人工智能引领尿检自动化，指导慢性肾脏病诊疗管理
慢性肾脏病具有患病率高、知晓率低、预后差和医疗费用高等特点，起病隐匿，早期就诊和治疗率低，是继心脑血管疾病、糖尿病和恶性肿瘤后，又一严重危害居民健康的疾病。近日，在长沙举行的“2018罗氏诊断尿液分析标准化及新技术研讨会”上，中南大学湘雅二医院检验科唐爱国教授、北京协和医院检验科张时民教授、湖南省人民医院检验科主任曹友德教授及湖南中医药大学第一附属医院医学检验与病理中心主任谢小兵教授就尿液检测在慢
人工智能辅助决策系统在临床上的应用
自2016年谷歌的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石起，人工智能的热度就一直居高不下。人工智能绝不仅仅只会下棋，其已经逐渐渗透到了我们生活的各个方面。而作为群众呼声最高、行业寄予厚望和相对成熟的领域——医疗人工智能，被认为最有应用前景。一、国家人工智能相关政策2015年起，国家陆续出台了推动医疗人工智能领域发展的一系列政策，对于人工智能在医疗领域的应用和开展起到了指导性作用。人工智能
同济大学刘琦教授课题组在WIREs Computational Molecular Science杂志发表论文探讨基于人工智能深度生成模型的药物研发
利用人工智能技术进行小分子设计以及新药研发是制药领域的热点研究问题之一。人工智能技术有望缩短药物研发时间，减少药物研发成本。近日，刘琦教授课题组受邀在国际计算化学领域著名期刊WIREs系列刊物《WIREs Computational Molecular Science》发表长文，系统探讨了基于深度生成模型(Deep Generative Models)进行药物研发的计算问题。深度生成模型是近年来人
人工智能药物真的准备好了吗？
2018年9月14日 讯 /生物谷BIOON/ --人工智能能够帮助提高药物的效率和安全性，中国就是这一领域的先行者；数周之前，笔者观看了一款名为Physicians vs. internet（临床医师 vs 互联网）的电视节目，节目中两队进行对决，看看哪一队能够对患者进行准确诊断，他很惊讶地发现这两对都是人类团队，“互联网”团队的答案显然与使用访问信息的搜索词和逻辑推论的人类一样好。图片来源：S
人工智能在中医药产业发展中的不同阶段和临床应用
随着人工智能技术在生命科学领域的作用越来越明显，中医药产业在人工智能的潮流中迎来新的发展良机。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术及应用系统的一门新的技术科学。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确表示，人工智能发展进入新阶段，已经成为国际竞争的新焦点，成为经济发展的新引擎，将带来社会建设的新机遇，同时发展的不确定性也将带来新挑战。目前，人
人工智能时代，AI在医疗领域的三大机遇与挑战！
2018年9月4日讯 /生物谷BIOON /——根据一篇发表在《Managed Healthcare Executive》上的最新评论文章，医疗健康领域人工智能（AI）的发展为早期检测和分类、诊断、个性化医疗及医疗决定提供了新机会。该文章表示AI是一种可以整合到现有医疗护理技术中的新工具，而不是一种孤立的技术。图片来源：Nat Commun但是AI技术在带来机会的同时也带来了挑战。首先，AI可以通
Adv Therap：人工智能助力转移性前列腺癌治疗，疗效显著
2018年9月5日讯 /生物谷BIOON /——联合化疗是癌症治疗之路上的一块里程碑，但是优化其疗效需要对药物的协同作用进行剂量和时间相关的调整，传统的基于实验的调整方法耗时又耗力，效率极低，阻碍了最佳联合疗法的发展。图片来源：Advanced Therapeutics为此，研究人员近日开发出了一种基于人工智能（AI）的平台——CURATE AI来完善并加速这个过程。在他们的研究中，研究人员使用了
金春林：人工智能的准入和管理
上海2018年8月24日讯 /生物谷BIOON/——8月24日由生物谷、上海交通大学人工智能研究院主办，上海市卫生和健康发展研究中心联合主办的“2018未来医疗科技大会”在复旦大学枫林校区隆重开幕，在医疗人工智能应用论坛，上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林从AI的前世、今生与未来，AI在医疗领域应用的现状和挑战，AI在医疗应用领域的准入，整个AI应用的前景四个方面给我们带来了精彩的演讲。人工智
《人工智能深度学习算法评估规范》团体标准发布
7月1日，中国首个人工智能深度学习算法标准《人工智能深度学习算法评估规范》(Artificial intelligence—Assessment specification for deep learning algorithms)在“中国人工智能开源软件发展联盟”成立大会上正式发布。该标准由中国电子技术标准化研究院作为召集单位，中国科学院软件研究所作为技术牵头单位，联合上
Lancet Oncol：人工智能帮助预测癌症患者接受免疫治疗的效果
2018年8月30日 讯 /生物谷BIOON/ --发表在《Lancet Oncology》上的一项研究首次证实，人工智能可以处理医学图像以提取生物学和临床信息。通过设计算法并将其开发用于分析CT扫描图像作者等人创建了一个所谓的放射学特征。该特征定义了肿瘤的淋巴细胞浸润水平，并提供了患者免疫治疗功效的预测评分。将来，医生可能因此能够使用成像来识别位于身体任何部位的肿瘤中的生物现象，而无需进行活组织