柳叶刀子刊：准确性堪比人类专家，人工智能可靠诊断皮肤癌
在场景A的诊断性研究中，7级人工智能算法的诊断准确性与专家相当，明显优于经验较少的医生。而ISIC人工智能算法的表现不如专家，但优于经验较少的医生。而在治疗决策方面，7级人工智能算法明显低于专家，但优
Brain-X：浙大祝向东团队综述人工智能模型Transformer在脑肿瘤诊断和治疗中的应用
恶性脑肿瘤显著增加了全球人类致残率和死亡率，早期发现和诊断是改善脑肿瘤治疗效果的关键。目前，Transformer作为一种可应用于脑肿瘤诊断和治疗的深度学习模型，正在吸引广大研究者的广泛关注。
James Collins团队开发用于生物学研究的超高速人工智能系统，已开源代码
过去几十年，生物数据集的规模与复杂性大幅增长，利用机器学习为潜在生物过程构建信息与预测模型能够加速生物工程和生物医学应用的进展。
我国科学家提出一种智能疾病诊断系统
近期，中国科学院大学的研究团队提出了一种基于多通道柔性脉冲感知阵列的智能疾病诊断系统，可用于远程疾病诊断。研究成果发表在《ACS Nano》期刊，论文的标题“Multichannel Flexible
Nat Biotechnol：通过人工智能辅助分析，发现CAR-T细胞治疗急性髓系白血病的新靶标
如今在一项新的研究中，德国研究人员成功发现了CAR-T细胞治疗急性髓系白血病的新靶标。相关研究结果于2023年3月13日在线发表在Nature Biotechnology期刊上。
郭国骥/韩晓平团队发表基于人工智能神经网络的基因组解读系统——女娲
基于DNA序列编码基因表达模式的假设，该研究提出了深度学习模型Nvwa（女娲），首次实现了完全基于基因组序列预测单细胞水平的基因表达，且预测准确度与实验测量精度相当。
Nat Biomed Eng：能自我学习的人工智能技术或能利用病理学图像来寻找类似的患者病例 从而帮助诊断人类罕见疾病
来自美国布莱根妇女医院等机构的科学家们通过研究开发了一种深度学习算法，其或能通过自学方式来学习用于在大型病理学图像库中寻找类似病例的特征。
Nat Commun：利用人工智能技术和机器人系统结合来识别隐藏的帕金森疾病特征
来自美国的科学家们通过研究开发了一种能帮助发现疾病细胞特征的新平台，其或能将研究患者细胞的机器人系统与进行成像分析的人工智能方法相结合，利用这种自动化的细胞培养平台，研究人员通过创建并分析来自91名患者和健康对照个体的超过100万个皮肤细胞图像，成功识别出了帕金森疾病的新型细胞标志。
Nat Med：科学家有望利用人工智能技术来准确诊断人类的前列腺癌
来自拉德堡德大学医学中心等机构的科学家们通过研究共同完成了一项关于用于诊断和对前列腺癌进行评级的人工智能技术的全面国际验证，研究人员发现，AI系统或能与病理学家一样，识别并对来自不同国家的组织样本中的前列腺癌进行识别和分级，因此AI系统或许有望作为一种辅助工具引入到前列腺癌的诊断和治疗过程中去。
Nat Commun：科学家有望利用人工智能技术来诊断人类结直肠癌
来自中国中南大学等机构的科学家门通过研究发现，人工智能技术（AI）或能从组织扫描结果中准确检测并诊断结直肠癌，其效果要比病理学家好很多。相关研究结果或有望帮助研究人员检测是否AI能作为一种有力的工具来帮助病理学家紧跟对其服务不断增长的需求。