波恩大学的研究人员展示了人工智能如何改善血液分析数据的评估。
使用深度学习算法,研究人员开发了一种准确预测哪些皮肤癌是高度转移性的方法。
研究人员已经开发了一种方法,可以根据其智能手表提供的心率数据来提取一个人的昼夜节律。
研究人员已经在技术巡回赛中开发了可解释的AI,以破译在DNA中编码的监管指令。
研究人员表明,他们可以通过分析人们用来在线表达焦虑的语言来衡量电晕大流行对心理健康的影响。
研究人员使用AI和遗传分析使用25 000次MRI扫描来检查心脏内表面的结构。
研究人员开发了一种AI算法,该算法使用计算机视觉来分析癌症患者的组织样品。
研究人员开发了一种新工具,使得最大程度地提高了研究基因组学的深度学习力量。
自2019年中以来,Fraunhofer IBMT一直在开发一个分析平台,以替代药物开发中的动物实验。
研究人员开发了一个能够在菜肴分化过程中识别视网膜组织的神经网络。
研究人员设计了一种新颖的方法来利用深度学习来更好地了解蛋白质如何在体内相互作用。
软件工具使用人工智能来识别数字病理图像中的癌细胞,这为临床医生提供了一种预测患者预后的有力方法。
AI平台可以非常快速地分析基因组数据,从而挑选关键模式以对不同类型的结直肠肿瘤进行分类并改善药物发现过程。
参与“药物量”项目的科学家现在已经开发了一种可以快速检查基因组状况的方法。这将有助于开发新药物的干预点
通过人工智能诊断罕见的遗传疾病:神经网络将肖像图像中的数据与基因和患者数据结合在一起。
使用AI,研究人员成功地对任何生物体的蛋白质进行了质量分析,明显快于以前,几乎没有错误。
今天我们的卫生系统再也无法以现有形式维持。它变得太昂贵了,太无效了。
在大数据时代,癌症研究人员正在发现新方法来监测免疫疗法的有效性。
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