Neuro Oncology：AI技术帮助脑癌患者早期检测
近日，来自美国西南大学的一项新研究显示，通过人工智能手段，医生们只需检查大脑的三维图像，就能识别出胶质瘤肿瘤中的特定基因突变，准确率超过97%。这样的技术有可能代替目前常见的预处理手术的做法，即通过抽取胶质瘤样本并进行分析来选择合适的治疗方法。
腾讯 AI Lab 宣布中国首款智能显微镜获药监局批准进入临床应用
癌症被称为「众病之王」，若能尽早检测诊断，病人则更可能得到有效救治。一般来说，癌症的检查和诊断依赖于病理学检查；而在病理学检查过程中，显微镜观察是必不可少的步骤。钟南山院士曾表示：「临床病理水平是衡量国家医疗质量的重要标志」。腾讯 AI Lab 联合业界领先的舜宇光学科技、国内最大的第三方医学检验机构金域医学宣布三方研发的智能显微镜已获得 NMPA 注册证，
当AI遇到癌症疗法 “癌症=感冒”不是梦
1、AI多方面改善肿瘤疗法人工智能(artificial intelligence， AI)方法有潜力影响癌症疗法的多个方面，包括药物的发现、临床开发，以及最终的临床应用(图表1)。目前，这些过程既昂贵又耗时漫长(平均约20亿美元，10年)，而且因为常规有限样本随机对照试验的局限性，对更广泛患者的治疗结果常有偏差。从机器学习到神经网络的AI平台能
Cell重大突破：AI从超1亿个分子中预测强力抗生素，杀伤超级耐药细菌
2020年2月26日讯 /生物谷BIOON /--一项开创性的机器学习方法已经从1亿多个分子中识别出了强大的新型抗生素，包括一种可以对付多种细菌的分子--包括肺结核和被认为无法治愈的菌株。研究人员表示，这种名为halicin的抗生素是第一个被人工智能发现的抗生素。尽管人工智能以前曾被用于协助抗生素发现过程的某些部分，但他们表示，这是人工智能首次在不使用任何人
日企研发手术辅助机器人 AI是关键
据《日本经济新闻》报道，外科手术领域正迎来智能化大潮，通过人工智能（AI）和机器配合，提高医生诊断水平和手术安全性。美国企业的机器人“达芬奇”一直占据着手术辅助机器人市场的半壁江山，在其专利即将到期的背景下，竞争开始白热化。日本企业奥林巴斯和川崎重工业正在加快研发，索尼也紧盯这一商机。日本国立癌症研究中心与全日本的医疗机构一起，正在着手建立世界上
AI+药物研发的机遇与挑战
新药研发具有成本高、研发周期长、成功率低三大高风险性质。据《Natrue》报道，新药研发成本约为26亿美元，耗时约10年，成功率不到1/10。如何加速新药研发进程，降低研发费用已成为各大制药公司迫切需要解决的问题。此外，药品流通环节及医疗价值链的转变，迫使制药公司降低价格，提升药物价值。如今药物研发累计的数据高速增长，药物研发领域数字化转型加速。因此，药企的首要任务在于利用这些数据来驱
AI寻药，Insilico Medicine和ChemDiv达成战略合作
Insilico Medicine是一家人工智能公司，总部位于香港，在六个国家和地区设有办事处。 该公司在2015年率先应用了生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）来生成具有指定参数的新分子结构。除与大型制药公司合作外，Insilico Medicine还正在寻求内部药物发现计划 在不同的疾病领域和抗衰老领域。 ChemDiv是一家着重于寻找先导化合物的公司。 在过去
利用AI加快药物发现速度 Atomwise达成两项合作
今日，基于人工智能技术的药物设计公司Atomwise宣布，它通过分别与SEngine Precision Medicine和OncoStatyx公司合作，创立了两家合资企业。与SEngine Precision Medicine的合作将使用从患者体内获得的细胞培养的活体肿瘤类器官（organoid）模型，检测个体化药物分子的疗效。与OncoStatyx的合作将开发三阴性乳腺癌相关蛋白的
IBM再开源3个癌症AI项目 推动癌症研究
癌症是全球第二大死亡原因， 2018年估计有1，810万新病例以及960万人死于癌症。学术界和工业界也不断致力于寻找更有效的抗癌药物。IBM位于苏黎世的研究团队正在构建一些人工智能机器学习的方法，加速人们对复杂疾病的主要驱动因素、分子机制以及肿瘤组成的差异等几方面的理解。为了推动新疗法的研究进展，帮助人类更快地攻克癌症。IBM在不久前开源了3个治疗癌症的人工智能项目。同时IBM也在第1
基于深度神经网络的可穿戴心电图疾病自动诊断研究取得进展
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心研究员李烨及其团队成员姚启航、王如心、樊小毛和刘记奎等针对可穿戴心电信号提出了一种基于时空特征融合的深度神经网络，实现了9类心律失常的自动分析诊断，有效提升了疾病自动分析的准确率。该成果以Multi-class Arrhythmia detection from 12-lead varied-length ECG using Atte