首页 » 标签 :“人工智能”(共找到约246条相关新闻)
  • 人工智能如何助力人类疾病研究?

    本文中,小编整理了多篇重要研究成果,共同解读科学家们如何利用人工智能来助力人类疾病研究,分享给大家!图片来源:medicalxpress.com【1】Nature:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家!doi:10.1038/s41586-019-1799-6近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自谷歌健康公司的科学家们通过研究开发出了一种新型的

  • 人工智能找到全新抗生素 可杀死超级耐药菌

     今日,顶尖学术期刊《细胞》杂志刊登了一篇来自麻省理工学院(MIT)的研究论文。科学家们通过一种深度学习系统,让人工智能“慧眼识珠”,发现了一种潜在糖尿病药物的抗菌潜力。在动物实验中,这种全新的抗生素能有效杀死一种对已知所有抗生素都耐药的超级细菌。这一重磅发现也登上了当期《细胞》杂志的封面。科学家们是怎么想到用人工智能来寻找新型抗生素的呢?在论文的

  • 人工智能设计个体化癌症疫苗 已进入临床试验阶段

     日前,Transgene公司联合NEC Corporation宣布,基于个体化免疫治疗平台myvac设计的免疫疗法TG4050进入1期临床试验阶段。TG4050是一种基于病毒的治疗性疫苗,它表达利用NEC公司的AI算法选择的肿瘤新抗原。TG4050将在两项临床试验中,分别用于治疗接受手术和一线化疗后的卵巢癌患者,以及经手术及辅助治疗后的头颈癌患者

  • Nature:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家!

    2020年1月6日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自谷歌健康公司的科学家们通过研究开发出了一种新型的计算机程序,其能通过常规扫描,以比人类专家更高的准确率对乳腺癌进行诊断和检测。图片来源:medicalxpress.com乳腺癌是女性群体中最常见的一种癌症类型,仅去年一年就有超过200万的新确诊病例,在没

  • ERMD:突破!科学家有望开发出一种新型的乳腺癌人工智能诊断工具

    2019年12月6日 讯 /生物谷BIOON/ --日前,一项刊登在国际杂志Expert Review of Molecular Diagnostics上的研究报告中,来自兰卡斯特大学等机构的科学家们通过研究开发出了一种新方法,其或能识别出不同类型乳腺癌的特殊化学“指纹”,这些指纹就能被用来开发一种AI软件,从而制造出一种新型工具快速且准确地对乳腺癌进行诊断

  • 《科学》:借力人工智能 科学家开发出更强大的基因载体

      在理解这篇由著名分子生物学家George M. Church教授发表于《科学》的重磅论文前,我们先了解一下什么是腺相关病毒(AAV)。AAV是一种单链DNA病毒,由科学家1965年在制备腺病毒时发现,因此得名腺相关病毒。腺病毒会感染多种脊椎动物,这其中也包括人类,会诱发人类的上呼吸道感染,而AAV非常特别,目前的科学界共识是它不会导致任何人类疾病,也是目前人类发现的一类结构

  • Genome Biol:人工智能算法——基因组研究的“瑞士军刀”

    2019年12月1日 讯 /生物谷BIOON/ --每个分子遗传学家都希望找到一个易于使用的程序,可以比较来自不同细胞条件的数据集,识别增强子区域,然后将其分配给目标基因。 如今,柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的马丁·温格隆(Martin Vingron)领导的研究小组现已开发出一个掌握所有这些内容的程序。 “ DNA非常无聊,因为它在每个细胞中几乎都一样。如果将基因组比作生命之书,

  • 我国科学家全球首创脊柱侧弯大规模人工智能筛查系统

       脊柱侧凸俗称脊柱侧弯,它是一种脊柱的三维畸形,包括冠状位、矢状位和轴位上的序列异常。由于脊柱侧弯使脊柱两侧的受力位置发生改变,时间久了患者容易出现腰背痛;而且侧弯的脊柱会改变胸廓的形状,影响患者的正常呼吸。脊柱侧弯好发于青少年,尤其是女性,常在青春发育前期发病,在整个青春发育期快速进展,成年期则缓慢进展,有时则停止进展。由于多数脊柱侧凸的病因好坏不明,患者有时还

  • 强生医疗与长木谷签署战略合作 开启人工智能赋能骨科关节新篇章

    2019年11月15日,在中国上海国家会展中心举办的中华医学会第二十一届骨科学术会议暨第十四届COA学术大会上 -- 强生(上海)医疗器材有限公司与中国骨科人工智能领跑者北京长木谷医疗科技有限公司正式签订了中国骨科AI Joint 1.0合作项目。这项合作是由强生与长木谷共同发起的中国关节外科人工智能辅助手术规划深度开发项目。该项目旨在将顶尖关节外科权威专家们丰富的手术经验转化成标准算

  • Nature子刊:人工智能助力白血病的诊断

    2019年11月14日 讯 /生物谷BIOON/ --每天,医学实验室或诊所等机构都要对数百万个单细胞的诊断工作。大部分重复性工作仍由受过训练的细胞学家手动完成,他们通过检查染色涂片中的细胞并将其分为大约15个不同类别。为了顺利完成上述工作,需要具备专业知识且训练有素的细胞学家。 为了提高细胞分类以及检测效率,Helmholtz Zentrum München和慕尼黑LMU大学医院的一组