据悉，近日机器学习领域新进展又一次登上国际学术期刊《自然》（Nature）封面。德国波恩大学的研究人员联合惠普公司以及来自希腊、德国、荷兰的多家研究机构共同开发了一项结合边缘计算、基于区块链的对等网络协调的分布式机器学习方法——群体学习（Swarm Learning，以下简称SL），用于不同医疗机构之间数据的整合。
研究人员基于1.64万份血液转录组和9.5万份胸部X射线图像数据，使用SL为白血病、肺结核和肺部疾病、COVID-19开发疾病检测分类器，发现SL在满足保密规范的同时优于单个医疗机构开发的分类器。算法识别出患病个体的准确率，在血液转录组数据集中平均为90%，在X射线图像数据集中表现为76%-86%。

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