Ez egy vendégblogbejegyzés, amelyet Nitin Kumar, a T and T Consulting Services, Inc. vezető adattudósa írt.
Ebben a bejegyzésben az egyesített tanulás értékét és lehetséges hatását tárgyaljuk az egészségügy területén. Ez a megközelítés segíthet a szívrohamban szenvedő betegeknek, orvosoknak és kutatóknak gyorsabb diagnosztizálásban, gazdagabb döntéshozatalban és tájékozottabb, inkluzív kutatási munkában a stroke-hoz kapcsolódó egészségügyi problémákkal kapcsolatban, felhőalapú megközelítést használva az AWS-szolgáltatásokkal a könnyű emelés és az egyszerű alkalmazás érdekében. .
Diagnosztikai kihívások szívroham esetén
Statisztikák a Centers for Disease Control and Prevention (CDC) azt mutatják, hogy az Egyesült Államokban minden évben több mint 795,000 25 ember szenved első stroke-tól, és körülbelül XNUMX%-uk ismétlődő rohamokat tapasztal. Ez az ötödik számú halálok a szerint Amerikai Stroke Szövetség és a fogyatékosság egyik vezető oka az Egyesült Államokban. Ezért kulcsfontosságú a gyors diagnózis és kezelés az agykárosodás és más szövődmények csökkentése érdekében az akut stroke-os betegeknél.
A CT-k és az MRI-k a képalkotó technológiák aranyszabványát jelentik a stroke különböző altípusainak osztályozására, és kulcsfontosságúak a betegek előzetes felmérése, a kiváltó ok meghatározása és a kezelés során. Az egyik kritikus kihívás itt, különösen akut stroke esetén, a képalkotó diagnózis felállításának ideje, amely átlagosan kb. 30 perctől egy óráig és a sürgősségi osztály zsúfoltságától függően sokkal hosszabb is lehet.
Az orvosoknak és az egészségügyi személyzetnek gyors és pontos képdiagnózisra van szükségük a páciens állapotának értékeléséhez és a kezelési lehetőségek felkínálásához. Dr. Werner Vogels saját szavaival at AWS re:Invent 2023, „minden másodperc számít, amikor valaki agyvérzést kap.” A stroke áldozatai körülbelül 1.9 milliárd neuront veszíthetnek el minden másodpercben, amikor nem kezelik őket.
Az orvosi adatok korlátozása
A gépi tanulás (ML) segítségével segítheti az orvosokat és a kutatókat a diagnosztikai feladatokban, ezáltal felgyorsítva a folyamatot. Az ML-modellek felépítéséhez és megbízható eredmények biztosításához szükséges adatkészletek azonban silókban vannak a különböző egészségügyi rendszerekben és szervezetekben. Ezek az elszigetelt örökölt adatok hatalmas hatást gyakorolhatnak, ha kumulálják. Akkor miért nem használták még?
Számos kihívással kell szembenézni az orvosi tartományi adatkészletekkel és az ML-megoldások kidolgozásával kapcsolatban, beleértve a betegek adatvédelmét, a személyes adatok biztonságát, valamint bizonyos bürokratikus és politikai korlátozásokat. Emellett a kutatóintézetek szigorították adatmegosztási gyakorlataikat. Ezek az akadályok azt is akadályozzák, hogy a nemzetközi kutatócsoportok sokrétű és gazdag adatkészleten dolgozzanak együtt, ami életeket menthet, és megelőzheti a szívinfarktusból eredő fogyatékosságokat, egyéb előnyök mellett.
Irányelvek és szabályozások, mint pl Általános adatvédelmi rendelet (GDPR), Egészségbiztosítási hordozhatósági és elszámoltathatósági törvény (HIPPA), és Kaliforniai fogyasztói adatvédelmi törvény (CCPA) korlátokat szab az orvosi területről származó adatok, különösen a betegek adatainak megosztásának. Ezenkívül az egyes intézetekben, szervezetekben és kórházakban található adatkészletek gyakran túl kicsik, kiegyensúlyozatlanok vagy torzított eloszlásúak, ami a modell általánosításának korlátaihoz vezet.
Összevont tanulás: Bevezetés
Az egyesített tanulás (FL) az ML decentralizált formája – egy dinamikus mérnöki megközelítés. Ebben a decentralizált ML-megközelítésben az ML-modell meg van osztva a szervezetek között a védett adatrészhalmazokra vonatkozó képzéshez, ellentétben a hagyományos központosított ML-képzéssel, ahol a modell általában összesített adatkészleteken tanít. Az adatok védettek maradnak a szervezet tűzfala vagy VPC mögött, miközben a modell a metaadatokkal megosztásra kerül.
A betanítási szakaszban egy globális FL-modellt terjesztenek és szinkronizálnak az egységszervezetek között az egyes adatkészletekre vonatkozó képzéshez, és egy helyi betanított modellt küldenek vissza. A végleges globális modell felhasználható arra, hogy előrejelzéseket készítsen mindenki számára a résztvevők közül, és további képzések alapjaként használható helyi egyedi modellek felépítéséhez a résztvevő szervezetek számára. Ez tovább bővíthető más intézetek javára. Ez a megközelítés jelentősen csökkentheti a továbbítás alatt álló adatok kiberbiztonsági követelményeit azáltal, hogy egyáltalán nem szükséges az adatoknak a szervezet határain kívülre történő továbbítása.
Az alábbi ábra egy példa architektúrát mutat be.
A következő szakaszokban megvitatjuk, hogyan segíthet az egyesített tanulás.
A szövetség tanul, hogy megmentse a napot (és életeket)
A jó mesterséges intelligenciához (AI) jó adatokra van szükség.
A régebbi rendszerek, amelyek gyakran megtalálhatók a szövetségi tartományban, jelentős adatfeldolgozási kihívásokat jelentenek, mielőtt bármilyen intelligencia származhatna vagy egyesíthetné őket újabb adatkészletekkel. Ez akadályozza az értékes intelligenciát a vezetők számára. Ez pontatlan döntéshozatalhoz vezethet, mivel az örökölt adatok aránya néha sokkal értékesebb az újabb kis adatkészlethez képest. Ezt a szűk keresztmetszetet hatékonyan és a kórházakban és intézetekben található örökölt és újabb adatkészletek kézi konszolidációs és integrációs erőfeszítései (beleértve a nehézkes leképezési folyamatokat) nélkül szeretné megoldani, ami sok esetben hónapokig – ha nem évekig is – eltarthat. Az örökölt adatok igen értékesek, mert fontos kontextuális információkat tartalmaznak, amelyek a pontos döntéshozatalhoz és a jól informált modellképzéshez szükségesek, ami megbízható mesterséges intelligencia kialakulásához vezet a valós világban. Az adatok időtartama az adatkészlet hosszú távú változásairól és mintáiról tájékoztat, amelyek egyébként nem lennének észlelhetők, és elfogult és rosszul tájékozott előrejelzésekhez vezetnének.
Ezen adatsilók felosztása a szórt adatok kiaknázatlan lehetőségeinek egyesítése érdekében sok életet menthet meg és alakíthat át. Felgyorsíthatja a szívinfarktusból eredő másodlagos egészségügyi problémákkal kapcsolatos kutatásokat is. Ez a megoldás segíthet megosztani az adatokból származó betekintést az intézetek között, politikai és egyéb okok miatt, legyen szó akár kórházról, kutatóintézetről vagy más egészségügyi adatokra összpontosító szervezetről. Lehetővé teheti a tájékozott döntéseket a kutatás irányával és diagnózisával kapcsolatban. Ezenkívül az intelligencia központosított tárházát eredményezi egy biztonságos, privát és globális tudásbázison keresztül.
Az egyesített tanulás számos előnnyel jár általánosságban és kifejezetten az orvosi adatok beállításaiban.
Biztonsági és adatvédelmi funkciók:
- Távol tartja az érzékeny adatokat az internettől, és továbbra is ML-hez használja, intelligenciáját pedig eltérő adatvédelemmel használja.
- Lehetővé teszi az elfogulatlan és robusztus modellek építését, betanítását és üzembe helyezését nemcsak gépeken, hanem hálózatokon is, adatbiztonsági veszélyek nélkül
- Legyőzi az akadályokat, mivel több szállító kezeli az adatokat
- Megszünteti a helyek közötti adatmegosztás és a globális kormányzás szükségességét
- Különleges adatvédelemmel megőrzi a magánélet védelmét, és biztonságos, több résztvevős számítást kínál helyi képzéssel
Teljesítményfejlesztések:
- Megoldja a kis mintaméret problémáját az orvosi képalkotó térben és a költséges címkézési folyamatokban
- Kiegyensúlyozza az adatok eloszlását
- Lehetővé teszi a legtöbb hagyományos ML és mély tanulási (DL) módszer beépítését
- Összevont képkészleteket használ a statisztikai teljesítmény javítására, leküzdve az egyes intézmények mintaméret-korlátozását
A reziliencia előnyei:
- Ha valamelyik fél úgy dönt, hogy távozik, az nem akadályozza a képzést
- Új kórház vagy intézet bármikor csatlakozhat; nem támaszkodik semmilyen konkrét adatkészletre egyetlen csomóponti szervezettel sem
- Nincs szükség kiterjedt adattechnológiai folyamatokra a kiterjedt földrajzi helyeken szétszórt örökölt adatokhoz.
Ezek a funkciók segíthetnek ledönteni a falakat a hasonló tartományokban elszigetelt adatkészleteket tároló intézmények között. A megoldás erőtöbbszörözhetővé válhat, ha kihasználja az elosztott adatkészletek egyesített erejét, és javítja a hatékonyságot a skálázhatósági szempont radikális átalakításával, az infrastruktúra jelentős emelése nélkül. Ez a megközelítés segíti az ML-t teljes potenciáljának kibontakoztatásában, és nemcsak a kutatás, hanem a klinikai szinten is jártassá válik.
Az egyesített tanulás teljesítménye a normál ML-hez hasonló, amint azt az alábbiakban bemutatjuk kísérlet készítette: NVidia Clara (a Medical Modal Archive-on (MMAR) a BRATS2018 adatkészlet használatával). Itt az FL összehasonlítható szegmentációs teljesítményt ért el a központosított adatokkal végzett képzéshez képest: több mint 80% körülbelül 600 epochával, miközben egy multimodális, több osztályú agydaganat szegmentálási feladatot oktatott.
Az egyesített tanulást a közelmúltban néhány orvosi részterületen tesztelték felhasználási esetekre vonatkozóan, ideértve a betegek hasonlóságának tanulását, a betegábrázolás tanulását, a fenotipizálást és a prediktív modellezést.
Alkalmazási terv: Az egyesített tanulás lehetővé teszi és egyértelművé teszi
Az FL használatának megkezdéséhez számos kiváló minőségű adatkészlet közül választhat. Például az agyi képeket tartalmazó adatkészletek közé tartoznak TARTOZNI (Autism Brain Imaging Data Exchange kezdeményezés), ADNI (Alzheimer-kór Neuroimaging Initiative), RSNA (Észak-Amerikai Radiológiai Társaság) Agyi CT, BraTS (Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark) rendszeresen frissítve a Brain Tumor Segmentation Challenge keretében UPenn (Pennsylvaniai Egyetem), az Egyesült Királyság BioBank (amelyet a következő NIH fedez papír), És IXIA. Hasonlóan a szívképekhez, több nyilvánosan elérhető lehetőség közül választhat, beleértve az ACDC-t (Automatic Cardiac Diagnosis Challenge), amely egy szív-MRI-értékelési adatkészlet, teljes annotációval az Országos Orvostudományi Könyvtár által a következőkben. papírés az M&M (Multi-Center, Multi-Vendor és Multi-Disease) szívszegmentációs kihívás, amelyet a következők említenek IEEE papírt.
A következő képeken a Az ATLAS R1.1 adatkészletből származó elsődleges léziók valószínűségi lézióátfedési térképe. (A szélütés az egyik leggyakoribb oka az agyi elváltozásoknak Cleveland Klinika.)
Az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR) adataihoz néhány adatkészlet áll rendelkezésre, amelyek követik a Gyors egészségügyi együttműködési erőforrások (FHIR) szabvány. Ez a szabvány segít egyszerű kísérleti projektek felépítésében azáltal, hogy megszünteti a heterogén, nem normalizált adatkészletekkel kapcsolatos bizonyos kihívásokat, lehetővé téve az adatkészletek zökkenőmentes és biztonságos cseréjét, megosztását és integrációját. Az FHIR maximális átjárhatóságot tesz lehetővé. Az adatkészlet példái közé tartozik MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care). Egyéb jó minőségű adatkészletek, amelyek jelenleg nem FHIR, de könnyen konvertálhatók Medicare és Medicaid szolgáltatások központjai (CMS) Public Use Files (PUF) és eICU Collaborative Research Database az MIT-től (Massachusetts Institute of Technology). Más források is elérhetővé válnak, amelyek FHIR-alapú adatkészleteket kínálnak.
Az FL megvalósításának életciklusa a következőket tartalmazhatja lépések: feladat inicializálása, kiválasztása, konfigurálása, modell betanítás, kliens/szerver kommunikáció, ütemezés és optimalizálás, verziókezelés, tesztelés, üzembe helyezés és leállítás. Számos időigényes lépés szükséges az orvosi képalkotó adatok hagyományos ML-hez történő előkészítéséhez, az alábbiakban leírtak szerint papír. Egyes forgatókönyvekben tartományismeretre lehet szükség a nyers betegadatok előfeldolgozásához, különösen érzékeny és magánjellegük miatt. Ezek összevonhatók, és néha ki is iktathatók az FL-nél, ami döntő időt takarít meg az edzéshez, és gyorsabb eredményeket biztosít.
Implementáció
Az FL-eszközök és -könyvtárak széles körű támogatással nőttek, így egyszerűvé vált az FL használata nehéz emelés nélkül. Nagyon sok jó forrás és keretlehetőség áll rendelkezésre a kezdéshez. A következőkre hivatkozhat kiterjedt lista az FL tartomány legnépszerűbb keretrendszerei és eszközei, beleértve PySyft, FedML, Virág, OpenFL, SORS, TensorFlow egyesítettés NVFlare. Ez egy kezdő listát kínál a projektekről, amelyek gyorsan elkezdhetők és tovább építhetők.
Megvalósíthatja a felhőalapú megközelítést Amazon SageMaker amivel zökkenőmentesen működik AWS VPC társviszony-létesítés, amely minden csomópont képzését egy privát alhálózatban tartja a megfelelő VPC-n, és lehetővé teszi a kommunikációt privát IPv4-címeken keresztül. Továbbá a modell hosting be Amazon SageMaker JumpStart segíthet a végpont API feltárásával a modellsúlyok megosztása nélkül.
Eltávolítja a lehetséges magas szintű számítási kihívásokat a helyszíni hardverrel Amazon rugalmas számítási felhő (Amazon EC2) források. Az FL klienst és szervereket az AWS-en valósíthatja meg SageMaker notebookok és a Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3), szabályozott hozzáférést biztosít az adatokhoz és a modellel AWS Identity and Access Management (IAM) szerepkörök és felhasználás AWS biztonsági token szolgáltatás (AWS STS) az ügyféloldali biztonság érdekében. Az Amazon EC2 használatával saját egyéni rendszert is létrehozhat FL-hez.
Az FL megvalósításának részletes áttekintése a Virág A SageMaker keretrendszere, valamint az elosztott képzéstől való eltérésének ismertetése lásd Gépi tanulás decentralizált képzési adatokkal az Amazon SageMaker egyesített tanulási használatával.
A következő ábrák a transzfertanulás architektúráját mutatják be FL-ben.
Az FL-adatokkal kapcsolatos kihívások kezelése
Az egyesített tanulásnak megvannak a maga adatkérdései, ideértve a magánélet védelmét és a biztonságot is, de ezek kezelése egyszerű. Először is foglalkoznia kell az adatok heterogenitási problémájával az orvosi képalkotó adatokkal, amelyek a különböző helyszíneken és részt vevő szervezeteken keresztül tárolt adatokból származnak. tartományváltás probléma (más néven ügyfél műszak FL rendszerben), amint azt Guan és Liu a következőkben kiemelték papír. Ez a globális modell konvergenciájának eltéréséhez vezethet.
További megfontolandó összetevők közé tartozik az adatok minőségének és egységességének biztosítása a forrásnál, a szakértői tudás beépítése a tanulási folyamatba, hogy bizalmat keltsen a rendszerben az egészségügyi szakemberek körében, valamint a modell pontosságának elérése. A megvalósítás során felmerülő néhány lehetséges kihívásról az alábbiakban olvashat bővebben papír.
Az AWS olyan funkciókkal segít megoldani ezeket a kihívásokat, mint az Amazon EC2 rugalmas számítása és az előre beépített Docker képek a SageMakerben az egyszerű telepítés érdekében. Megoldhatja az ügyféloldali problémákat, például a kiegyensúlyozatlan adatokat és számítási erőforrásokat minden egyes csomóponti szervezetnél. Megoldhatja a szerveroldali tanulási problémákat, például a rosszindulatú felek mérgező támadásait Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), biztonsági csoportokés más biztonsági szabványok, amelyek megakadályozzák az ügyfelek korrupcióját, és megvalósítják az AWS anomália-észlelési szolgáltatásokat.
Az AWS rugalmas, könnyen használható és könnyed emelési technológiai megoldások révén segít a valós megvalósítási kihívások kezelésében is, amelyek magukban foglalhatják az integrációs kihívásokat, a jelenlegi vagy régi kórházi rendszerekkel való kompatibilitási problémákat, valamint a felhasználói átvétel akadályait.
Az AWS-szolgáltatásokkal lehetővé teheti a nagyszabású, FL-alapú kutatást, valamint a klinikai megvalósítást és telepítést, amely a világ különböző helyeiről állhat.
Az interoperabilitásról szóló legújabb politikák rávilágítanak az egyesített tanulás szükségességére
A kormány által nemrégiben elfogadott számos törvény az adatok interoperabilitására helyezi a hangsúlyt, megerősítve az adatok szervezetközi interoperabilitásának szükségességét a hírszerzési célból. Ez teljesíthető FL használatával, beleértve az olyan keretrendszereket, mint a TEFCA (Trusted Exchange Framework and Common Agreement) és a kibővített USCDI (Egyesült Államok alapadatok az átjárhatósághoz).
A javasolt ötlet a CDC rögzítési és terjesztési kezdeményezéséhez is hozzájárul A CDC előrehalad. A következő idézet a GovCIO cikkéből Az adatmegosztás és a mesterséges intelligencia a Szövetségi Egészségügyi Ügynökség legfontosabb prioritásai 2024-ben szintén egy hasonló témát visszhangoz: „Ezek a képességek méltányos módon támogathatják a közvéleményt, ahol találkozhatnak a betegekkel, és lehetővé teszik a kritikus hozzáférést ezekhez a szolgáltatásokhoz. Ennek a munkának nagy része az adatokon múlik.”
Ez segíthet az egészségügyi intézményeknek és ügynökségeknek szerte az országban (és szerte a világon) adattárolókkal. Előnyük lehet a zökkenőmentes és biztonságos integráció és az adatok interoperabilitása, így az orvosi adatok felhasználhatók hatásos ML-alapú előrejelzésekhez és mintafelismeréshez. Kezdheti képekkel, de a megközelítés minden EHR-re is alkalmazható. A cél az, hogy megtalálják a legjobb megközelítést az adatok érdekelt felei számára, egy felhőalapú folyamattal az adatok normalizálására és szabványosítására, vagy közvetlenül az FL-hez.
Nézzünk meg egy használati esetet. A szívinfarktus képalkotási adatai és szkennelései szétszóródtak az országban és a világon, elszigetelt silókban ülve intézetekben, egyetemeken és kórházakban, és bürokratikus, földrajzi és politikai határok választják el őket egymástól. Nincs egyetlen összesített forrás, és nincs egyszerű módja annak, hogy az egészségügyi szakemberek (nem programozók) betekintést nyerjenek belőle. Ugyanakkor nem kivitelezhető az ML és DL modellek képzése ezeken az adatokon, amelyek segíthetnének az egészségügyi szakembereknek gyorsabb és pontosabb döntéseket hozni olyan kritikus időkben, amikor a szívvizsgálatok órákig is eltarthatnak, miközben a beteg élete függőben lehet. egyensúly.
Egyéb ismert felhasználási esetek közé tartozik POTS (Online nyomkövető rendszer vásárlása) címen NIH (National Institutes of Health) és a kiberbiztonság a szétszórt és többszintű intelligenciamegoldások igényeihez a COMCOMs/MAJCOMs telephelyeken szerte a világon.
Következtetés
Az egyesített tanulás nagy ígéreteket rejt magában az egészségügyi adatelemzés és az intelligencia örökölt adatai számára. Az AWS-szolgáltatásokkal egyszerű felhőalapú megoldást megvalósítani, és az FL különösen hasznos az olyan egészségügyi szervezetek számára, amelyek örökölt adatokkal és technikai kihívásokkal küzdenek. Az FL potenciális hatással lehet a teljes kezelési ciklusra, és most még inkább, ha a nagy szövetségi szervezetek és kormányzati vezetők adatainak interoperabilitására összpontosít.
Ez a megoldás segíthet elkerülni a kerék újrafeltalálását, és a legújabb technológiát használhatja, hogy kilépjen a régi rendszerekből, és az élen járjon a mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődő világában. Vezetővé válhat a bevált gyakorlatok és az adatok interoperabilitásának hatékony megközelítése terén az egészségügy területén és azon kívül működő ügynökségeken és intézeteken belül és azok között. Ha Ön egy intézet vagy ügynökség, amelynek adatsilói szerte az országban szétszórva vannak, akkor profitálhat ebből a zökkenőmentes és biztonságos integrációból.
A bejegyzés tartalma és véleménye a harmadik fél szerzője, és az AWS nem vállal felelősséget a bejegyzés tartalmáért vagy pontosságáért. Minden ügyfél felelőssége annak eldöntése, hogy rájuk vonatkozik-e a HIPAA, és ha igen, hogyan lehet a legjobban megfelelni a HIPAA-nak és annak végrehajtási előírásainak. Mielőtt az AWS-t védett állapotinformációkkal kapcsolatban használnák, az ügyfeleknek meg kell adniuk az AWS Business Associate Addendum-t (BAA), és követniük kell annak konfigurációs követelményeit.
A szerzőről
Nitin Kumar (MS, CMU) a T and T Consulting Services, Inc. vezető adattudósa. Nagy tapasztalattal rendelkezik a K+F prototípusok készítése, az egészségügyi informatika, a közszféra adatai és az adatok interoperabilitása terén. Az élvonalbeli kutatási módszerekről szerzett tudását a szövetségi szektorban alkalmazza, hogy innovatív műszaki dokumentumokat, POC-kat és MVP-ket készítsen. Több szövetségi ügynökséggel dolgozott együtt az adatok és az AI céljaik előmozdítása érdekében. A Nitin további fókuszterületei közé tartozik a természetes nyelvi feldolgozás (NLP), az adatfolyamok és a generatív mesterséges intelligencia.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enable-data-sharing-through-federated-learning-a-policy-approach-for-chief-digital-officers/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 000
- 1
- 100
- 116
- 130
- 600
- 7
- 9
- a
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- Szerint
- felelősségre vonhatóság
- pontosság
- pontos
- elért
- elérése
- ACM
- át
- Ezen kívül
- cím
- címek
- címzés
- Örökbefogadás
- előre
- ügynökségek
- ügynökség
- összesítve
- Megállapodás
- AI
- Minden termék
- lehetővé téve
- Is
- Alzheimer-kór
- amazon
- Amazon EC2
- Az Amazon Web Services
- Amerika
- között
- an
- analitika
- és a
- anomália észlelése
- bármilyen
- api
- alkalmazható
- alkalmazandó
- megközelítés
- körülbelül
- építészet
- Archív
- VANNAK
- területek
- felmerülő
- körül
- cikkben
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- AS
- megjelenés
- értékelés
- segít
- Társult
- At
- Támadások
- szerző
- Autizmus
- Automatikus
- elérhető
- átlagos
- elkerülése érdekében
- el
- AWS
- Egyenleg
- bázis
- BE
- mert
- válik
- egyre
- óta
- előtt
- mögött
- hogy
- benchmark
- haszon
- Előnyök
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- között
- Túl
- elfogult
- Billió
- Blog
- tervrajz
- megerősítése
- palacknyak
- határait
- Agy
- hoz
- épít
- Épület
- bürokratikus
- üzleti
- de
- by
- CA
- TUD
- képességek
- elfog
- ami
- eset
- esetek
- Okoz
- okai
- CCPA
- CDC
- központosított
- bizonyos
- kihívás
- kihívások
- fő
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- Clara
- vásárló
- Klinikai
- cms
- kollaboratív
- hogyan
- jön
- Közös
- közlés
- hasonló
- képest
- kompatibilitás
- megfelelnek
- alkatrészek
- számítás
- Kiszámít
- feltétel
- bizalom
- Configuration
- kapcsolat
- megfontolás
- konszolidáció
- korlátok
- tanácsadó
- fogyasztó
- a fogyasztók magánszférája
- tartalom
- szövegre vonatkozó
- hozzájárul
- ellenőrzés
- Konvergencia
- átalakított
- Mag
- vesztegetés
- drága
- tudott
- ország
- fedett
- kritikai
- kritikus
- nehézkes
- Jelenlegi
- Jelenleg
- szokás
- Ügyfelek
- élvonalbeli
- Kiberbiztonság
- ciklus
- kár
- dátum
- Adatelemzés
- Adatcsere
- adatfeldolgozás
- adat védelem
- adattudós
- adatbiztonság
- adatmegosztás
- adatkészletek
- nap
- Halál
- decentralizált
- Döntéshozatal
- határozatok
- mély
- mély tanulás
- szállít
- osztály
- attól
- telepíteni
- bevetés
- származik
- leírt
- részletes
- Érzékelés
- Határozzuk meg
- meghatározó
- diagnózis
- diagram
- különbség
- különböző
- digitális
- irány
- közvetlenül
- számára
- megvitatni
- vita
- betegség
- megosztott
- elosztott képzés
- terjesztés
- számos
- Orvosok
- domain
- domainek
- le-
- dr
- két
- időtartama
- alatt
- dinamikus
- minden
- könnyen
- könnyű
- könnyen használható
- visszhangok
- hatékonyan
- hatékonyság
- hatékony
- megerőltetés nélküli
- erőfeszítések
- Elektronikus
- Elektronikus egészségügyi nyilvántartás
- Eltüntetett
- vészhelyzet
- lehetővé
- lehetővé teszi
- lehetővé téve
- Endpoint
- Mérnöki
- dúsított
- biztosítása
- belép
- Egész
- korszakok
- igazságos
- különösen
- értékelni
- Még
- Minden
- mindenki
- példa
- példák
- csere
- kiterjesztett
- tapasztalat
- szakértő
- feltárása
- kiterjedt
- kiterjedt
- Átfogó tapasztalat
- kivonat
- Arc
- gyorsabb
- megvalósítható
- Jellemzők
- Szövetségi
- szövetségi
- kevés
- mező
- ábrák
- Fájlok
- utolsó
- Találjon
- tűzfalak
- vezetéknév
- öt
- rugalmas
- Összpontosít
- következik
- következő
- A
- Kényszer
- Forefront
- forma
- talált
- Keretrendszer
- keretek
- gyakran
- ból ből
- Tele
- további
- Továbbá
- GDPR
- általános
- általában
- nemző
- Generatív AI
- földrajzi
- kap
- Ad
- Globális
- földgolyó
- Go
- cél
- Célok
- Arany
- Aranystandard
- jó
- Kormány
- Kormányvezetők
- nagy
- felnőtt
- Vendég
- hardver
- hevederek
- hasznosítása
- Legyen
- he
- Egészség
- egészségügyi információ
- egészségügyi
- Szív
- nehéz
- segít
- hasznos
- segít
- itt
- magas szinten
- jó minőségű
- Kiemel
- Kiemelt
- akadályozzák
- övé
- tart
- kórház
- kórházak
- tárhely
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- azonban
- HTML
- http
- HTTPS
- gátfutás
- ötlet
- Identitás
- IEEE
- if
- ábrázol
- illusztrálja
- kép
- képek
- Leképezés
- Hatás
- hatásos
- végre
- végrehajtás
- végrehajtási
- fontos
- javul
- fejlesztések
- javuló
- in
- pontatlan
- Inc.
- tartalmaz
- Beleértve
- befogadó
- bele
- amely magában foglalja
- egyéni
- információ
- tájékoztatták
- tájékoztatja
- Infrastruktúra
- Kezdeményezés
- újító
- meglátások
- inspirál
- Intézet
- intézmények
- biztosítás
- integráció
- Intelligencia
- Nemzetközi
- Internet
- Az interoperabilitás
- bele
- izolált
- kérdések
- IT
- ITS
- csatlakozik
- jpeg
- jpg
- éppen
- tartás
- tudás
- ismert
- Kumar
- címkézés
- nyelv
- nagy
- nagyarányú
- legutolsó
- törvények
- vezet
- vezető
- vezetők
- vezető
- Ugrás
- tanulás
- Szabadság
- Örökség
- szint
- könyvtárak
- könyvtár
- élet
- életciklus
- könnyűsúlyú
- mint
- korlátozás
- Lista
- életek
- helyi
- helyszínek
- hosszú lejáratú
- hosszabb
- veszít
- Sok
- gép
- gépi tanulás
- gép
- fenntartása
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- rosszindulatú
- kezelése
- kézikönyv
- sok
- térkép
- térképészet
- Massachusetts
- Massachusetts Institute of Technology
- tömeges
- maximális
- Lehet..
- orvosi
- orvosi adatok
- Medicare
- orvostudomány
- találkozó
- említett
- megy
- Metaadatok
- mód
- esetleg
- Perc
- MIT
- ML
- modell
- modellezés
- modellek
- több
- a legtöbb
- Legnepszerubb
- mozgó
- MRI
- sok
- többpárti
- többszörös
- kell
- MVP -k
- nemzeti
- nemzeti egészségügyi intézetek
- Természetes
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Természet
- Szükség
- szükséges
- igények
- hálózatok
- neuronok
- Új
- újabb
- NIH
- NLP
- nem
- csomópont
- Északi
- Észak Amerika
- Most
- szám
- Nvidia
- akadály
- akadályok
- of
- ajánlat
- felajánlás
- Ajánlatok
- tisztviselők
- gyakran
- on
- ONE
- online
- Vélemények
- optimalizálás
- Opciók
- or
- szervezet
- szervezetek
- Más
- másképp
- kívül
- felett
- leküzdése
- felső
- átfedés
- áttekintés
- saját
- Papír
- papírok
- résztvevők
- részt vevő
- fél
- párt
- Elmúlt
- beteg
- betegek
- Mintás
- minták
- Pennsylvania
- Emberek (People)
- teljesítmény
- person
- személyes
- személyes adat
- fázis
- pilóták
- csővezeték
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- mérgezés
- Politikák
- politika
- politikai
- Népszerű
- hordozhatóság
- póz
- lehetséges
- állás
- potenciális
- hatalom
- hatáskörök
- gyakorlat
- Pontosság
- Tippek
- előzetes
- előkészítése
- megakadályozása
- megakadályozása
- elsődleges
- magánélet
- Adatvédelem és biztonság
- magán
- Probléma
- problémák
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- tehetséges alkalmazottal
- projektek
- ígéret
- arány
- javasol
- javasolt
- szabadalmazott
- védett
- védelem
- prototípus
- biztosít
- amely
- nyilvános
- nyilvánosan
- beszerzési
- tesz
- világítás
- Quick
- gyorsan
- egészen
- idézet
- K + F
- radikálisan
- tartományok
- Nyers
- RE
- el
- igazi
- való Világ
- miatt
- nemrég
- elismerés
- nyilvántartások
- visszatérő
- csökkenteni
- utal
- említett
- szabályos
- rendszeresen
- szabályozott
- előírások
- összefüggő
- megbízható
- eltávolítása
- raktár
- képviselet
- követelmények
- kutatás
- Kutatóintézetek
- kutatók
- megoldása
- Tudástár
- azok
- felelősség
- felelős
- korlátozások
- eredményez
- Eredmények
- Gazdag
- erős
- szerepek
- gyökér
- sagemaker
- azonos
- minta
- Megtakarítás
- megtakarítás
- skálázhatóság
- vizsgál
- elszórt
- forgatókönyvek
- ütemezés
- Tudós
- zökkenőmentes
- zökkenőmentesen
- Második
- másodlagos
- szakaszok
- szektor
- biztonság
- biztonság
- biztonsági jelző
- szegmentáció
- kiválasztás
- érzékeny
- Szerverek
- Szolgáltatások
- Szettek
- beállítások
- számos
- Megosztás
- megosztott
- megosztás
- előadás
- mutatott
- jelentős
- jelentősen
- silók
- hasonló
- Hasonlóképpen
- Egyszerű
- egyetlen
- Webhely (ek)
- Ülés
- Méret
- kicsi
- So
- Társadalom
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- néha
- forrás
- Hely
- különleges
- kifejezetten
- Személyzet
- érdekeltek
- standard
- szabványok
- kezdet
- kezdődött
- Államok
- statisztikai
- Lépései
- Még mindig
- tárolás
- memorizált
- egyértelmű
- tárgy
- alhálózati
- támogatás
- rendszer
- Systems
- Vesz
- tart
- Feladat
- feladatok
- csapat
- tech
- Műszaki
- Technologies
- Technológia
- tensorflow
- kipróbált
- Tesztelés
- mint
- hogy
- A
- The Source
- a világ
- azok
- Őket
- téma
- Ott.
- ezáltal
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- harmadik fél
- ezt
- azok
- Keresztül
- szigorítása
- idő
- alkalommal
- nak nek
- együtt
- jelképes
- is
- szerszámok
- felső
- felé
- Csomagkövetés
- hagyományos
- Vonat
- kiképzett
- Képzések
- vonatok
- átruházás
- Átalakítás
- transzformáló
- tranzit
- kezelt
- kezelés
- Megbízható
- Uk
- elfogulatlan
- alatt
- egységes
- egység
- egyesül
- Egyesült
- Egyesült Államok
- Egyetemek
- egyetemi
- nem úgy mint
- kinyitó
- kiaknázatlan
- frissítve
- upon
- us
- használható
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- Felhasználói átvétel
- használ
- segítségével
- Értékes
- érték
- variációk
- különféle
- gyártók
- keresztül
- áldozatok
- Tényleges
- akar
- Út..
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- JÓL
- Kerék
- amikor
- vajon
- ami
- míg
- miért
- széles körben elterjedt
- val vel
- belül
- nélkül
- szavak
- Munka
- dolgozott
- dolgozó
- művek
- világ
- lenne
- írott
- év
- év
- még
- te
- A te
- zephyrnet