2021年9月25日医学人工智能会议概要

感兴趣的session

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1、人工智能与数据治理--杨强

AI需要：算法，算力，和大数据的汇聚，而现实生活中更多是小数据，标注小，或者特征小， 如医疗数据。

方法： 联邦学习--数据保留在本地，模型应用在本地， 和迁移学习

联邦学习，第一类是按照样本分割，横向切割数据，因为数据特征字段一样，主要是样本的不同。

联邦学习，第二类是纵向联邦学习，特征不同，样本重叠。

联邦学习--微众平台

异构联邦学习系统互联互通，主流方向

fed edge 联邦学习的边缘计算， 已有应用在无人车上面。 未来的研究方向之一。

基于迁移，联邦，和进化学习的语音技术框架，可以考虑去了解。

2.医疗数据进展

MIMIC 的ICU拔管预测