数据科学杯：10000名数据科学家参加 清华博士获头奖

雷锋网【AI科技评论】按：在刚刚过去的2017数据科学杯（2017 Data Science Bowl）吸引了全球10000名数据科学家参赛，大家在癌症检测算法上各显神通。其中来自清华的两位科学家组成的团队捧得一等奖。此外所有的获奖团队将会在即将到来的2017 GTC大会分享他们的大赛经验，雷锋网也将亲临现场进行报道。以下为雷锋网(公众号：雷锋网)编辑对此次大赛的简单介绍。

肺癌是所有癌症中最致命的，并不仅仅是因为它是最常见的变异疾病。

据美国肺脏协会报道，几乎百分之八十的病人都会在确诊后的五年内死亡。大部分原因是因为人们发现癌症时已经太晚了。

数据科学杯是人工智能中最令人振奋的比赛之一，清华大学的两位研究者廖方舟（Liao Fangzhou）和Li Zhe 利用 学习和GPUs构造出了一个算法可以救命，就是及早的识别癌症去治疗它。他们的挑战是使用机器学习去提高CT扫描的精确度。CT在检测肺癌上比X光更加有效。

这两位研究者击败了其余将近2000个研究团队，共计10000名研究员，赢得了第三届数据科学杯的第一名，奖励50万美金。赞助商有咨询公司Booz Allen Hamilton ，Kaggle数据科学工会，以及来自英伟达和其他公司的赞助者。

5月8号至11号，其中胜出的团队将会在GPU科学大会（GTC）上分享获胜经验。大会举办地在硅谷，胜出者将会来一起瓜分100万美金。这是竞赛举办以来奖金最多的一次。由劳拉和约翰阿诺德基金提供资金支持。

第二名获奖团队奖励20万美金，第三名奖励10万美金，剩余的奖金则由前十名的其他团队平分。

参赛者Liao是清华大学计算神经科学的博士生，他的参赛动机来自于他个人的想法，肺癌在他们的家乡很常见，那里空气污染严重，在他中学旁边就有一个烟雾弥漫的工厂。比赛开始不久，他得知他的一位朋友也得了这病。

他们团队使用的是英伟达 TITAN X GPUs 来训练卷积神经网络。

其他的优胜者分别是：

•第二名：Julian de Wit and Daniel Hammack，他们都是来自荷兰的软件和机器学习工程师，在2016年的数据科学杯，Julian de Wit排名第三，在他的私人博客中，详细描述了他在肺癌筛查中负责的部分。

•第三名：Aidence团队，使用的是特斯拉K80 GPU 加速器来开发他们的算法，他们的团队成员是在为位于旧金山的非盈利公司Open AI工作。

此次数据科学杯不仅展现了强大的集体智慧，而且数据科学和先进的分析算法可以被用来攻克社会难题，例如根除癌症。

需求：精确的肺癌CT扫描

低剂量CT扫描比之常规的的X射线更可能检测到癌症，它可以将身体截面详细显示出来。在最近的美国国家癌症研究所的实验中，接受低剂量CT扫描比只通过X射线检测癌症的死亡风险要降低百分之十五到二十。

不幸的是，根据发表在《内科学年鉴》的一项研究，多达三分之一的CT扫描在没得肺癌时探测到了肺癌，给病人和他的家人造成了不必要的恐慌和紧张，而且也产生了一些不必要的检查和其他程序。

降低低剂量CT扫描的出错率是提高肺癌CT筛查准确性并对公众健康产生积极影响的关键步骤。国家癌症研究所项目主任Keyvan Farahani这样说道。Farahani，是即将举行的GTC会议的嘉宾之一，对比赛的设计和数据集提供科学指导。

在今年的数据科学杯参赛者的登录时长约为15万个小时，并提交了近18000个算法。

要了解更多关于 学习如何正在改变医疗保健等行业，敬请关注雷锋网。在即将到来的GTC大会，我们也会第一时间将精彩信息从硅谷报告给大家。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。