武汉亚心总医院携手罗氏诊断建立“罗氏卓越示范中心”，共同打造智慧实验室
2019年12月6日，随着互联网、大数据及人工智能等新兴科技与健康医疗行业跨界融合的不断深入，打造智慧型实验室已然是医院未来发展建设的重点和必然趋势。今日，武汉亚心总医院与罗氏诊断正式达成战略合作，共同建立“罗氏卓越示范中心”，在积极推动实验室向智能化、精益化、持续化方向迈进的同时，致力于提升医院整体医疗水平，为武汉及周边地区广大患者提供更高质高效的医疗服务
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
Adv Mater：基因“剪刀”可用于诊断疾病
2019年11月27日 讯 /生物谷BIOON/ --CRISPR / Cas技术不仅可以改变基因：根据弗莱堡大学的一项研究，通过使用所谓的基因剪刀，可以更好地诊断癌症等疾病。 在这项研究中，研究人员介绍了一种微流控芯片，该芯片可识别RNA的小片段，从而比目前可用的技术更快，更准确地指示特定类型的癌症。该结果最近发表在科学杂志“ Advanced Materials”上。 他们
罗氏诊断连续十年荣膺“中国杰出雇主”：创新实践营造敏捷高效，以人为本的可持续发展之路
国际权威的杰出雇主调研机构（Top Employers Institute）发布了“中国杰出雇主2020”榜单。罗氏诊断以榜眼佳绩连续第十年荣膺“中国杰出雇主”称号，不仅摘得中国医疗健康行业桂冠，且是行业内唯一连续十年获此殊荣的公司。 作为体外诊断领域的全球领导者之一，罗氏诊断致力于开发和提供从疾病的早期发现、预防到诊断、监测的诊断系统和解决方案。自2000年正式进入中国，罗氏诊断开启为中
2019新诊断国际高峰论坛：跨界融合，共创临床诊断新生态
2019年11月16日，由药明奥测与Mayo Clinic Laboratories联合主办的“向新而行，智享赋能”2019新诊断国际高峰论坛今天在中国上海成功举行。中外知名临床、病理及检验专家与学界翘楚、产业精英共聚一堂，围绕临床诊疗的前沿技术、发展趋势及创新实践深入交流、分享洞见。500多位与会嘉宾聚焦整合诊断这一新理念，共商跨界融合、协力赋能，共同打造临床诊断新生态。图：药明奥测首席执行官刘
质谱将在临床诊断领域大显身手
小编推荐会议：2019临床质谱与高端医学检验发展论坛 作为国内知名的三甲医院，北京同仁医院利用质谱技术用于临床诊断也只有近三年时间。提及最初“入手”质谱设备，北京同仁医院检验科主任鲁辛辛表示，“颇费了一番周折，可谓阴差阳错。”早在2007年，北京同仁医院检验科就开始关注质谱设备，当时主要为解决病毒鉴定的问题。鲁辛辛介绍说，“病毒检测主要依靠PCR方法，全手工操作，耗时比较长，
肿瘤早期诊断、快速诊断获得重大突破——专访 2019 年度新锐渝商威斯腾生物董事长周勇
发扬优良渝商传统，挖掘 2019 年度重庆民营企业标杆及领军人物。11 月 3 日下午，「渝商产业合作发展交流会暨 2019 年度渝商评选颁奖典礼」在重庆市北碚区隆重举行。广大渝商齐聚一堂，一同见证 2019 年度新锐渝商脱颖而出，共话渝商产业合作发展大计。荣获「2019 年度新锐渝商」称号的威斯腾生物董事长周勇接受了我们的专访。Q：首先恭喜您荣获了「2019 年度新锐渝商」称号。作为入选新锐渝商
新型血液检测技术有望帮助改善人类多种疾病的诊断！
本文中，小编带大家一起学习近期科学家们如何利用血液检测技术来帮助诊断多种人类疾病！图片来源：Www.pixabay.com【1】Circulation：血液检测鉴定高危心脏病患者doi：10.1161/CIRCULATIONAHA.119.043337长期以来，预防心脏病专家们正在寻找方法，以准确检测早期心脏病的发生。近日，来自西南医学中心的研究人员发现，针对一种特定蛋白质生物标志物的新血液测试可
2019年罗氏诊断中国医学及生命科学教育研究基金在沪颁发：聚焦本土人才培养，驱动体外诊断行业发展
2019年11月19日，以“励精彩，立未来”为主题的“罗氏诊断中国医学及生命科学教育研究基金”2019年度颁奖典礼在上海隆重举行。作为医疗行业历史最为悠久的奖学金项目之一，其多年来致力于发掘和鼓励检验医学和生命科学相关专业的青年人才，持续为医学人才的培养贡献力量。今年，共有来自18所高校的124名学生以及来自7所高校的10位科研人员分获教育基金和研究基金。 2019年度罗氏诊断中国医学及生命科
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