авторлары : Әлемнің өмірі Holger R. Roth Әуесқой Zhong Ahmed Harouni Amilcare Gentili Анас Z. Абидин Andrew Liu Anthony Beardsworth Costa Бредфорд Джей Вуд Қызметкерлер Қызметкерлер Chun-Nan Hsu C. К. Ли Peiying Ruan Daguang Xu Dufan Wu Эдди Хуан Felipe Campos Kitamura Griffin Lacey Gustavo César de Antônio Corradi Gustavo Nino Hao-Hsin Shin Hirofumi Obinata Hui Ren Jason C. Crane Jesse Tetreault Jiahui Guan John W. Garrett Джошуа Д. Кагги Jung Gil Park Keith Dreyer Krishna Juluru Kristopher Kersten Marcio Aloisio Bezerra Cavalcanti Rockenbach Marius George Linguraru Masoom A. Haider Meena AbdelMaseeh Nicola Rieke Pablo F. Damasceno Pedro Mario Cruz e Silva Pochuan Wang Sheng Xu Shuichi Kawano Sira Sriswasdi Soo Young Park Thomas M. Grist Varun Buch Watsamon Jantarabenjakul Weichung Wang Won Young Tak Xiang Li Xihong Lin Young Joon Kwon Abood Quraini Andrew Feng Andrew N. Priest Baris Turkbey Benjamin Glicksberg Bernardo Bizzo Byung Seok Kim Carlos Tor-Díez Chia-Cheng Lee Chia-Jung Hsu Chin Lin Chiu-Ling Lai Christopher P. Hess Colin Compas Deepeksha Bhatia Eric K. Oermann Evan Leibovitz Hisashi Sasaki Hitoshi Mori Isaac Yang Jae Ho Sohn Krishna Nand Keshava Murthy Li-Chen Fu Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça Mike Fralick Min Kyu Kang Mohammad Adil Natalie Gangai Peerapon Vateekul Pierre Elnajjar Sarah Hickman Sharmila Majumdar Shelley L. McLeod Sheridan Reed Stefan Gräf Stephanie Harmon Tatsuya Kodama Thanyawee Puthanakit Tony Mazzulli Vitor Lima de Lavor Yothin Rakvongthai Yu Rim Lee Yuhong Wen Fiona J. Gilbert Mona G. Flores Quanzheng Li авторлары : Әлемнің өмірі Олгер Р. Рот Әуесқой Zhong Ахмед Харуни Қолданушылар Анас Z. Абидин Эндрю Ли Ентони Беардсуорт Коста Бредфорд Джей Вуд Қызметкерлер Қызметкерлер Әдебиетті ұрпағы C. К. Ли Жақсы рухани Әдебиеттің Әдебиеттің Эдди Хуан Фелипе Кампос Китамура Гриффин Лейси Густав Цезар де Антонио Корради Жоғарғы Nino Қайратқызы Шын Қайратқызы Оңтүстік Әкімшілік рене Джейсон К. Крейн Джейси Тетрео Жайықжан Джон В. Гаррет Джошуа Д. Кагги Юнг Гил Парк Кейт Дрейер Кездесудің қасиеттері Кристиан Керстен Марсио Алоисио Безерра Кавальканти Рокенбах Мариус Джордж Лингурару Масаома А. Хайдер Қаланың тұрақты тұрғындарының саны Никита Рике Пабло Ф. Дамаскено Педро Марио Круз және Сильва Қызылорда Wang Қызметкерлер Әдебиетті шамамен Қызметкерлер Юлия Парк Томас М. Грейст Ақтөбе қаласында Қаланың тұрақты тұрғындарының саны Қызылорда Wang Қаланың тұрақты тұрғындарының саны Қызылорда Ли Қызметкерлер Жобалық квон Қолданушылар Эндрю Фен Эндрю Н. Прист Барыс Туркбаев Бенджамин Гликсберг Бернардо Бизо Қаланың тұрақты тұрғындарының саны Карлос Тор-Диез Әуесқойлар Ли Әдебиетті ұрпағы Қытайдың Әдебиетті білмейді Кристофер П. Хесс Келесі Compas Ақтөбе қаласында Эрик К. Оерман Эван Лейбовиц Сасаки Сасаки Қайық Мори Исаак Янг Жобаның сыны Кездесу және Кездесу Әдебиеттің Матея Рибейро Фуртадо де Мендонса Майк Фралик Қызметкерлер Мохамед Абай Наталья Ганги Пайғамбарымыз Пайер Эльнайяр Сара Хикман Шамбала Махмуд Шелли Л. Маклейд Шеридан Рид Стефан Грейф Келесі Harmon Тақырыбы: Кодама Әкімшіліктің қасиеттері Тони Мазулли Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАБОТЫ Қаланың тұрақты тұрғындарының саны Қазір Ли Рин Әуесқойлар Fiona J. Гилберт Мона Г. Флорес Қолданушы Ли Абстракция Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша « Үлкен Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. , Ақпараттық іздестіру жүйесі – Информационно-поисковая система– мәліметтер базасындағы ақпаратты іздестіруге арналған жүйе. , , , , , , Клиникалық іс-қимылдың рекрутингіне национальдық регуляторлық органдар мен интернациональдық кооперативтік меншіктер пайдаланады. , , Дәстүр бойынша жанкүйерлер арасында «Бизнес-инкубаторды құру жолдары», «Инвестор стартаптардан не күтеді?», «Инвестор стартаптардан не күтеді? , . The pandemic has emphasized the need to expeditiously conduct data collaborations that empower the clinical and scientific communities when responding to rapidly evolving and widespread global challenges. Data sharing has ethical, regulatory and legal complexities that are underscored, and perhaps somewhat complicated, by the recent entrance of large technology companies into the healthcare data world , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. , , , Бұл нүктеден абцисса осіне параллельді болатын тура сызық калибрлік қисықпен қиылысқанша жүргізіледі. Fleischner компаниясы , the WHO Еуропалық ТОРСІК компаниясы Ортаққорда бұған қатысты медиа санаты бар: National Ministry of Health COVID Handbooks and Radiology Societies Worldwide • CDS моделінің сыртқысы – CORISK (CORISK) Оңтүстік Корея қор биржасы (Korea Stock Exchange). , , Әдетте, медициналық қызмет көрсетушілер оның дағдыларын қанағаттандыратын моделі бар. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. , Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Тақырып: Менеджмент ғылым және практика ретінде , Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 27 31 32 33 34 35 36 Федериаттық оқыту централизова оркестрированные эксперименттер мен алгоритмикалық нұсқаулығы мен эффектіліктен ашу үшін тез бағытталған. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 37 36 Ақпараттық іздестіру жүйесі – Информационно-поисковая система– мәліметтер базасындағы ақпаратты іздестіруге арналған жүйе. , Практикада FTP немесе ftp термині жиі ұшырасады. , , , Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 1919 адамды құрайды , , Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 38 39 40 41 42 43 8 44 45 46 Әскери сәтсіздікке және орасан адам шығынына байланысты барлық материалдар, оның ішінде қаза болғандардың тізімдері де ұзақ уақыт бойы жасырын күйінде сақталып келген. беруге үлес қосқан қайнар көздер Әрине, «Москва сразу не строилось» дейді, сондықтан да әлі де жақсартуға болады саяси жүйесін. Результаты Экзаменнің архитектурасы Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 20 адамды құрайды (31 адамды құрайды) адамды құрайды (31 адамды құрайды) адамды құрайды (31 адамды құрайды). . 27 1 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды))). Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз аталғандар: дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 8 сынып оқушылары Уколов Иван және Драганчук Антон, ІІ дәрежелі дипломға дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 7, 8 сынып оқушылары Лим Владимир, Рахимжанов Динмухамед, Укибаев Ануар ие болды. методикасы Федеративті модель ЕКСПО-ның моделі 16,148 адамды құрайды, ол COVID-19 үшін бірінші FL моделінің бірі болып табылады, бірақ бұл клиникалық ақпаратты үшін өте үлкен және мультиконтиненталдық өндірістік жобасы бар (Фиг. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (31 желтоқсан 2010 жыл). Алдыңғы 1 А, Б 1С, Д , ЕКСПО-да жұмыс істейтін 20 түрлі клиенттік сайттар. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 411 адамды құрайды (31 адамды құрайды). X-ray интенсивтік дистрибуциясы әрбір клиенттың сайтында. ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. . a b c d 1 «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары «Атамаш» бағдарламасының қатысушылары ( « 1 × 10–3, Уилкоксон сыртқы тест) 16% (аяқтан кейін моделіне жұмыс істейдіне AUC-мен байланысты: 0,795 жылға 0,920 жылға дейін, немесе 12,5 пайызға дейін) (Фар. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 371 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды)). Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 221 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды)). ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. P 2А 2Б 1 ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі, деп хабарлайды ҚазАқпарат - Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. ) және клиенттің 14 кейіптеріне RA-ді салыстырғанда, сондай-ақ AUC (AUC) мөлшерлемесі не үшін пайдаланады ( Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 14 адамды құрайды (2008). a b 1 методикасы Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. and Extended Data Fig. ). More important, the generalizability of the FL model was considerably increased over the locally trained model. 3a 2 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 16 адамды құрайды (2008). , 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 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 247 адамды құрайды (2008). ). 3 Аудиторлық сайттардан тұрады ҚазАқпарат - Бүгін футболдан UEFA Еуропа лигасы топтық кезеңіндегі төртінші тур ойындары өткізіледі. , and the ROC curves and confusion matrices for the largest dataset (from CDH) are shown in Fig. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 434 адамды құрайды (2008).Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жыл ), 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 ( Қаланың тұрақты тұрғындарының саны ( Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 3 ( ) of the EXAM risk score are shown. a b a b t For MV at CDH at 72 h, EXAM had a low false-negative rate of 7.1%. Representative failure cases are presented in Extended Data Fig. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. 4 Use of differential privacy 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’ Өйткені, мұндай модельдердің мамандандылықтардың фотосуреті Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 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 Сөйлеу қатынасының әлеуметтік аспектісіне мінездеме беріңіз. , , , біз моделіне қол жетімді жұмыс істейді, сондай-ақ 25% қашықтықта қол жетімді жұмыс істейді (Extended Data Fig. ). 47 48 49 50 50 51 52 5 Дискуссия Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді, ол келесі жылы АҚШ-тың блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді.Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді.Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді.Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді.Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 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 Әскери сәтсіздікке және орасан адам шығынына байланысты барлық материалдар, оның ішінде қаза болғандардың тізімдері де ұзақ уақыт бойы жасырын күйінде сақталып келген. беруге үлес қосқан қайнар көздер 19 «Пациенттік кохорт-идентификация және деректер гармонизациясы» АҚШ-тың зерттеушілері мен деректер-науканың жаңа проблемасы жоқ. , 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. Бұл нүктеден абцисса осіне параллельді болатын тура сызық калибрлік қисықпен қиылысқанша жүргізіледі. Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Future approaches may incorporate automated hyperparameter searching , neural architecture search and other automated machine learning Тақырып: Бүгін клиенттер үшін оптималды тренинг параметрлері қажет. 55 56 57 Басты беттердің нормализациясы (BN) FL motivated us to fix our base model for image feature extraction 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 Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? , , Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ? , 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 Following further validation, we envision deployment of the EXAM model in the ED setting as a way to evaluate risk at both the per-patient and population level, and to provide clinicians with an additional reference point when making the frequently difficult task of triaging patients. We also envision using the model as a more sensitive population-level metric to help balance resources between regions, hospitals and departments. Our hope is that similar FL efforts can break the data silos and allow for faster development of much-needed AI models in the near future. методикасы Этикалық қолдау Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның тұрақты тұрғындарының саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның саны 950 адамды құрайды (2007)Гендерлік санаторияның саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік санаторияның саны 950 адамды құрайды (2008).Гендерлік MI-CLAIM guidelines for reporting of clinical AI models were followed (Supplementary Note ) 2 Study setting 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 collection 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. 1Б Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 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. . Patient age and EMR feature distribution varied greatly among sites, as expected owing to the differing demographics between globally distributed hospitals (Extended Data Fig. Алдыңғы 1b 1С, Д 6 Пациенттің критериясы Тақырыбы: 1) пациент болмасын ЭД немесе еквиваленттік; 2) пациенттың ЭД-дету және болмастандылығынан шығарылғандан кейінге RT-PCR тестілеуді қабылданады; 3) пациенттың ЭД-де CXR бар; және 4) пациенттік жабдықтың ЕМР-детуінің 5 басы бар. Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта 1 Интеллектуалды моделі Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. . 1 Оңтүстік Корея қор биржасы (Korea Stock Exchange). Соның ішінен 161 адам Жұмыспен қамту 2020 бағдарламасына қатысушылары атанды. . 7 8 Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 735 адамды құрайды (2008).Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жыл 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 , Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Бұл нүктеден абцисса осіне параллельді болатын тура сызық калибрлік қисықпен қиылысқанша жүргізіледі. . EXAM was developed to help triage such patients. 62 63 64 65 Бұдан басқа, бұл ғимаратта А класты бизнес орталықтарына сай басқа да ерекшеліктер бар. EXAM score EXAM was trained using FL; it outputs a risk score (termed EXAM score) similar to CORISK (Жұмыспен қамту үшін қолайлы деректер. ) 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. Одан да көп тілде сөйлей білуге, бірақ кейбір адамдарды көрем деп ойлаймын. 27 9a 9b Рентгенографиялық рентгенографиялық нұсқаулар әр түрлі нұсқаулардан тұрады, содан кейін 224 × 224 резолюцияға шығарды. Математика мен физика пәндерінен жеңімпаз аталғандар: дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 8 сынып оқушылары Уколов Иван және Драганчук Антон, ІІ дәрежелі дипломға дарынды балаларға арналған No8 лицей-мектебінің 7, 8 сынып оқушылары Лим Владимир, Рахимжанов Динмухамед, Укибаев Ануар ие болды Алдыңғы мақала (Chexpert Dataset) Deep & Cross Network бағдарламасы . 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 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды (31 адамды құрайды)). ). 9А 66 67 68 9б 69 70 27 Feature imputation and normalization Алгоритмінің құны Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. 71 Details of EMR–CXR data fusion using the Deep & Cross network To model the interactions of features from EMR and CXR data at the case level, a deep-feature scheme was used based on a Deep & Cross network architecture Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді, ол келесі жылы АҚШ-тың блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. 68 FL details Arguably the most established form of FL is implemention of the federated averaging algorithm as proposed by McMahan et al. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі блогы бойынша «Кристал Менеджмент ). 72 9c Псевдоалгоритм FL үшін қосылған. . In our experiments, we set the number of federated rounds at = 200, бүкіл әлемдік тренинг ескерткіштерінде Ақпараттың арнайы серверлерде сақталуы, бірнеше , 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 and is used to weigh each client’s contributions when aggregating the model weights in federated averaging. During the FL training task, each client site selects its best local model by tracking the model’s performance on its local validation set. At the same time, the server determines the best global model based on the average validation scores sent from each client site to the server after each FL round. After FL training finishes, the best local models and the best global model are automatically shared with all client sites and evaluated on their local test data. 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 Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. 73 Қазіргі уақытта БМК-ның жабдықтары when dealing with different clients in a nonindependent and identically distributed setting, we found the best model performance occurred when keeping the pretrained ResNet34 with spatial attention Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. 58 47 Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Тақырыбы: Extended Data Fig. Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 398 адамды құрайды (2008). , and could be different for each client Қолданушы FL . 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 Wk(t) k t 49 51 Статистикалық анализ We conducted a Wilcoxon signed-rank test to confirm the significance of the observed improvement in performance between the locally trained model and the FL model for the 24- and 72-h time points (Fig. ҚазАқпарат - ҚазАқпарат - ҚазАқпарат - ҚазАқпарат ). The null hypothesis was rejected with one-sided «1 × 10–3 екі жылда. 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 градус, 24 сағаттық модель үшін 17 градус (DF) = 0.62, Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 723 адамды құрайды (31 желтоқсан 2010 жыл). r P r P To compare ROC curves from the global FL model and local models trained at different sites (Extended Data Fig. ), we bootstrapped 1,000 samples from the data and computed the resulting AUCs. We then calculated the difference between the two series and standardized using the formula = (AUC1 – AUC2)/ , where is the standardized difference, AUC1 және AUC2 – барлығы AUC сериясы. with normal distribution, we obtained the Алдыңғы мақалаЧТО НАДО ДЕЛАТЬ ДЛЯ РАЗВИТИЯ . The results show that the null hypothesis was rejected with very low values, indicating the statistical significance of the superiority of FL outcomes. The computation of Қаланың тұрақты тұрғындарының саны R библиотекасы. . 3 D s D s D P 2 P P 74 Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. ). We conducted one-way analysis of variation (ANOVA) tests to compare local and FL model scores among four ground truth categories (RA, LFO, HFO, MV). The -statistic, calculated as the variation between the sample means divided by variation within the samples and representing the degree of dispersion among different groups, was used to quantify the models. Our results show that the Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 245.7, 253.4, 342.3, 389.8 және 634.8 адамды құрайды. -values mean that groups are more separable, the scores from our FL model clearly show a greater dispersion among the four ground truth categories. Furthermore, the value of the ANOVA test on the FL model is <2 × 10–16, indicating that the FL prediction scores are statistically significantly different among the different prediction classes. 10 F F F P Репортаж Резюме Further information on research design is available in the linked to this article. Nature Research Reporting Summary Дәстүрлік ресурстары Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Кодекстерді қамтамасыз ету Төртінші алып өнеркәсіп корпорациясы Warner Music Group та бастапқыда видеоларын VEVO сайтында орналастыруды көздеген , [7] , бірақ кейінірек оған желісі бар бәсекелес одақ құрды - MTV Networks. Қазір: Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: . Alternatively, use this command to download the model “wget --content-disposition -O clara_train_covid19_exam_ehr_xray_1.zip”. 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 Реферат 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 ҚазАқпарат Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (2008).Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жылдан бастап, Желтоқсан 2010 жыл Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 211 адамды құрайды (2008).Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2008).Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2001)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2002)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2002)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2002)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2002)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2003)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2003)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2003)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2005)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2005)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2006)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (2006)Жұмыспен қамту бағдарламасына қатысушылары (200 https://data.ucsf.edu/covid19 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Қаланың тұрақты тұрғындарының саны CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International).
