神经网络比通用解决方案更能成功地检测医学图像中的异常。
人工智能工具模型是癌症治疗的有力工具。然而,除非这些算法得到适当的校准,否则它们有时会做出不准确或有偏差的预测。
神经网络框架可以增加放射科医生在CT扫描中评估肺癌类型的信心,为个体化治疗计划提供信息。
研究人员开发了一种新的基于人工智能的用于诊断乳腺癌的组织切片分析系统。
研究人员已经开发出一种可注射的水凝胶,可以帮助修复并防止心脏病发作后心肌的进一步损伤。
研究人员开发了一种人工智能算法,利用计算机视觉分析癌症患者的组织样本。
研究人员利用3D微型打印技术开发出了世界上最小的、可灵活观察血管内部的范围。
研究人员开发了一种微针贴片,可以将间充质干细胞(MSCs)输送到皮肤中。
研究人员开发了一种人工智能系统,可以有效地评估溃疡性结肠炎患者的内镜粘膜检查结果,而不需要收集活检。
为了更好地利用癌症数据进行研究,科学家们正在开发一种基于人工智能的自然语言处理工具,以改进从病理文本报告中提取的信息。
一种将先进光学成像与人工智能算法相结合的新方法可以在术中对脑瘤进行准确、实时的诊断。
研究人员希望开发一种方法,让人工智能在显微镜下自动评估患者的组织样本。
我们今天的卫生系统无法再以现有形式维持下去。它已经变得过于昂贵和无效。
看似科幻小说的虚拟解剖台,将大体解剖和临床科学教育的未来带到了现实生活中。
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