亞馬遜不僅涉及Echo產(chǎn)品，云服務(wù)和電子商務(wù)平臺。它也積極地為科學(xué)和發(fā)展做出貢獻。并且，該領(lǐng)域的最新進展來自亞馬遜Web服務(wù)（AWS）和匹茲堡健康數(shù)據(jù)聯(lián)盟（PHDA）的合作，它們共同為乳腺癌篩查和抑郁癥提供了更為準(zhǔn)確的機器學(xué)習(xí)模型。

在博客文章中，提到了已經(jīng)獲得PHDA支持的匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心，匹茲堡大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員如何獲得亞馬遜研究獎的額外支持，以使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來研究乳房癌癥風(fēng)險，識別抑郁癥標(biāo)志物以及了解驅(qū)動腫瘤生長的因素等。

作為此次合作的一部分，匹茲堡大學(xué)放射學(xué)系副教授山東吳（Shenzhen Wu）領(lǐng)導(dǎo)的研究小組正在使用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析乳房X線照片，以預(yù)測患乳腺癌的短期風(fēng)險。還提到了計算機視覺，深度學(xué)習(xí)，生物信息學(xué)和乳腺癌成像方面的專家團隊正在共同努力，為接受乳腺癌篩查的患者開發(fā)個性化方法。

“這項初步工作證明了運用深度學(xué)習(xí)方法對乳房X線照片進行深入解釋以增強乳腺癌風(fēng)險評估的可行性和前景?！?Wu說?！按_定乳腺癌的其他危險因素，包括可以導(dǎo)致更具個性化的篩查方法的那些，可以幫助患者和提供者采取更適當(dāng)?shù)念A(yù)防措施，以減少患上這種疾病或在干預(yù)最有效的時候及早發(fā)現(xiàn)這種疾病的可能性。 ?！?/p>

還提到了第二個項目，其中CMU計算機科學(xué)副教授Louis-Philippe Morency和UPMC臨床研究員Eva Szigethy正在開發(fā)可自動測量個體行為的細微變化（例如面部表情和使用情況）的傳感技術(shù)。語言-可以作為抑郁癥的生物標(biāo)記。

這涉及機器學(xué)習(xí)和繁重的計算負荷。但是，在多個GPUS AWS服務(wù)上并行運行實驗使研究人員可以在幾天而不是幾周的時間內(nèi)訓(xùn)練他們的模型。

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