at the following training sites: MGB, Mass General Hospital (MGH), Brigham and Women’s Hospital, Newton-Wellesley Hospital, North Shore Medical Center and Faulkner Hospital (all eight of these hospitals were covered under MGB’s ethics board reference, no. 2020P002673, and informed consent was waived by the instititional review board (IRB). Similarly, participation of the remaining sites was approved by their respective relevant institutional review processes: Children’s National Hospital in Washington, DC (no. 00014310, IRB certified exempt); NIHR Cambridge Biomedical Research Centre (no. 20/SW/0140, informed consent waived); The Self-Defense Forces Central Hospital in Tokyo (no. 02-014, informed consent waived); National Taiwan University MeDA Lab and MAHC and Taiwan National Health Insurance Administration (no. 202108026 W, informed consent waived); Tri-Service General Hospital in Taiwan (no. B202105136, informed consent waived); Kyungpook National University Hospital in South Korea (no. KNUH 2020-05-022, informed consent waived); Faculty of Medicine, Chulalongkorn University in Thailand (nos. 490/63, 291/63, informed consent waived); Diagnosticos da America SA in Brazil (no. 26118819.3.0000.5505, informed consent waived); University of California, San Francisco (no. 20-30447, informed consent waived); VA San Diego (no. H200086, IRB certified exempt); University of Toronto (no. 20-0162-C, informed consent waived); National Institutes of Health in Bethesda, Maryland (no. 12-CC-0075, informed consent waived); University of Wisconsin-Madison School of Medicine and Public Health (no. 2016-0418, informed consent waived); Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York (no. 20-194, informed consent waived); and Mount Sinai Health System in New York (no. IRB-20-03271, informed consent waived). MI-CLAIM guidelines for reporting of clinical AI models were followed (Supplementary Note ) 2 Sitenin yaradılması The study included data from 20 institutions (Fig. ): MGB, MGH, Brigham and Women’s Hospital, Newton-Wellesley Hospital, North Shore Medical Center and Faulkner Hospital; Children’s National Hospital in Washington, DC; NIHR Cambridge Biomedical Research Centre; The Self-Defense Forces Central Hospital in Tokyo; National Taiwan University MeDA Lab and MAHC and Taiwan National Health Insurance Administration; Tri-Service General Hospital in Taiwan; Kyungpook National University Hospital in South Korea; Faculty of Medicine, Chulalongkorn University in Thailand; Diagnosticos da America SA in Brazil; University of California, San Francisco; VA San Diego; University of Toronto; National Institutes of Health in Bethesda, Maryland; University of Wisconsin-Madison School of Medicine and Public Health; Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York; and Mount Sinai Health System in New York. Institutions were recruited between March and May 2020. Dataset curation started in June 2020 and the final data cohort was added in September 2020. Between August and October 2020, 140 independent FL runs were conducted to develop the EXAM model and, by the end of October 2020, EXAM was made public on NVIDIA NGC , , . Data from three independent sites were used for independent validation: CDH, MVH and NCH, all in Massachusetts, USA. These three hospitals had patient population characteristics different from the training sites. The data used for the algorithm validation consisted of patients admitted to the ED at these sites between March 2020 and February 2021, and that satisfied the same inclusion criteria of the data used to train the FL model. 1a 61 62 63 Data toplama The 20 client sites prepared a total of 16,148 cases (both positive and negative) for the purposes of training, validation and testing of the model (Fig. ). Medical data were accessed in relation to patients who satisfied the study inclusion criteria. Client sites strived to include all COVID-positive cases from the beginning of the pandemic in December 2019 and up to the time they started local training for the EXAM study. All local training had started by 30 September 2020. The sites also included other patients in the same period with negative RT–PCR test results. Since most of the sites had more SARS-COV-2-negative than -positive patients, we limited the number of negative patients included to, at most, 95% of the total cases at each client site. 1b A ‘case’ included a CXR and the requisite data inputs taken from the patient’s medical record. A breakdown of the cohort size of the dataset for each client site is shown in Fig. . The distribution and patterns of CXR image intensity (pixel values) varied greatly among sites owing to a multitude of patient- and site-specific factors, such as different device manufacturers and imaging protocols, as shown in Fig. PPP tam olaraq bu bölgüyə uyğun gəlmədiyi üçün adətən HDLC/SDLC protokollar dəsti kimi təsvir edilir. ). 1b 1 C və D 6 Patient inclusion criteria Patient inclusion criteria were: (1) patient presented to the hospital’s ED or equivalent; (2) patient had a RT–PCR test performed at any time between presentation to the ED and discharge from the hospital; (3) patient had a CXR in the ED; and (4) patient’s record had at least five of the EMR values detailed in Table , all obtained in the ED, and the relevant outcomes captured during hospitalization. Of note, The CXR, laboratory results and vitals used were the first available for capture during the visit to the ED. The model did not incorporate any CXR, laboratory results or vitals acquired after leaving the ED. 1 Model input VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. . 1 Oksigen işləməsinin müxtəlif cihazlarla müxtəlif müştərilər sitesində dağılımı Extended Data Fig.də göstərilir. 2013-cü ildə aparılmış arxeoloji tədqiqat işləri burada 120 kv.metrlik ərazidə yaşayış yerinin qalığının olduğunu söyləməyə əsas verir (1). . 7 8 The number of positive COVID-19 cases, as confirmed by a single RT–PCR test obtained at any time between presentation to the ED and discharge from the hospital, is listed in Supplementary Table . Each client site was asked to randomly split its dataset into three parts: 70% for training, 10% for validation and 20% for testing. For both 24- and 72-h outcome prediction models, random splits for each of the three repeated local and FL training and evaluation experiments were independently generated. 1 EXAM model development There is wide variation in the clinical course of patients who present to hospital with symptoms of COVID-19, with some experiencing rapid deterioration in respiratory function requiring different interventions to prevent or mitigate hypoxemia , . A critical decision made during the evaluation of a patient at the initial point of care, or in the ED, is whether the patient is likely to require more invasive or resource-limited countermeasures or interventions (such as MV or monoclonal antibodies), and should therefore receive a scarce but effective therapy, a therapy with a narrow risk–benefit ratio due to side effects or a higher level of care, such as admittance to the intensive care unit Buna baxmayaraq, invaziv oksigen terapiya ehtiyacının daha az riskli olan bir xəstə, evdə davamlı öz-monitoring üçün ED-dən qurtulmaq üçün normal bir odada olduğu kimi daha az intensif tərəfi yerləşdirilə bilər. Bu xəstəliklər xəstəxanaya aid olmaq üçün hazırlanmışdır. 62 63 64 65 Düşünürəm ki, bu model heç bir regulator agentliyi tərəfindən onaylanmır və yalnız araşdırma üçün istifadə edilməlidir. EXAM score EXAM FL istifadə edərək öyrənildi; bu, CORISK-a bənzər bir risk hesabı (exam hesabı) gətirir (Extended Data Fig. ) and can be used in the same way to triage patients. It corresponds to a patient’s oxygen support requirements within two windows—24 and 72 h—after initial presentation to the ED. Extended Data Fig. illustrates how CORISK and the EXAM score can be used for patient triage. 27 9a 9b Chest X-ray images were preprocessed to select the anterior position image and exclude lateral view images, and then scaled to a resolution of 224 × 224. As shown in Extended Data Fig. , the model fuses information from both EMR and CXR features (based on a modified ResNet34 with spatial attention pretrained on the CheXpert dataset) “Deep & Cross” şirkətləri . To converge these different data types, a 512-dimensional feature vector was extracted from each CXR image using a pretrained ResNet34, with spatial attention, then concatenated with the EMR features as the input for the Deep & Cross network. The final output was a continuous value in the range 0–1 for both 24- and 72-h predictions, corresponding to the labels described above, as shown in Extended Data Fig. . We used cross-entropy as the loss function and ‘Adam’ as the optimizer. The model was implemented in Tensorflow using the NVIDIA Clara Train SDK . The average AUC for the classification tasks (≥LFO, ≥HFO/NIV or ≥MV) was calculated and used as the final evaluation metric, with normalization to zero-mean and unit variance. CXR images were preprocessed to select the correct series and exclude lateral view images, then scaled to a resolution of 224 × 224 (ref. İŞİD 9a 66 67 68 9b 69 70 27 Feature imputation and normalization A MissForest algorithm was used to impute EMR features, based on the local training dataset. If an EMR feature was completely missing from a client site dataset, the mean value of that feature, calculated exclusively on data from MGB client sites, was used. Then, EMR features were rescaled to zero-mean and unit variance based on statistics calculated on data from the MGB client sites. 71 EMR-CXR data fusionu ilə Deep & Cross ağının ayrıntıları EMR və CXR verilərindən funksiyaların interaksiyalarının daşqınlaşdırılması üçün, Deep & Cross ağ arkitekturasına dayanan bir deep-feature şeması istifadə edildi. . Binary and categorical features for the EMR inputs, as well as 512-dimensional image features in the CXR, were transformed into fused dense vectors of real values by embedding and stacking layers. The transformed dense vectors served as input to the fusion framework, which specifically employed a crossing network to enforce fusion among input from different sources. The crossing network performed explicit feature crossing within its layers, by conducting inner products between the original input feature and output from the previous layer, thus increasing the degree of interaction across features. At the same time, two individual classic deep neural networks with several stacked, fully connected feed-forward layers were trained. The final output of our framework was then derived from the concatenation of both classic and crossing networks. 68 FL details “Federated Average” algoritması McMahan et al. tərəfindən təsvir edilmişdir. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır ki, Hollandiyada, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. ). 72 9c A pseudoalgorithm of FL is shown in Supplementary Note Eksperimentlərimizdə federasiyaların sayı ilə bağlı = 200, hər turda bir yerdə antrenman epokası Hər bir müştərinin sayı, , was up to 20 depending on the network connectivity of clients or available data for a specific targeted outcome period (24 or 72 h). The number of local training iterations, , depends on the dataset size at each client VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. 1 T t K nk k When training on local data only (the baseline), we set the epoch number to 200. The Adam optimizer was used for both local training and FL with an initial learning rate of 5 × 10–5 and a stepwise learning rate decay with a factor 0.5 after every 40 epochs, which is important for the convergence of federated averaging . Random affine transformations, including rotation, translations, shear, scaling and random intensity noise and shifts, were applied to the images for data augmentation during training. 73 BN layerlərin hündürlüyünə görə Farklı müştərilərlə bağımsız və eşitdikcə dağıtılmış bir qurğuda işləməkdə, ən yaxşı model performansı pretrained ResNet34-i yerel diqqətlə tutduğumuzda meydana gəldi. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. 58 47 In this study we investigated a privacy-preserving scheme that shares only partial model updates between server and client sites. The weight updates were ranked during each iteration by magnitude of contribution, and only a certain percentage of the largest weight updates was shared with the server. To be exact, weight updates (also known as gradients) were shared only if their absolute value was above a certain percentile threshold, Dərslər (Extended Data Fig. “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”nin “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in “Neftçi”in”in “Neftçi”in “Neftçi , and could be different for each client Hər turda . Variations of this scheme could include additional clipping of large gradients or differential privacy schemes that add random noise to the gradients, or even to the raw data, before feeding into the network . k 5 Qəza(t) k t 49 51 Statistika analizi "Wilcoxon"ın 24 və 72 saat müddətində yerləşdirilmiş modeli və FL modeli arasında gözləyən performans artımının nəticələrini təsdiq etmək üçün imzalanmış testini həyata keçirdik. Extended Data Fig. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 « 1 × 10–3 in both cases. 2 1 P Pearson’s correlation was used to assess the generalizability (robustness of the average AUC value to other client sites’ test data) of locally trained models in relation to respective local dataset size. Only a moderate correlation was observed ( = 0.43, = 0.035, 24 saat modeli üçün özgürlük dərəcələri (df) = 17 və 0 0 62 Baxılıb Bu, 72-h modeli üçün = 0.003, df = 16).Bu, veritabanı boyunun yalnız bir modelin görünməz verilərə dayanıklılığına səbəb olan tək fakt deyil. r P r P To compare ROC curves from the global FL model and local models trained at different sites (Extended Data Fig. Bu barədə “The Times” xəbər verir ki, bu barədə “The Times” xəbər verir ki, bu barədə “The Times” məlumat yayıb. AUC1 – AUC2 – AUC2 – AUC2 – AUC2 – AUC2 Niyə is the standardized difference, is the standard deviation of the bootstrap differences and AUC1 and AUC2 are the corresponding bootstrapped AUC series. By comparing with normal distribution, we obtained the Təxminən tabloya təsvir edilir Belə ki, null hipotezi çox az qəbul edilmişdir. Əsas səhifə » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm » Gündəm VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır. . 3 D s D s D P 2 P P 74 VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. Biz bir-birinə variasiya analizi (ANOVA) testləri keçirdik ki, dörd yerdə həqiqət kategoriyası (RA, LFO, HFO, MV) arasındakı yerel və FL model qiymətləri bir-birinə bənzəyək. 2013-cü ildə aparılmış arxeoloji tədqiqat işləri burada 120 kv.metrlik ərazidə yaşayış yerinin qalığının olduğunu söyləməyə əsas verir (1). - beş ayrı lokal yerlərin qiyməti 245.7, 253.4, 342.3, 389.8 və 634.8, FL modelinin qiyməti isə 843.5. VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu. FL modelində ANOVA testinin qiyməti <2 × 10–16, bu, FL öngörülməsi qiymətlərinin fərqli öngörülmə sınıfları arasında istatistik olaraq böyük bir fərq olduğunu göstərir. 10 F F F P Xəbərlər Sumqayıt İnformasiya prosesi haqqında daha çox məlumat Bu yazı ilə bağlıdır. Nature Research Report xəritədə Data xəritədə Bu tədqiqatda iştirak edən 20 institutun verilişi onların nəzarətində qalır.Bu verilər hər bir yerdə təhsil üçün istifadə edilmişdir və digər iştirak edən institutlarla və ya federated server ilə paylaşılmamışdır və bunlar açıq-aşkar istifadə edilə bilməzlər. Bağımsız validasiya sitesindən olan verilər CAMCA tərəfindən tutulur və quraşdırılması Q.L. ilə əlaqələndirilib. CAMCA tərəfindən qəbul olunaraq, MGB araşdırma administrasiyası tərəfindən və MGB IRB və politikasına uyğun olaraq, araşdırma üçün IRB-nin verilişini və dəyişdirilməsini həyata keçirə bilər. Kodi xəritədə Bu tədqiqatda istifadə edilən bütün kod və proqramlar NGC-də açıq-aşkar istifadə olunur. Access, guest log in və ya profil yaratmaq üçün aşağıdaki URL-lərdən birini girin. Şirkət : The federated learning software is available as part of the Clara Train SDK: . Alternatively, use this command to download the model “wget --content-disposition Xatırladaq ki, bu barədə “Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırladaq ki, Xatırlama”. 61 https://ngc.nvidia.com/catalog/models/nvidia:med:clara_train_covid19_exam_ehr_xray https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:clara-train-sdk https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/med/clara_train_covid19_exam_ehr_xray/versions/1/zip Referentlər Budd, J. et al. Digital technologies in the public-health response to COVID-19. , 1183–1192 (2020). Nat. Med. 26 Moorthy, V., Henao Restrepo, A. M., Preziosi, M.-P. & Swaminathan, S. Data sharing for novel coronavirus (COVID-19). , 150 (2020). Bull. World Health Organ. 98 Chen, Q., Allot, A. & Lu, Z. Keep up with the latest coronavirus research. , 193 (2020). Nature 579 Fabbri, F., Bhatia, A., Mayer, A., Schlotter, B. & Kaiser, J. BCG IT spend pulse: how COVID-19 is shifting tech priorities. (2020). https://www.bcg.com/publications/2020/how-covid-19-is-shifting-big-it-spend Candelon, F., Reichert, T., Duranton, S., di Carlo, R. C. & De Bondt, M. The rise of the AI-powered company in the postcrisis world. (2020). https://www.bcg.com/en-gb/publications/2020/business-applications-artificial-intelligence-post-covid Chao, H. et al. Integrative analysis for COVID-19 patient outcome prediction. , 101844 (2021). Med. Image Anal. 67 Zhu, X. et al. Joint prediction and time estimation of COVID-19 developing severe symptoms using chest CT scan. , 101824 (2021). Med. Image Anal. 67 Yang, D. et al. Federated semi-supervised learning for Covid region segmentation in chest ct using multi-national data from China, Italy, Japan. , 101992 (2021). Med. Image Anal. 70 Minaee, S., Kafieh, R., Sonka, M., Yazdani, S. & Jamalipour Soufi, G. Deep-COVID: predicting COVID-19 from chest X-ray images using deep transfer learning. , 101794 (2020). Med. Image Anal. 65 COVID-19 Studies from the World Health Organization Database. (2020). https://clinicaltrials.gov/ct2/who_table ACTIV. (2020). https://www.nih.gov/research-training/medical-research-initiatives/activ Coronavirus Treatment Acceleration Program (CTAP). US Food and Drug Administration (2020). https://www.fda.gov/drugs/coronavirus-covid-19-drugs/coronavirus-treatment-acceleration-program-ctap Gleeson, P., Davison, A. P., Silver, R. A. & Ascoli, G. A. A commitment to open source in neuroscience. , 964–965 (2017). Neuron 96 Piwowar, H. et al. The state of OA: a large-scale analysis of the prevalence and impact of open access articles. , e4375 (2018). PeerJ. 6 European Society of Radiology (ESR). What the radiologist should know about artificial intelligence – an ESR white paper. , 44 (2019). Insights Imaging 10 Pesapane, F., Codari, M. & Sardanelli, F. Artificial intelligence in medical imaging: threat or opportunity? Radiologists again at the forefront of innovation in medicine. , 35 (2018). Eur. Radiol. Exp. 2 Price, W. N. 2nd & Cohen, I. G. Privacy in the age of medical big data. , 37–43 (2019). Nat. Med. 25 Liang, W. et al. Development and validation of a clinical risk score to predict the occurrence of critical illness in hospitalized patients with COVID-19. , 1081–1089 (2020). JAMA Intern. Med. 180 Wynants, L. et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal. , m1328 (2020). Brit. Med. J. 369 Zhang, L. et al. D-dimer levels on admission to predict in-hospital mortality in patients with Covid-19. , 1324–1329 (2020). J. Thromb. Haemost. 18 Sands, K. E. et al. Patient characteristics and admitting vital signs associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19)-related mortality among patients admitted with noncritical illness. (2020). https://doi.org/10.1017/ice.2020.461 American College of Radiology. CR recommendations for the use of chest radiography and computed tomography (CT) for suspected COVID-19 infection. (2020). https://www.acr.org/Advocacy-and-Economics/ACR-Position-Statements/Recommendations-for-Chest-Radiography-and-CT-for-Suspected-COVID19-Infection Rubin, G. D. et al. The role of chest imaging in patient management during the COVID-19 pandemic: a multinational consensus statement from the Fleischner Society. , 172–180 (2020). Radiology 296 World Health Organization. Use of chest imaging in COVID-19. (2020). https://www.who.int/publications/i/item/use-of-chest-imaging-in-covid-19 Jamil, S. et al. Diagnosis and management of COVID-19 disease. , 10 (2020). Am. J. Respir. Crit. Care Med. 201 Redmond, C. E., Nicolaou, S., Berger, F. H., Sheikh, A. M. & Patlas, M. N. Emergency radiology during the COVID-19 pandemic: The Canadian Association of Radiologists Recommendations for Practice. , 425–430 (2020). Can. Assoc. Radiologists J. 71 Buch, V. et al. Development and validation of a deep learning model for prediction of severe outcomes in suspected COVID-19 Infection. Preprint at (2021). https://arxiv.org/abs/2103.11269 Lyons, C. & Callaghan, M. The use of high-flow nasal oxygen in COVID-19. , 843–847 (2020). Anaesthesia 75 Whittle, J. S., Pavlov, I., Sacchetti, A. D., Atwood, C. & Rosenberg, M. S. Respiratory support for adult patients with COVID-19. , 95–101 (2020). J. Am. Coll. Emerg. Physicians Open 1 Ai, J., Li, Y., Zhou, X. & Zhang, W. COVID-19: treating and managing severe cases. , 370–371 (2020). Cell Res. 30 Esteva, A. et al. A guide to deep learning in healthcare. , 24–29 (2019). Nat. Med. 25 Cahan, E. M., Hernandez-Boussard, T., Thadaney-Israni, S. & Rubin, D. L. Putting the data before the algorithm in big data addressing personalized healthcare. , 78 (2019). NPJ Digit. Med. 2 Thrall, J. H. et al. Artificial intelligence and machine learning in radiology: opportunities, challenges, pitfalls, and criteria for success. , 504–508 (2018). J. Am. Coll. Radiol. 15 Shilo, S., Rossman, H. & Segal, E. Axes of a revolution: challenges and promises of big data in healthcare. , 29–38 (2020). Nat. Med. 26 Gao, Y. & Cui, Y. Deep transfer learning for reducing health care disparities arising from biomedical data inequality. , 5131 (2020). Nat. Commun. 11 Rieke, N. et al. The future of digital health with federated learning. , 119 (2020). NPJ Dig. Med. 3 Yang, Q., Liu, Y., Chen, T. & Tong, Y. Federated machine learning: concept and applications. , 12 (2019). ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10 Ma, C. et al. On safeguarding privacy and security in the framework of federated learning. , 242–248 (2020). IEEE Netw. 34 Brisimi, T. S. et al. Federated learning of predictive models from federated Electronic Health Records. , 59–67 (2018). Int. J. Med. Inform. 112 Roth, H. R. et al. Federated learning for breast density classification: a real-world implementation. In , (eds. Albarqouni, S. et al.) Vol. 12,444, 181–191 (Springer International Publishing, 2020). Proc. Second MICCAI Workshop, DART 2020 and First MICCAI Workshop, DCL 2020 Domain Adaptation and Representation Transfer, and Distributed and Collaborative Learning Sheller, M. J. et al. Federated learning in medicine: facilitating multi-institutional collaborations without sharing patient data. , 12598 (2020). Sci. Rep. 10 Remedios, S. W., Butman, J. A., Landman, B. A. & Pham, D. L. in (eds Remedios, S. W. et al.) (Springer, 2020). Federated Gradient Averaging for Multi-Site Training with Momentum-Based Optimizers Xu, Y. et al. A collaborative online AI engine for CT-based COVID-19 diagnosis. Preprint at (2020). https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.10.20096073v2 Raisaro, J. L. et al. SCOR: A secure international informatics infrastructure to investigate COVID-19. , 1721–1726 (2020). J. Am. Med. Inform. Assoc. 27 Vaid, A. et al. Federated learning of electronic health records to improve mortality prediction in hospitalized patients with COVID-19: machine learning approach. , e24207 (2021). JMIR Med. Inform. 9 Nino, G. et al. Pediatric lung imaging features of COVID-19: a systematic review and meta-analysis. , 252–263 (2021). Pediatr. Pulmonol. 56 Fredrikson, M., Jha, S. & Ristenpart, T. Model inversion attacks that exploit confidence information and basic countermeasures. In 1322–1333, (2015). Proc. 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security https://doi.org/10.1145/2810103.2813677 Zhu, L., Liu, Z. & Han, S. in (eds Wallach, H. et al.) 14774–14784 (Curran Associates, Inc., 2019). Advances in Neural Information Processing Systems 32 Kaissis, G. A., Makowski, M. R., Rückert, D. & Braren, R. F. Secure, privacy-preserving and federated machine learning in medical imaging. , 305–311 (2020). Nat. Mach. Intell. 2 Li, W. et al. in 133–141 (Springer, 2019). Privacy-Preserving Federated Brain Tumour Segmentation Shokri, R. & Shmatikov, V. Privacy-preserving deep learning. In (2015). Proc. 53rd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton) https://doi.org/10.1109/allerton.2015.7447103 Li, X. et al. Multi-site fMRI analysis using privacy-preserving federated learning and domain adaptation: ABIDE results. , 101765 (2020). Med. Image Anal. 65 Estiri, H. et al. Predicting COVID-19 mortality with electronic medical records. , 15 (2021). NPJ Dig. Med. 4 Jiang, G. et al. Harmonization of detailed clinical models with clinical study data standards. , 65–74 (2015). Methods Inf. Med. 54 Yang, D. et al. in . (2019). Searching Learning Strategy with Reinforcement Learning for 3D Medical Image Segmentation https://doi.org/10.1007/978-3-030-32245-8_1 Elsken, T., Metzen, J. H. & Hutter, F. Neural architecture search: a survey. , 1–21 (2019). J. Mach. Learning Res. 20 Yao, Q. et al. Taking human out of learning applications: a survey on automated machine learning. Preprint at (2019). https://arxiv.org/abs/1810.13306 Ioffe, S. & Szegedy, C. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In , PMLR , 448–456 (2015). Proc. 32nd International Conf. Machine Learning 37 Kaufman, S., Rosset, S. & Perlich, C. Leakage in data mining: formulation, detection, and avoidance. In , 556–563 (2011). Proc. 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining Zhang, C. et al. BatchCrypt: efficient homomorphic encryption for cross-silo federated learning. In , 493–506 (2020). Proc. 2020 USENIX Annual Technical Conference, ATC 2020 . (2020). Nvidia NGC Catalog: COVID-19 Related Models https://ngc.nvidia.com/catalog/models?orderBy=scoreDESC&pageNumber=0&query=covid&quickFilter=models&filters Marini, J. J. & Gattinoni, L. Management of COVID-19 respiratory distress. , 2329–2330 (2020). JAMA 323 Cook, T. M. et al. Consensus guidelines for managing the airway in patients with COVID-19: Guidelines from the Difficult Airway Society, the Association of Anaesthetists the Intensive Care Society, the Faculty of Intensive Care Medicine and the Royal College of Anaesthetist. , 785–799 (2020). Anaesthesia 75 Galloway, J. B. et al. A clinical risk score to identify patients with COVID-19 at high risk of critical care admission or death: an observational cohort study. , 282–288 (2020). J. Infect. 81 Kilaru, A. S. et al. Return hospital admissions among 1419 COVID-19 patients discharged from five U.S. emergency departments. , 1039–1042 (2020). Acad. Emerg. Med. 27 He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Deep residual learning for image recognition. In (2016). Proc. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.90 Irvin, J. et al. CheXpert: a large chest radiograph dataset with uncertainty labels and expert comparison. , 590–597 (2019). Proc. AAAI Conf. Artif. Intell. 33 Wang, R., Fu, B., Fu, G. & Wang, M. Deep & Cross network for Ad Click predictions. In Article no. 12 (2017). Proc. ADKDD’17 Abadi, M. et al. TensorFlow: asystem for large-scale machine learning. In , USENIX Association 265–283 (2016). 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16) . (2020). NVIDIA Clara Imaging https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging Stekhoven, D. J. & Bühlmann, P. MissForest–non-parametric missing value imputation for mixed-type data. , 112–118 (2012). Bioinformatics 28 McMahan, H., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S. & y Arcas, B. A. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. (2017). http://proceedings.mlr.press/v54/mcmahan17a.html Hsieh, K., Phanishayee, A., Mutlu, O. & Gibbons, P. B. The non-IID data quagmire of decentralized machine learning. In PMLR 119 (2020). Proc. 37th International Conf. Machine Learning Robin, X. et al. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. , 77 (2011). BMC Bioinformatics 12 tanınması The views expressed in this study are those of the authors and not necessarily those of the NHS, the NIHR, the Department of Health and Social Care or any of the organizations associated with the authors. MGB thank the following individuals for their support: J. Brink, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA; M. Kalra, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA; N. Neumark, Center for Clinical Data Science, Massachusetts General Brigham, Boston, MA; T. Schultz, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA; N. Guo, Center for Advanced Medical Computing and Analysis, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA; J. K. Cramer, Director, QTIM lab at the Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging at MGH; S. Pomerantz, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA; G. Boland, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA; W. Mayo-Smith, Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA. UCSF thank P. B. Storey, J. Chan and J. Block for implementing the UCSF FL client infrastructure, and W. Tellis for providing the source imaging repository for this work. The UCSF EMR and clinical notes for this study were accessed via the COVID-19 Research Data Mart, . The Faculty of Medicine, Chulalongkorn University thank the Ratchadapisek Sompoch Endowment Fund RA (PO) (no. 001/63) for the collection and management of COVID‐19-related clinical data and biological specimens for the Research Task Force, Faculty of Medicine, Chulalongkorn University. NIHR Cambridge Biomedical Research Centre thank A. Priest, who is supported by the NIHR (Cambridge Biomedical Research Centre at the Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust). National Taiwan University MeDA Lab and the MAHC and Taiwan National Health Insurance Administration thank the MOST Joint Research Center for AI technology, the All Vista Healthcare National Health Insurance Administration, Taiwan, the Ministry of Science and Technology, Taiwan and the National Center for Theoretical Sciences Mathematics Division. National Institutes of Health (NIH) acknowledge that the NIH Medical Research Scholars Program is a public–private partnership supported jointly by the NIH and by generous contributions to the Foundation for the NIH from the Doris Duke Charitable Foundation, the American Association for Dental Research, the Colgate-Palmolive Company, Genentech, alumni of student research programs and other individual supporters via contributions to the Foundation for the NIH. https://data.ucsf.edu/covid19 Bu yazı CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisenziyası altında mövcuddur. Bu yazı CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisenziyası altında mövcuddur.
