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  • JMIR: 机器学习预测COVID-19患者重症发生风险

    西奈山的研究人员已经开发出机器学习模型,该模型可以预测在临床相关的时间范围内COVID-19患者发生严重事件和死亡的可能性。这项研究描述的新模型是第一个将机器学习用于大量不同人群中的COVID-19患者的风险预测的模型,并于11月6日发表在《Journal of Medical Internet Research》杂志上。该模型可以帮助西奈山的临床医生以及在

  • Nat Commun:利用机器学习技术或能准确预测抗癌药物的作用效果

    2020年11月4日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature Communications上的研究报告中,来自韩国浦项科技大学等机构的科学家们通过研究表示,利用机器学习技术或能有效预测抗癌药物的治疗疗效。目前,随着药物基因组学的出现和发展,研究人员就能利用此前收集的患者对药物反应的数据所衍生的算法,进行机器学习研究来帮助预测不同患

  • Circ Arrhythm Electrophysiol: 机器学习精确揭示心律不齐的原因

    近日,Skoltech研究所的科学家们设计了一种新的基于机器学习的方法,用于检测“心房颤动驱动器”,即被认为会导致最常见类型的心律不齐的心肌小斑块。据美国心脏协会称,这种方法可能导致更有效的针对性医疗干预,以治疗估计影响全球3300万人的疾病。

  • 科学家如何利用机器学习手段帮助改善人类健康研究?

    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机器学习手段帮助改善人类健康研究?分享给大家!图片来源:CC0 Public Domain【1】JCM:机器学习预测ECMO导致儿童脑损伤的风险doi:10.3390/jcm9092718当患有心脏或肺部疾病的新生婴儿或儿童难以生存时,医生通常会使用人工肺为其支撑生命。这种被称为体外膜氧合(ECMO

  • 基于机器学习的天然产物活性研究取得进展

     近日,云南大学教育部自然资源药物化学重点实验室肖伟烈课题组在天然产物权威评述期刊Natural Product Reports上发表文章,对基于机器学习的天然产物活性研究的进展进行了综述(IF = 11.876, https://doi.org/10.1039/D0NP00043D)。该文章结合本团队的研究经验,在总结理论方法和分析文献案例的基础

  • JCM:机器学习预测ECMO导致儿童脑损伤的风险

    当患有心脏或肺部疾病的新生婴儿或儿童难以生存时,医生通常会使用人工肺为其支撑生命。这种被称为体外膜氧合(ECMO)的治疗方法被认为挽救了无数生命。但是在某些情况下,它也可能导致长期脑损伤。

  • Heliyon:机器学习帮助寻找治疗COVID19的药物

    最近一项研究中,加州大学里弗赛德分校的科学家使用机器学习来识别数百种可能有助于治疗COVID-19的新药。

  • Sci Rep: 机器学习能够检测乳腺癌的发生风险

    最近,东欧芬兰大学和Kuopio大学医院最近发表的一篇文章报道了机器学习在帮助理解遗传和其他乳腺癌危险因素的相互作用中的应用。

  • Am J Psych:中国科学家利用灵长类磁共振成像融合机器学习技术成功解析人类精神疾病的环路机制

    2020年6月18日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志American Journal of Psychiatry上题为“Diagnostic Classification for Human Autism and Obsessive-Compulsive Disorder Based on Machine Learning From

  • 研究发现跨物种机器学习可提升精神疾病磁共振影像诊断准确性

     6月17日,American Journal of Psychiatry 期刊在线发表题为Diagnostic Classification for Human Autism and Obsessive-Compulsive Disorder based on Machine Learning from a Primate Genetic Mod