机器学习怎样为患者护理
匹兹堡健康数据联盟（phda）宣布了亚马逊网络服务（aws）的机器学习研究赞助，该联盟旨在推动癌症诊断，精准医学，语音技术和医学成像等领域的创新。
phda是由匹兹堡的upmc医院，匹兹堡大学和卡内基梅隆大学组成的联盟。
该联盟侧重于医疗保健中产生的数据，例如电子健康记录中的患者信息，诊断成像，处方，基因组概况和保险记录，并负责使用该数据改变疾病的治疗和预防方式，以及为了更好地让患者接受自己的护理。
phda表示，新的机器学习技术和计算能力的进步，如亚马逊sagemaker和亚马逊ec2，正在“将实验室中发现的见解快速转化为可以显着改善人类健康的治疗和服务”。
两所大学的phda科学家预计将通过aws赞助加速八个项目的研究和产品商业化工作，例如那些有可能为每位癌症患者创建个人风险评分的项目。
联盟表示，能够为癌症患者创建个人风险评分，可以使医生更好地预测患者的病程和对治疗的反应。
作为aws交易的一部分，phda将承担的其他项目包括使用患者的口头和视觉线索来诊断和治疗精神健康症状，并通过挖掘患者病历中的所有数据来减少医疗诊断错误。
皮特斯旺森工程学院副研究员兼生物工程学教授john a. swanson david vorp及其团队正在利用aws资源改善腹主动脉瘤的诊断和治疗，该联盟称这是第13大原因。在西方国家死亡。
phda表示，“目前，临床医生只能使用动脉瘤直径和生长率的简单测量来预测破裂的风险。”
“随着机器学习的最新进展，我们正在开发一种算法，为临床医生提供一种客观的，预测性的工具，在症状出现之前指导手术干预，改善患者的治疗效果，”vorp补充说。
同样，由生物科学和计算生物学教授russell schwartz和jian ma领导的cmu团队将使用aws支持开发算法和软件工具，以更好地了解肿瘤细胞的起源和进化。
根据phda，cmu项目将利用机器学习来深入了解肿瘤的发展情况，并预测它们未来可能发生变化和发展的方式。
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