人工智能也能查眼病 水平“匹敌顶级专家”
眼部疾病是眼部所有组成部分发生疾病总称，包括了眼睑病、泪器病、结膜病、角膜病、巩膜病、葡萄膜疾病、白内障、青光眼、视网膜疾病、视路疾病、眼眶疾病、眼外伤、眼的屈光、眼外肌病、眼部肿瘤等。英国研究人员13日说，他们开发出一种人工智能系统，能快速识别50多种眼部疾病并给出转诊建议，其准确率达到94%，这一水平“匹敌顶级的眼科专家”。这一系统由知名人工智能公司“深度思维”与穆尔菲尔兹眼科医院
美研究员新开发人工智能模型 有望改进恶性脑瘤治疗
美国研究人员新近开发出一种人工智能模型，能够为胶质母细胞瘤患者设计出最小剂量给药方案，在缩小肿瘤的同时减少药物带来的毒副作用，改进患者生活质量。胶质母细胞瘤是一种常见的恶性脑瘤，常见疗法是先尽可能地切除肿瘤，再采取放疗和化疗延长寿命，同时还需服用多种药物。为尽量缩小肿瘤，医生一般会在安全剂量范围内给患者开出最大剂量的药物，但由于药性强，这些药物往往会给患者带来一些毒副作用。
人工智能正在重塑医疗保健未来
虽然需要高质量医疗保健的人数不断增加，但医疗服务提供者的数量正在减少。因此，越来越多的护理人员正在考虑将人工智能（AI）作为提供精确，有效和有效治疗的可能资源。随着时间的推移，人工智能可以扩大护理提供者的范围和效率，并弥补全球人才短缺。目前的卫生保健状况中佛罗里达大学医疗保健系统工程讲师Richard Biehl博士在最近发表在The Hill上的一篇文章中讨论了医生的不足
Nat Commun：人工智能助攻前列腺癌诊断和治疗
2018年7月24日讯 /生物谷BIOON /——来自瑞典的科学家们的最新研究成果表明数据驱使的AI可以帮助我们更深入了解前列腺癌如何发展，最终可以帮助提高这种疾病的临床诊断和治疗结果。每种癌症都是独特的，它的特点随着时间变化而变化，这种所谓的肿瘤异质性是由于肿瘤内细胞的竞争性克隆以及可能增加转移概率的获得性基因突变。图片来源：KTH The Royal Institute of Technolo
Medidata高级副总裁及首席数据官李正豪：当临床试验遇到人工智能
作为全球当下最热门的科技话题之一，随着大数据、云计算以及计算机深度学习等多个方面取得突破，人工智能在临床试验和药物研发领域的应用已然是一个前景广阔的新兴领域。如何使用人工智能解决方案和先进的分析方法提高临床试验的成功率和整体研发投资组合？ 医疗数据如何在兼顾创新，质量和速度的同时带来安全和有效的药物？这是领域内大家普遍比较关注的问题。近日，全球领先的生命科学临床研究领域云解决方案供应商Medida
Airdoc医疗人工智能落地星创视界，成都市长亲临现场
过去几年，医疗人工智能领域在辅助诊疗、健康管理、医学影像等有不少成功的案例。而这些技术上的突破， 想最终惠及每个人，需要打破边界，找到更多的落地场景。近日，在成都极客公园2018商业科技峰会上，星创视界联合Airdoc发布AI眼底照相机，将眼科领域的人工智能落地到宝岛眼镜门店，吸引了成都市长罗强亲临现场，并关心地提出一连串问题：什么是AI眼底照相机？眼底照片是不是可以判断眼
新一家人工智能药物研发公司宣布成立，开发罕见病药物
近日，美国新一代人工智能公司Insilico Medicine与A2A Pharmaceuticals宣布将联手创建一家名为“Consortium.AI”的新公司，应用AI最新研究进展，合作发现并开发用于治疗杜氏肌营养不良症（Duchenne Muscular Dystrophy，DMD）和其他罕见孤儿疾病的新型小分子。前者Insilico Medicine是基于人工智能进
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？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上，中华医学会病理学分会主任委员步宏指出：“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
FDA批准上市的9款医疗人工智能产品
自2017年7月以来FDA已批准相关医疗人工智能产品9项，9项产品多为监测预警类产品，从2018年5月开始出现诊断辅助类AI产品。人工智能发展方兴未艾，国内外对人工智能产品审批、监管相关标准制定紧锣密鼓进行，FDA自2017年7月发布数字健康创新行动计划（Digital Health Innovation Action Plan， DHIAP ）（计划阐述了对于
Cell：利用人工智能绘制衰老大脑的基因表达图谱
2018年6月25日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自比利时鲁汶大学（VIB-KU Leuven）Stein Aerts教授及其团队首次在果蝇衰老过程中绘制出每个脑细胞的基因表达图谱。由此产生的“细胞图谱”为大脑在衰老过程中的运作提供了前所未有的见解。这种细胞图谱被认为是开发有助于更好地理解人类疾病发展的技术而迈出重要的第一步。相关研究结果于2018年6月14日在线发表在Cell期刊