有史以来规模最大的脑肿瘤研究，使用联合机器学习，在不共享任何患者数据的情况下进行

来自 Penn Medicine 和 Intel Corporation 的研究人员领导了迄今为止最大的全球机器学习工作。 他们收集了在全球 71 个地点对 6,314 名胶质母细胞瘤患者进行脑部扫描的信息。 研究人员开发了一种模型，可以在不损害患者隐私的情况下改进肿瘤三个亚室的识别和预测边界。 他们的发现今天发表在《自然通讯》上。

宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院表示，资深作者 Spyridon B. Bakas 博士。 是病理学与检验医学和放射学的助理教授。 我们输入机器学习模型的数据越多，它们就越好。 这将提高我们的能力，更精确地治疗和清除患者的胶质母细胞瘤。

许多研究 GBM（一种侵袭性脑肿瘤）等罕见疾病的研究人员将他们的患者群体限制在他们工作的机构或地理区域。 由于隐私立法，例如美国 1996 年的健康保险携带和责任法案和欧洲的通用数据保护条例，许多医疗保健提供者无法跨机构协作。

来源和详细信息：
https://medicalxpress.com/news/2022-12-federated-machine-enables-largest-brain.html