新型人工智能系统或能优于临床医生对乳腺癌进行准确诊断！
2019年9月1日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志JAMA Network Open上的研究报告中，来自加利福尼亚大学的科学家们通过研究开发了一种人工智能系统，其或能够帮助病理学家更准确地读取活组织检查结果及更好地检测并诊断乳腺癌。这种新型系统能帮助解释医学成像结果从而用于诊断乳腺癌（人眼无法有效区分），其几乎能够像一名经验丰富的病理学家一样对乳腺癌进行准确诊断。图片来源：
人工智能可助尽早诊断自闭症
自闭症谱系范畴的神经发育性疾病通常要到孩子几岁时才会被确诊，但那时对患者的干预和治疗已过了最佳时期。近日发表在美国《国家科学院学报》上的一项新研究显示，利用人工智能分析瞳孔变化或心率波动可帮助尽早诊断这类疾病。此前研究发现，自闭症谱系障碍患者的大脑胆碱能神经环路异常，而大脑胆碱能神经环路异常会伴随患者瞳孔自发扩张或收缩以及心率异常。美国波士顿儿童医院的研究人员观察了实验鼠的瞳孔变化，发
云计算和大数据重点专项项目成果“多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”入选国家卫健委“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”
中国科学院软件研究所和中国医学科学院北京协和医院在国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项项目“云端融合的自然交互设备和工具”的支持下，将自然人机交互技术与神经系统疾病临床诊断方法结合，研制了“多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”，成功应用于神经系统疾病的早期预警与辅助诊断当中，在国家健康医疗相关领域发挥了重要作用，入选国家卫健委颁发的“医疗健康人工智能应用落地3
目前人工智能对乳腺癌的诊断与人类专家一样好！你选哪个？
2019年7月18日讯 /生物谷BIOON/——乳腺癌是英国最常见的癌症。它占全国所有新病例的15%，大约八分之一的妇女将在一生中被诊断出患有该病。在英国国家医疗服务体系(NHS)中，乳腺癌筛查通常包括乳房x光检查。但是，随着能够阅读这种早期测试的专家数量减少，这种测试的未来将面临风险。虽然这种技能短缺无法立即弥补，但人工智能领域有望取得的进步可能会有所帮助。图片来源：http://cn.bing
AI病理诊断解释方案或解决人工智能CFDA三类申报获批关键难点
深度卷积神经网络（CNNs）已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术，并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。近日，病理领域的AI研究也有了新的进展。2019年5月，国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Mach
Nat Med：利用人工智能准确地诊断肺癌，准确率高达94%
2019年5月29日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，软件工程师和临床研究人员之间的合作产生了一个人工智能程序，该程序使用图像来预测哪些人将患上肺癌，准确率为94％。这个研究团队发现这个算法与放射科医师基于同一个人的多次计算机断层扫描（CT）来筛查癌症一样准确，并且当它仅能从一个人那里获得一次扫描时，它的表现优于医生。相关研究结果于2019年5月20日在线发表在Nature Medic
基于人工智能和计算机辅助药物设计的研究方法方面获进展
近日，中国科学院深圳先进技术研究院医药所计算机辅助药物设计中心袁曙光课题组带领团队，利用人工智能和计算生物学的方法从158万个化合物中寻找到了17个嗅觉受体蛋白Olf73的活性药物分子。该工作为基于嗅觉受体蛋白的药物发现与设计提供了有力的理论基础和依据。该成果以Computational modeling of the olfactory receptor Olfr73 suggests a mo
Paige.AI的人工智能癌症诊断平台获FDA“突破性设备”称号
近日，总部位于美国纽约的数字病理学初创公司Paige.AI因利用人工智能诊断癌症而获得了FDA（美国食品药品管理局）的“突破性设备”称号。Paige.AI成立于2017年，并在2018年2月6日完成2500万美元A轮融资。据该公司称，这是FDA首次批准将人工智能用于癌症诊断。Paige.AI的人工智能癌症诊断发建立在Paige.AI的联合创始人兼首席科学官Thomas Fuchs博士的
神州医疗牵头国家重点研发计划”基于人工智能的临床辅助决策支持新型服务模式解决方案”
随着医学学科的发展，新证据的涌现速度指数级增长，临床路径的更新和规范化临床指南的应用对临床医生造成越来越大的压力。当前，计算机的存储与计算能力有了大幅度的提高，医学信息标准和规范的研究愈发得到重视，电子病历的完善以及医学大数据的产生，云计算与现代人工智能技术的紧密结合，使得基于人工智能的临床辅助决策支持系统的开发研究变得可行。理想的临床辅助决策支持系统（以下简称CDSS）可为医护工作人员提供更好的
人工智能技术可助高效诊断眼疾
据澳大利亚媒体报道，澳研究人员领导的一个国际科研团队开发出一种新技术，利用人工智能分析普通验光设备生成的视网膜图像，可高效识别糖尿病视网膜病变，准确率达98%。糖尿病视网膜病变是糖尿病的并发症之一，也是常见的致盲性眼病。其病因在于糖尿病造成的高糖毒性反应引起眼部神经系统和毛细血管发生变化，在早期阶段确诊该病对保护患者视力至关重要。澳大利亚和巴西的科研人员组成团队，基于人工智能技术开发出