Flower превосходит традиционные методы машинного обучения в области клинического ИИ.

Описание: 🎤 Название доклада: Flower превосходит традиционное машинное обучение в клиническом ИИ
👤 Докладчик: Ян Гао, научный сотрудник Flower Labs
🔗 Веб-сайт:   / yan-gao-bb597a254  

В этом докладе Ян Гао представит глобальное клиническое исследование ИИ, использующее федеративное обучение (ФО) для прогнозирования прогрессирования инвалидности при рассеянном склерозе. Используя данные 26 000 пациентов из 146 центров и 32 стран, команда демонстрирует, что ФО, особенно персонализированные подходы, такие как тонкая настройка и адаптивная двухветвевая сеть, превосходят традиционное централизованное машинное обучение, сохраняя при этом конфиденциальность пациентов. Результаты показывают, как Flower обеспечивает точное клиническое прогнозирование в реальных условиях в масштабе и демонстрируют растущую роль федеративного ИИ в здравоохранении.

▶️ Смотрите полную запись Дня здравоохранения и медико-биологических наук Flower UK 2025:
   • Flower UK Health and Life Sciences Day  

Мероприятие Flower UK Health and Life Sciences Day 2025 собрало британских исследователей, инженеров и лидеров для обмена опытом в области технологий повышения конфиденциальности и федеративного ИИ для здравоохранения и медико-биологических наук. На мероприятии были представлены примеры внедрения в клинической, биомедицинской и операционной сферах, а также показано, как Flower обеспечивает ответственное и готовое к применению в производстве внедрение ИИ, сохраняя при этом контроль над организациями и поддерживая общественное доверие.

🌼 Узнайте больше: https://flower.ai/events
💬 Присоединяйтесь к нашему сообществу в Slack: https://flower.ai/join-slack/
💡 Форум: https://discuss.flower.ai
🔗 LinkedIn:   / flwrlabs