Nature：人工智能从0到1，无师自通完爆阿法狗！会代替医生么？
他的名字叫阿法狗。 今年，他的弟弟只靠一副棋盘和黑白两子，没看过一个棋谱，也没有一个人指点，从零开始，自娱自乐，自己参悟，100-0打败哥哥阿法狗。他的名字叫阿法元。DeepMind这项伟大的突破，今天以Mastering the game of Go without hu
知社学术圈 - 人工智能，阿法狗 - 2017-10-19
机器学习专题：人工智能的黄金时代
近日，《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“机器学习”特刊，为我们介绍了机器学习在医疗领域的广泛应用。我们今日也推出“机器学习”专题，将这些信息整理给读者。
药明康德 - 人工智能，医疗，Nature - 2017-02-15
BMC Oral Health：使用口内照片检测不同性别的代表性特征:具有梯度加权类激活映射解释的深度学习模型
许多研究发现性别与牙齿的形态特征，通过观察口腔内照片来检测性别仍然很困难，准确率在50%左右。本研究旨在探讨深层神经网络自动识别口腔内照片性别的可能性，为个性化口腔治疗提供一个新的视角。
MedSci原创 - 性别，深度学习模型，口内照片 - 2023-06-19
人工智能在药物研发领域的渗透
现代化医疗水平逐年提高，但癌症始终是人类亟待解决的重大医疗难题之一。靶向药物的出现为癌症患者带来了福音，也为众多药物开发产业打开了市场。但药物开发本身并非易事，肿瘤细胞受体及结合方式的多样性使靶向药物的开发难上加难。人工智能的出现为靶向药物的开发带来了新的可能，无论是新靶点的发现还是整合表型模式的筛选，人工智能依仗自身的特性和优势，在两个不同的方面都有不俗的表现。
机器之能 - 人工智能，药物研发 - 2019-12-02
树洞机器人：人工智能如何挽救轻生者
与会者全方位探讨了当前人工智能（AI）技术在临床医疗应用中的前沿技术、理论标准、发展趋势和实践经验。荷兰阿姆斯特丹自由大学教授、首都医科大学脑保护高精尖抑郁症人工智能创新团队首席科学家黄智生主持大会主旨论坛，并介绍了“抑郁症知识图谱及其应用”的最新研究成果。会后，科技日报记者对黄智生教授进行了专访。
科技日报 - 树洞机器人，人工智能，轻生者 - 2018-11-29
《Nature》解析AI与神经科学的3种共生共赢方式
Google旗下人工智能（AI）企业DeepMind的联合创始人，AI程序师兼神经科学家Demis Hassabis曾指出，人类大脑是构建具有类人智能AI的重要灵感来源。他不是唯一一个这么说的专家。深度学习的巨大成功展示了如何将神经科学——记忆、学习、决策、视觉——的洞见提炼成算法，将我们强大的认知赋予硅脑。但是反过来呢？本月，权威杂志《自然》(Nature)发表了一整个系列文章，强调神经科学
美柏 - 神经科学 - 2019-08-18
Nature review Cancer：人工智能在医学影像学中的应用
人工智能（AI）算法，特别是深度学习，已经在图像识别中取得非常好的效果。从卷积神经网络到变分自动编码器的各种方法在医学图像分析领域得到了无数的应用并迅速推进。在过去的影像学实践中，由有经验的放射科医生在视觉上评估医学图像以用于疾病的检测，描述和监测。AI方法擅长自动识别复杂的图像数据，并提供定量的，而不是定性的影像图像特征评估。在本文中，我们首先建立了对AI方法的一般理解，特别是与基于图像任务有关
MedSci原创 - artificial，intelligence，Radiology，Cancer - 2018-08-31
机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习
机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。另一方面，其实很多数学原理也是很有意思的 What is Machine Learning: Machine Learning的概念
36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12
AI + 医疗”： 人工智能落地的第一只靴子？
IBM 的人工智能 Watson，近日仅用 10 秒就开出了癌症处方。在引发舆论热潮的同时，也再次把 “AI + 医疗” 推向高潮。方正证券近日发布的互联网医疗深度报告就显示，尽管安防和智能投顾最为火热，但 AI 在医疗领域可能会率先落地。
科技日报 - AI，人工智能，医疗 - 2017-02-20
颠覆认知的元宇宙教育：临床神经病学
笔者尝试对元宇宙时代下的临床神经病学教学模式的变革及体系构建作一初步探索，以期为临床神经病学专业的高等教育创新提供新思路。
神经科学论坛 - 临床神经病学，元宇宙 - 2023-10-07
递归神经网络(RNNs)基本原理及最新进展
摘要 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNNs)的研究最近取得了很大进展，成功应用包括手写识别、语音识别、自然语言处理以及计算机视觉等一系列问题。本文介绍了递归神经网络的基本原理与近期进展，并对若干代表性工作进行了回顾。导读 递归神经网络（RNN）是目前最流行的几种深度学习网络结构之一，因其递归处理历史信息和建模历史记忆的功能特点而特别适用于处理时间、空间
知乎 - 递归神经网络，RNNs - 2016-08-27
INVEST RADIO:一种使用MRI预测多发性硬化症疾病进展的深度学习方法
人工智能，特别是深度学习方法已经迅速成为流行的数学模型。
MedSci原创 - 多发性硬化症，磁共振成像（MRI） - 2022-07-13
Nature：人工智能助力药物开发
寻找新药的科学家都面临着一个大问题：开发一个新药的成本预计在 26 亿美元左右。不过其中很大一部分金钱都打水漂了，这是因为 10 个候选疗法中至少有 9 个不会上市，并在 1 期临床试验到监管批准之间的各个阶段遭遇滑铁卢。事实上，药物开发领域迫切需要一场变革。
生物360 - 人工智能，药物研发，模式识别 - 2018-06-07
JAMA：AI助力乳腺癌病理精准诊断
最近在线发表于《JAMA》的一项研究表明，在评估乳腺癌患者腋窝淋巴结有无少量癌细胞扩散这方面，人工智能的表现要优于病理医师用显微镜的常规做法。该研究的主导者、荷兰内梅亨大学医学中心Bejnorid教授说道：通过改进算法或“深度学习”算法，人工智能的表现相比病理医师来说既快、又准！
王强 - AI，乳腺癌，精确诊断 - 2017-12-24
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