人工智能手表获FDA批准 监测严重神经疾病
日前，由知名的MIT Media Lab独立出的新锐Empatica公司宣布，美国FDA已经批准了其人工智能手表Embrace上市，用于监控一类极为危险的癫痫发作。值得一提的是，这也是美国FDA批准的首款应用于神经学领域的智能手表。根据美国疾病控制与预防中心（CDC）最近的估计，约有340万美国人受癫痫影响。在所有的癫痫中，一类叫做“全面的强直 - 阵挛性癫痫发作”（generalized ton
人工智能开发抗衰老药物 候选分子已问世
今日，Juvenescence有限公司宣布该公司与Insilico Medicine合作创建的Juvenescence.AI公司已经选定了第一组化合物家族进行进一步临床开发。Juvenescence.AI是一家专注于使用人工智能(artificial intelligence，AI)进行药物开发的公司，该公司专注于衰老以及与衰老相关疾病领域的药物开发。根据Juvenescence有限公
中国科学家首次成功培育出“人工耳朵”
2018年2月6日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志EbioMedicine上的研究报告中，来自中国上海交通大学和北京整形外科医院的研究人员通过种植并且植入软骨首次为患者制造出了新的耳朵，文章中研究人员描述了这种新耳朵制造的过程以及这种人造耳朵如何有效治疗年轻患者的相关疾病。图片来源：EBioMedicine (2018). DOI:10.1016/j.ebiom.2018.
人工神经元的计算速度或远超人类大脑！
小编推荐：您不可错过的2018脑科学与类脑智能前沿研讨会 2018年1月31日 讯 /生物谷BIOON/ --1月26日，刊登自Science Advances杂志上的一篇研究报告中，来自美国国家标准与技术研究所的研究人员开发出了一种以神经元为模型的超导计算芯片，相比人类大脑而言，其能够更加高效快速地对信息进行加工处理，
科学家有望开发出人工肾上腺组织 未来可成功治疗肾上腺疾病
2018年2月3日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，来自伦敦大学玛丽女王学院的研究人员成功利用尿液中的细胞迈出了制造人工肾上腺的第一步，相关研究刊登于国际杂志Cell Reports上，未来科学家们或有望开发出治疗肾上腺疾病的新型疗法。图片来源：dailyhealthpost.com肾上腺位于肾脏上端，主要负责释放不同种类的激素，当肾上腺产生的激素水平过多或过少时就会发生肾上腺疾病，从而就会影
Nat Chem Biol：人工合成蛋白质能够在细胞中发挥关键作用
2018年1月21日 讯 /生物谷BIOON/ --最近，来自普林斯顿大学的合成生物学家Michael Hecht成功合成了一系列蛋白质，这些蛋白是由完全人工化的基因转录翻译形成的，大小在100个氨基酸左右。作者等人已经证实他们合成的蛋白质中至少一个具备了生物学活性，这意味着完全人工化的蛋白质能够产生质的变化，为细胞生命活动产生影响。（图片来源：Ann Donnelly/Hecht Lab/Pri
巨变端倪：人工智能在医疗影像诊断领域全面爆发
近两年来，无论是在语音识别、图像识别还是文本理解，深度学习在医疗领域都有超乎想象的突破。在语音识别领域，梅奥诊所与以色列语音分析公司Beyond Verbal合作的研究发现13个语音特征和冠心病存在相关性，其中一个语音特征与冠心病存在强相关。在自然语言处理领域，IBM的沃森机器人能够在17秒内，阅读3469本医学专著，248000篇论文，69种治疗方案，61540次实验数据，106000份临床报告
新研究：一条“线”型的人工胰岛装置
美国患有1型糖尿病的人群超过1百万，每日的胰岛素注射实际上是一个生死攸关的问题。虽然无法治愈，但是康奈尔大学的而研究团队已经开发了一种可以变革这种疾病管理的装置。对于1型糖尿病来说，产胰岛素的胰腺细胞簇（胰岛）被身体的免疫系统破坏了。由来自农业与生命科学学院生物与环境工程系助理教授Minglin Ma所领导的研究团队设计了一个巧妙的方法，可以将数百至数千个胰岛细胞移植进患者
新型可穿戴机器人问世，人工肌肉指日可待！
2018年1月11日 讯 /生物谷BIOON/ --科学家们距离人工肌肉又更进一步了！尽管器械矫形学由来已久，但是迄今为止用于补充肌肉力量的矫形工具却鲜有创新。目前，一个联合研究团队开发出了一种可穿戴机器人，可在人步行时支撑髋关节。这个研究团队由日本信州大学纺织科学与技术教授Minoru Hashimoto领导，相关研究成果近日发表在Smart Materials and Structures上。
《科学》重磅：人工智能再次战胜人类！这次是在心脏病预测上
人类医生在心脏病发病风险的预测上也失守了！上周五，《科学》杂志报道了英国诺丁汉大学流行病学家Stephen Weng博士团队发表在《PLOS ONE》上的重要研究成果，Weng博士团队将机器学习算法应用于电子病历的常规数据分析，发现与当前的心脏病预测方法相比，机器学习算法不仅可以更准确地预测心脏病发病风险，还可以降低假阳性患者数量(1)。人工智能再一次战胜人类。Stephen Weng博士「这项研