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。
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。
研究人员已经成功地设计和测试了一个系统，可以快速测试大量潜在的免疫治疗药物。
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。
双器官系统可以测量乳腺癌化疗引起的心脏毒性。
研究人员报告了机器学习的创新应用，以帮助理解基因和其他乳腺癌风险因素的相互作用。
ModGraProDep的目标是利用人工智能和概率建模工具改善乳腺癌患者生存指标的预测。
研究人员开发了一种新的、更快的方法来识别癌症干细胞(CSCs)，这可能有助于提高癌症治疗的有效性。
芝加哥大学的仿生乳房项目应用仿生技术来恢复乳房切除术后的乳房功能。
EPFL的学生与创业公司IcosaMed合作开发了SmartBra，这是第一件可以用来预防癌症的智能衣服。
基于商业应用程序的技术现在使淋巴水肿的早期检测更容易，允许积极治疗。
人工智能技术，结合放射专家的评估，提高了使用乳房x线照片检测癌症的准确性。
研究人员进行了世界上第一次机器人辅助超显微手术治疗淋巴水肿的临床研究。
虚拟现实的使用可以减轻正在接受乳腺癌化疗的女性的焦虑和改善情绪。
各种3d打印活检机器人原型可以减轻患者的痛苦，使乳腺癌检测更加准确和高效。
已显示计算机算法作为人类放射科医生从X射线图像点发现乳腺癌的有效。
一种人工智能工具与放射科医生的分析相结合，识别乳腺癌的准确率约为90%。
研究人员使用人工智能来提高一种相对较新的生物医学成像方法所记录的图像的质量。
动物研究表明，以二氧化碳为基础的癌症组织冷冻方法可能有助于低收入国家更多的乳腺癌患者。
研究人员已经开发出第一种可穿戴探针，通过成像和量化生物组织的弹性来增强触觉。
MyPath是一个移动应用程序，它为乳腺癌患者提供从副作用到保险的各种个性化建议。
Murab项目正在开发一种技术，这种技术将使更精确的活组织检查和更快地诊断癌症和其他疾病成为可能。
一名学生正致力于3D打印真实大小的乳腺癌肿瘤，她的研究目标是更快、更有效地治疗这种疾病的女性。
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