研究人员发现,人工智能模型有寻找捷径的倾向。在人工智能辅助疾病检测的情况下,如果应用在临床环境中,这些捷径可能会导致诊断错误。
人工智能不仅提供了更好地检测肿瘤、皮肤损伤或其他迹象的可能性,还可以提高放射科医生的准确性和效率。
基于人工智能的FAITH解决方案旨在监测接受癌症治疗的人的心理健康状况。
我们可以进行测试和实验,但我们不能总是预测和理解为什么人工智能会做这些事。
科学家们开发了一种机器学习技术,以了解基因表达如何调节有机体的生物钟。
过度契合的大脑:一名研究人员在做梦的新理论中称,我们做梦的怪异可能是我们做梦的原因。
研究人员已经开发出先进的可解释人工智能,这是一项技术绝招,可以破译DNA编码的调控指令。
机器学习系统在工作中学习。通过不断适应新的数据输入,这种“液体网络”可以帮助医疗诊断的决策。
两种深度学习算法可以从肺部图像和呼吸音中识别COVID-19的模式,可能有助于抗击其他呼吸道疾病和日益严峻的抗生素耐药性挑战。
人工智能正变得越来越强大,并进入人们的日常生活,但我们往往不知道这些系统内部发生了什么。
研究人员开发了一种人工智能驱动的预测工具,用于预测流感暴发。
研究人员设计了一种类似皮肤的设备,可以测量失去说话能力的患者的细微面部动作。
研究人员开发了一种算法,不仅可以预测心力衰竭患者的再入院,还可以告诉你为什么会发生这种情况。
利用软机器人材料,科学家们创造了一个高保真的呼吸模拟器,它代表了隔膜、腹部和肺部之间的相互作用。
人工神经网络可以揭示大量基因表达数据的模式,并发现与疾病相关的基因组。
一种人工智能已经成功地在人类癌症患者的病理图像中发现了人类医生可以理解的特征,无需注释。
研究人员首次成功地将生物神经元的电学特性复制到半导体芯片上。
由两名密歇根大学研究人员领导的专家小组呼吁人们关注这一影子记录。
研究人员开发了一种使用人工智能的系统,可以快速诊断和分类脑出血,并从相对较小的图像数据集提供决策依据。
剑桥一家初创企业开发了一款低成本的下一代可穿戴心脏和心血管功能监测器,该监测器使用人工智能实时诊断心脏节律和呼吸问题。
利用机器学习,研究人员开发了一种新的计算工具,用于筛查常见但致盲的视网膜疾病患者,这可能会加快诊断和治疗的速度。
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