厉害了！数据科学杯：10000名数据科学家参加，清华博士斩获头奖

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雷锋。com [ai Technology Review] Press:在过去的2017年数据科学竞赛中，来自世界各地的1万名数据科学家参加了竞赛，每个人都展示了他们在癌症检测算法方面的神奇力量。由两名清华科学家组成的团队获得了一等奖。此外，所有获奖团队将分享他们在即将到来的2017年GTC会议和雷锋的经验。com也将亲自报道。下面是雷锋对比赛的简要介绍。

肺癌是所有癌症中最致命的，不仅因为它是最常见的变异疾病。

根据美国肺脏协会，将近80%的病人将在诊断后的五年内死亡。大多数原因是因为人们发现癌症已经太晚了。

数据科学杯是人工智能领域最激动人心的竞赛之一。清华大学的两位研究人员廖周放和李哲利用深度学习和GPU构建了一个算法来挽救生命，即早期识别癌症并进行治疗。他们面临的挑战是使用机器学习来提高ct扫描的准确性。Ct在检测肺癌方面比x光更有效。

这两位研究人员击败了近2000个其他研究团队，总共有10000名研究人员，并以50万美元的奖金获得了第三届数据科学杯的第一名。赞助商包括咨询公司booz allen hamilton，kaggle Data Science Union，以及NVIDIA和其他公司的赞助商。

从5月8日到11日，获奖团队将在gpu科学大会(gtc)上分享他们的获奖经验。会议将在硅谷举行，获胜者将共同分享100万美元。这是自比赛举行以来最大的奖项。由劳拉和约翰·阿诺德基金会资助。

二等奖的队伍将获得20万美元，三等奖将获得10万美元，其余的将由前十名的其他队伍平分。

廖参赛选手是清华大学计算神经科学专业的博士生。他的动机来自他个人的想法。肺癌在他们的家乡很常见，空的空气污染很严重，在他的中学旁边有一个烟雾弥漫的工厂。比赛开始后不久，他得知他的一个朋友得了这种病。

他们的团队使用NVIDIA titan x gpus来训练卷积神经网络。

其他获奖者是:

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第二名:来自荷兰的软件和机器学习工程师朱利安·德·威特和丹尼尔·哈马克在2016年数据科学杯上名列第三。在他的私人博客中，他详细描述了他在肺癌筛查中所负责的部分。

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第三名:艾登斯团队，使用特斯拉k80图形处理器加速器开发他们的算法，他们的团队成员在旧金山的一家非盈利公司open ai工作。

这个数据科学杯不仅展示了强大的集体智慧，而且数据科学和先进的分析算法可以用来克服社会问题，如根除癌症。

要求:肺癌的精确ct扫描

与常规X线相比，低剂量ct扫描更容易发现癌症，它可以详细显示身体的横断面。在国家癌症研究所最近进行的一项实验中，接受低剂量ct扫描的死亡风险比仅用x光检测癌症降低了15%至20%。

不幸的是，根据发表在《内科年鉴》上的一项研究，多达三分之一的ct扫描在没有肺癌的情况下发现了肺癌，这给患者及其家人带来了不必要的恐慌和紧张，也产生了一些不必要的检查和其他程序。

降低低剂量ct扫描的错误率是提高肺癌ct筛查准确性的关键步骤，对公众健康有积极影响。国家癌症研究所项目主任Keyvan farahani说。法拉哈尼是即将召开的gtc大会的嘉宾之一，他为竞赛的设计和数据集提供了科学指导。

在今年的数据科学杯上，参与者登录了大约150，000个小时，提交了近18，000个算法。

要了解更多关于深度学习是如何改变医疗保健和其他行业的，请关注雷锋。在即将召开的gtc大会上，我们将首次向大家报告来自硅谷的精彩信息。

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来源：搜狐微门户