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匿名电子病例信息不全?深度学习能更好的判断出种族(代码开源)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 匿名电子病历(EMR)是越来越受欢迎的研究数据来源。然而,这些数据集通常缺少人种和种族信息。这给人类疾病的研究人员造成了困扰,因为人种和种族对许多健康风险和治疗结果有着重要的影响,另外也跟人口特异性遗传变异密切相关。 为此,来自普林斯顿大学的Ji-Sung Kim,以及来自芝加哥大学的Andrey Rzhetsky共同展开了一项新的研究,并把研究工具RIDDLE进行了开源。 RIDDLE是一个开源的Python2库,用于使用深度学习方式在匿名电子病历中估算人种和种族信息。 Kim和Rzhetsky使用了来自芝加哥和纽约的EMR数据集,总共描述了超过150万名患者,约有1.5万个特征,包括:性别、年龄、临床事件观察(编号为ICD9代码)。 在这个研究中,他们发现深度神经网络比其他方法(例如逻辑回归、随

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架构、分布式、日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Redis做消息队列罢了。 为什么需要消息队列? 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异。 比如我们系统中常见的邮件、短信发送,把这些不需要及时响应的功能写入队列,异步处理请求,减少响应时间。 如何实现? 成熟的JMS消息队列中间件产品市面上有很多,但是基于目前项目的架构以及部署情况,我们采用Redis做消息队列。 为什么用Redis? Redis中list数据结构,具有“双端队列”的特性,同时redis具有持久数据的能力,因此redis实现分布式队列是非常安全可靠的。 它类似于JMS中的“Queue”,只不过功能和可靠性(事务性)并没有JMS严格。Redis本身的高性能和"便捷的"分布式设计(replicas,sharding),可以为实现"分布式队列"提供了良好的基础。 提供者端 项目采用第三方redis插件spring-data-redis,不清楚如何使用的请自行谷歌或者百度。 redis.properties: #redi...

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