人工智能通过医师考试 AI医疗离落地还有多远？
记得前一段时间，我们专门聊过人工智能医疗，然而最近市场又被人工智能医疗刷屏了。刷屏的原因就是人工智能继战胜了国际各位围棋棋手之后，又有了一个新的突破，这个突破就是在医疗领域。今年11月，国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，由科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工
开发出具有进化能力的人工核衣壳运送mRNA
2017年12月16日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国华盛顿大学的研究人员构建出用于包装遗传物质的微观组装体，他们称之为合成核衣壳（synthetic nucleocapsid）。他们希望这些微观组装体有朝一日能够被用来通过运送合适的药物到细胞中来治疗具有细胞水平问题的患者。相关研究结果于2017年12月13日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Evolution of
杜克大学开发出具备完整功能的人工心脏肌肉贴片
来自美国杜克大学的一个研究团队近日透露，他们已经研制出了一种具有完整功能的心脏肌肉，它可以制造的足够大，用于修补因心脏病发作导致的心脏肌肉组织死亡。这项突破性进展朝修复人类患者中已死亡心脏肌肉的终极目标迈出了重要一步。该项研究已于近日发表于顶级期刊《自然通讯》（Nature Communication），文章标题：Cardiopatch platform enables maturat
多篇文章解读人工器官/组织研发进展状况
本文中，小编盘点了近年来人工器官/组织的研发进展情况，分享给大家！【1】人造软骨有与天然软骨相似的“神奇”功能软骨是身体内一种非常“神奇”的组织，它具有无与伦比的液体强度。在软骨组织中，80%的成分是水，却能帮助我们的身体应对很强大的压力。合成的材料往往难以与天然的软骨相媲美，直到来自密歇根大学和中国江南大学的研究人员们开发了“Kevlartilage”。这是一种基于芳纶的材料，芳纶是一种合成纤维
38个利用人工智能发现新药的初创公司
将机器学习应用到新药发现当中，这一领域的规模将足以产生长尾效应。今天我们就来盘点一下目前在药物研发中应用人工智能的初创公司。根据新药研发阶段，目前AI在药物研发中的应用主要有以下10个方面：汇总和合成信息；重新利用现有药物；生成新型候选药物；验证候选药物；设计药物；设计临床前实验；运行临床前实验；设计临床试验；为临床试验招募患者；优化临床试验。根据这些AI应用的方向，可以把
人工智能给生物医药行业带来了什么？
AI：新药研发工业化的开始人工智能（AI）——从计算机算法中学习如何解开复杂的基因组数据，例如疾病的基因表达模式——已经准备好为药物开发，临床研究和医学治疗等各个方面带来革命。但它也可能为人类实现又一个里程碑——降低药品价格。即使不能彻底消除目前这种效率低下、时间密集、不断试错的创新过程，人工智能也能为其带来显着改观。这正是许多人工智能专家所强调的价值。要知道，美国药物研究与制造商协会
数字病理+人工智能，推动精准诊断新发展
近年来，人工智能与智慧医学成为医学界、乃至全社会热议的话题。其中，医疗影像与人工智能的结合正在发生。而病理向来是医疗领域的“金标准”，病理诊断是对疾病下最终判断的环节。人工智能与病理结合能擦出怎样的火花呢？在日前召开的中华医学会病理学分会第二十三次学术会议暨第七届中国病理年会，中华医学会病理学分会主任委员步宏教授指出：“大力发展数字病理是本届中华医学会病理学分会的工作重点之一。在加快数字病理网络平
人工β细胞智能调节血糖水平 有望引领糖尿病治疗新方式
美国北卡罗莱纳大学（UNC）和北卡州立大学（NCSU）联合生物医学工程系教授顾臻带领团队开发了一种人造β细胞，可以根据血液中的葡萄糖水平，释放胰岛素。治疗1型糖尿病和某些2型糖尿病需要长期进行痛苦和频繁的胰岛素注射或使用机械的胰岛素泵。相比于这两种方式，来自顾臻团队的人造β细胞是一种更有利于病人的选择：当葡萄糖水平升高时，人造细胞会自动释放胰岛素到血液中。这些“人造β细胞”
科研人员发现：人工构建酵母工程菌能够自动化合成内酯化合物
愈创木烷型内酯具有诸多药用活性，很多这类化合物具有较强抗癌功效，此类化合物分子结构中的内酯基团是其活性基团。中国科学院武汉植物园科研人员近日揭开了内酯基团形成的神秘面纱，发现人工构建的酵母工程菌能够自动化合成内酯化合物。愈创木烷型内酯类化合物在植物中通常只有万分之几的含量，如此低含量的合成限制了该类化合物的开发利用，但由于其显着药用价值，部分该类化合物仍然被用于临床抗癌实验，比如人们从
人工智能可以诊断结肠直肠癌 准确率达86%
AI在医疗领域有着广泛的应用前景，比如预测心脏病、侦测老年痴呆症。新研究告诉我们，AI可以用来诊断癌症。日本研究人员找到一套方法，可以用AI诊断结肠直肠癌肿瘤，在肿瘤变成恶性肿瘤之前就能发现。怎么做到的？研究人员用3万多张照片组建一个数据库，里面有癌细胞照片，也有癌化之前的照片，然后他们用AI寻找二者的差异。机器学习将图片处理完成之后，研究人员输入大肠息肉(colorectal polyp)照片，