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  • 腾讯觅影亮相ASCVTS年会:AI是对影像管理的巨大变革

    近年来,AI逐步走进医疗领域,人工智能在“数字”层面不断突破机器辅助诊断的敏感度和特异度,在多个场景里发挥它的价值。但是,不少产品离大规模临床应用还有些距离,要获得临床医生们的认可并不容易。对于医学界大咖来说,AI的能力是否真正在临床上体现价值才是关键点。动脉网获悉:2019年2月21日至24日,第27届亚洲胸心血管外科年会(ASCVTS)在印度金奈召开,来自世界各地的胸心外科学者参加了这个代表亚

  • 医学AI团队新成果: AI辅助结肠镜检查 腺瘤检出率提高近50%

     近日,四川省人民医院的刘晓岗主任带领团队,与哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心的研究人员合作发表了一篇论文。这项研究是第一项使用基于深度学习的高性能CADe系统的前瞻性随机对照试验,以帮助内镜医师检测患者的结肠息肉。实验中发现,与标准结肠镜相比,AI系统辅助的结肠镜检查,查出的ADR(腺瘤检出率)增加了近50%。每位患者检出的平均腺瘤数也增加了——AI检查出了更多的较小腺瘤。在小组的初

  • IBM使用AI早诊阿兹海默病 准确率达77%

     关于阿兹海默病,目前人们普遍认为β淀粉样蛋白是与疾病发展密切相关的生化指标之一。在阿兹海默病导致健忘之前,这种蛋白质就已经开始在脊髓液中逐渐累积。然而,检测β淀粉样蛋白并非易事。这种蛋白质存在于脊髓液中,想要对这一指标进行检测必须采取侵入型的医疗方法:腰椎穿刺。这种检查不仅听上去很痛,实际上也很痛,而且费用十分高昂。为了寻找能替代腰椎穿刺的检查方法,IBM澳大利亚团队开发了新的机器学习

  • 2019年中国医疗器械和AI企业该走向何方?

     2019年欧洲放射学年会(ECR)在理论的喧嚣与科技的交融中徐徐结束,在与会期间,来自全球137个国家逾30000位各界代表参与了此次会议。ECR2019主题为“the bigger picture”,意在回顾与总结欧洲放射学发展之路的同时,用新技术开启全新篇章。大会主席Prof. Lorenzo E. Derchi在开幕式讲话中提到人工智能在放射科学中的应用所引发的讨论,包括人工智能

  • PAIge.AI的人工智能癌症诊断平台获FDA“突破性设备”称号

     近日,总部位于美国纽约的数字病理学初创公司PAIge.AI因利用人工智能诊断癌症而获得了FDA(美国食品药品管理局)的“突破性设备”称号。PAIge.AI成立于2017年,并在2018年2月6日完成2500万美元A轮融资。据该公司称,这是FDA首次批准将人工智能用于癌症诊断。PAIge.AI的人工智能癌症诊断发建立在PAIge.AI的联合创始人兼首席科学官Thomas Fuchs博士的

  • CVPR最新医学影像AI论文:利用学习图像变换进行数据增强

     近日,由麻省理工学院(MIT)电子工程与计算机科学(ECCS)实验室多位博士所着的医学影像AI论文被CVPR 2019收录。该团队为了解决医学图像标注数据缺乏的问题,提出了通过学习图像的变换(transforms)进行数据增强的半监督分割方法。以下为论文详细内容,由AI掘金志学术组编译。生物医学图像分割是许多医学应用中的重要任务。基于卷积神经网络的分割方法虽然精确度达到了state-o

  • 帝国理工学院新成果:AI 预后卵巢癌 准确率是传统方法四倍

     近日,伦敦帝国理工学院和墨尔本大学的研究人员开发了一套人工智能系统Texlab,该系统能够对卵巢癌进行预后(预测疾病可能病程和结局),预测卵巢癌患者的存活率,并给出对患者最有效的治疗建议。研究人员表示,与现有医疗技术相比,该系统预测患者存活率的准确率是传统方法的四倍。这项研究在英国皇家学院医疗保健NHS信托基金会的哈默史密斯(Hammersmith)医院进行,研究成果发表在Nature

  • 中美AI顶层之战或将打响 医疗领域早已剑拔弩张

     自诩为人工智能领导者的美国以白宫之名,发布了以维护人工智能统治力为主旨的行政命令。该方案囊括政策、目标、责任、政府投资、AI资源五个维度,对研发能力、资源分配、审批流程、道德标准、人才培养等人工智能产业关注的重要问题进行了说明。美国的人工智能技术实力毋庸置疑,至今为止无人能出其右。不过来自地球各经纬的研发团队众多,对于这一仍在前进中的技术,任何团队都拥有后来居上的可能。自特朗普就职以来

  • 《自然》子刊:全新AI诊断工具——阅读病历 智能诊断

     今日最新上线的《自然》子刊《Nature Medicine》上,发表了一项激动人心的成果:利用机器学习和自然语言处理等人工智能(AI)技术,广州市妇女儿童医疗中心的夏慧敏教授和加州大学圣地亚哥分校(UCSD)张康教授领衔的一支研究团队,合作带来一款全新的AI诊断工具。这项工具和人类医生一样,当填写完患者口述和医生体查文本型病历之后,工具可直接阅读医疗病历,自动分析患者病情,智能给出推荐

  • 日本团队开发出能够大幅降低新药研制成本的“AI创药”系统

     据《西日本新闻》报道,九州工业大学开发了一种“AI创药”系统。该系统能够在利用人工智能(AI)对长期积累的医疗数据进行分析基础上,预测针对某种疾病的现有药物是否对其他疾病有效。研究人员注意到不同疾病之间会存在不同类型的蛋白质变异,于是利用AI对各种类型的蛋白质变异情况进行比照,然后根据蛋白质变异类型的相似性匹配出相应替代药物。这种“AI创药”的具体做法是:首先对大约1300种疾病中出现