人工智能

人工智能在医学领域具有不可思议的潜力。我们涵盖了机器学习、深度学习算法、神经网络和模式识别的最新技术突破，这些技术可以处理令人难以置信的海量数据，甚至可以在医学图像中发现最小的细节，并帮助医疗专业人员设计治疗方案。

用“信念”监测癌症幸存者的心理健康

用“信念”监测癌症幸存者的心理健康

基于人工智能的解决方案FAITH旨在监测接受癌症治疗的人的心理健康状况。

通过深度学习进行糖尿病视网膜筛查

通过深度学习进行糖尿病视网膜筛查

Ubotica开发了一种基于深度学习的解决方案，用于检测视网膜图像中糖尿病视网膜病变指标的存在。

AI Eve增强了基因测试

AI Eve增强了基因测试

被称为EVE的人工智能模型显示出了非凡的能力，可以解释人类基因变异是良性的还是致病的。

AI瞄准新冠肺炎“信息大流行病”

AI瞄准新冠肺炎“信息大流行病”

研究人员正在开发一种算法，用于标记传播疫苗虚假信息的推文。

人工智能揭示了与儿童攻击性有关的大脑网络

人工智能揭示了与儿童攻击性有关的大脑网络

一种基于机器学习的方法发现，表现出攻击性的儿童大脑连接中断。

机器学习通过胸部ct诊断COVID-19

机器学习通过胸部ct诊断COVID-19

科学家们开发了一种算法，克服了逆转录聚合酶链反应的局限性，可以快速、计算机化地诊断COVID-19。

人工网络学会了嗅觉

人工网络学会了嗅觉

当被要求对气味进行分类时，人工神经网络采用了一种与大脑嗅觉回路非常相似的结构。

人工智能在医学图像中发现异常

人工智能在医学图像中发现异常

神经网络检测医学图像中的异常比通用解决方案更成功。

人工智能在结肠直肠癌中发现突变

人工智能在结肠直肠癌中发现突变

深度学习算法比现有方法更准确地捕捉分子路径和关键突变的发展。

使用人工智能进行心理健康评估

人工智能可以从问卷调查和大脑扫描中检测到有关心理健康的信息信号。

人工智能技术识别严重疾病的遗传原因

基于人工智能的重症儿童罕见疾病快速、高精度诊断技术。

一个像人类一样“思考”的人工智能

创造类人人工智能不仅仅是模仿人类行为——如果要让技术完全被依赖，它还必须能够处理信息，或者“思考”。

生物医学研究的密码游戏规则改变者

数据隐私和安全问题阻碍了大规模研究。研究人员已经开发出一种潜在的解决方案。

在不牺牲隐私的情况下实现人工智能驱动的进步

安全人工智能实验室正在扩大对加密医疗数据的访问，以推进该领域人工智能驱动的创新。

预测精神病的算法

为了发现预示精神疾病发展的症状，科学家们将纵向网络分析应用于儿童。

研究人员对人工智能进行心理分析

我们可以进行测试和实验，但我们不能总是预测和理解人工智能为什么会这样做。

人工智能的进展和风险

据一个国际专家小组称，人工智能已经达到了其发展的一个关键转折点。

新的3D面部扫描为自闭症提供基因线索

高科技3D面部扫描让我们更好地了解自闭症的遗传原因。

人工智能确定抗击COVID-19的药物组合

数据科学家已经使用深度学习来确定针对迅速传播的SARS-CoV-2的正确协同药物组合。

机器学习有助于诊断白血病

波恩大学的研究人员展示了人工智能如何改进血液分析数据的评估。

机器学习治疗全球COVID-19患者

全球20多家医院联合英伟达，利用人工智能预测了全球新冠肺炎患者的需氧量。

海蛞蝓有助于为人工智能打造更好的硬件

研究人员在量子材料中模拟了动物界最基本的智能迹象。

人工智能筛查和诊断青光眼

科学家们开发了一种新方法，利用人工智能来筛查青光眼。

利用人工智能和视频进行自闭症早期检测

研究人员利用人工智能开发了一种用于早期检测儿童自闭症谱系障碍的设备。

人工智能和模拟工具抗击COVID-19

阿贡、业界和学术界合作，将创新的人工智能和模拟工具带到COVID-19的前线。

可植入AI平台检测病理变化

科学家们开发了一种生物兼容的可植入人工智能平台，可以在生物信号中实时分类健康和病理模式。

人工智能血液检测可以检测90%以上的肺癌

一项人工智能血液检测技术被发现可以在近800名癌症患者和非癌症患者的样本中检测出超过90%的肺癌。

基于机器学习的三维微ct图像重建

研究人员已经使用机器学习来帮助重建纤维材料的三维微ct图像。

人工智能提高组织活检诊断的准确性

一种基于深度学习的技术可以用来消除人类组织技术专家准备特殊染色剂的需要。

人工智能预测行为

由伦敦大学学院(UCL)参与的一个国际团队设计的一个人工神经网络可以翻译来自大脑活动的原始数据，为新的发现和技术与大脑的更紧密整合铺平了道路。

深度学习:单次3D MRI扫描对脑肿瘤进行分类

华盛顿大学医学院的一组研究人员开发了一种深度学习模型，通过一次3D MRI扫描，就能将脑肿瘤分类为六种常见类型之一。

Minecraft推进人工智能

宾夕法尼亚州立大学的研究人员计划在电子游戏《我的世界》中测试下一代人工智能技能。

人工智能发现了人类的虱子

科学家开发了一种机器学习技术，以了解基因表达如何调节生物体的生物钟。

AI评估皮肤癌的转移潜能

利用深度学习算法，研究人员已经开发出一种方法，可以准确预测哪些皮肤癌是高度转移的。

“折纸”测试应用程序解决了疟疾的传播问题

在撒哈拉以南非洲地区，一种应对疟疾传播的新方法将负担得起、易于管理的血液检测与机器学习和牢不可破的加密相结合，在乌干达产生了令人鼓舞的初步结果。

当社会因素被包括在内时，机器学习就会得到改善

机器学习可以准确预测心血管疾病并指导治疗，但包含健康社会决定因素的模型可以更好地捕捉不同群体的风险和结果。

机器学习为个性化癌症药物提供燃料

一种基于机器学习方法的工具，评估给定类型肿瘤中一个基因的所有可能突变对癌症的发展和进展的潜在贡献。

深度学习有助于将x射线数据可视化为3D

科学家们利用人工智能训练计算机，以跟上先进光子源(Advanced Photon Source)采集的大量x射线数据。

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