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Cancer Cell:利用人工智能对脑转移瘤分类,揭示其对神经环路的影响

论文共同通讯作者、西班牙国家研究委员会卡哈尔研究所神经回路实验室主任 Liset Menéndez de la Prida 表示,通过机器学习,能够整合所有的数据来创建一个模型,通过观察大脑的电活动,

2023-09-04

Cancer Cell:人工智能预测结直肠癌,精准肿瘤学的一大步

论文第一作者 Sophia J. Wagner 强调,当最终在临床常规中使用该算法模型,对活检组织的进一步支持,增加了该算法对患者的益处。

2023-09-07

人工智能算法准确率已超过90%

近期,《自然》杂志对AI读片诊断AD的未来投以关注,奇点糕也借此机会为大家介绍一下文中提及的研究。

2023-11-23

NPJ Digit Med | 利用生成性人工智能优选阿尔茨海默病药物再利用候选药物:真实世界临床验证研究

药物再利用,作为一种将现有药物应用于新的治疗用途的策略,近年来在医学研究领域得到了广泛关注。

2024-03-05

Nature头条报道:复旦团队利用蛋白组学和人工智能算法,通过血液检测提前15年预测痴呆症

这项发表于 Nature Aging 的研究可用于开发针对痴呆症的新型血液检测方法,通过人工智能算法在症状出现前十多年前甄别痴呆症高风险患者。

2024-02-16

The Lancet子刊:科学家概述人工智能蓝图如何帮助解决全球范围内的抗生素耐药性问题

来自利物浦大学等机构的科学家们通过研究概述了一种人工智能框架,其或能改善人类抗生素的使用和感染的护理,并能帮助应对抗生素耐药性的全球挑战。

2023-12-26

Brain-X:浙大祝向东团队综述人工智能模型Transformer在脑肿瘤诊断和治疗中的应用

恶性脑肿瘤显著增加了全球人类致残率和死亡率,早期发现和诊断是改善脑肿瘤治疗效果的关键。目前,Transformer作为一种可应用于脑肿瘤诊断和治疗的深度学习模型,正在吸引广大研究者的广泛关注。

2023-08-28

应晓敏/伯晓晨团队开发基于生成式人工智能的新算法MIDAS,实现单细胞多组学数据的马赛克整合

研究提出了一种用于单细胞多组学数据马赛克整合及知识迁移的计算工具——MIDAS,首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能。

2024-01-25

人工智能预测患者的癌症起源和治疗反应,帮助医生制定个性化治疗策略

总而言之,癌症具有广泛的异质性,因此个性化治疗是癌症治疗的正确发展方向。该研究开发的人工智能模型——OncoNPC,极大地方便了个性化治疗的实施,可以准确预测癌症的起源,辅助医生为原发灶不明癌(CUP

2023-08-14