European Radiology：人工智能优化的ACR TI-RADS在诊断甲状腺结节方面的价值
2009年，Horvath等学者提出了最初的甲状腺成像报告和数据系统（TI-RADS）用于甲状腺结节的分级。目前，由美国放射学会（ACR）发布的最新版TI-RADS被广泛应用于甲状腺成像和管理。
网络 - 甲状腺结节，人工智能，TI-RADS - 2022-11-15
通过分析心脏测试结果，人工智能可预测人一年内死亡风险
据英国《新科学家》杂志网站11日报道，美国科学家的一项新研究称，人工智能（AI）可以通过查看某人的心脏测试结果，预测其一年之内死亡的风险——即便医生认为他们正常。
科技日报 - 分析心脏，测试结果 - 2019-11-13
人工智能心电图完胜心内科医师！武汉和上海学者Lancet子刊队列研究
6月4日，武汉和上海学者联合发表在Lancet数字健康子刊上的一项队列研究表明，在诊断心律失常问题时，该团队建立的一种基于深度学习模型的人工智能算法比心内科心电图医师更准确。
中国循环杂志 - 心电图 - 2020-06-09
人工智能将在上海“坐诊”，2分钟检查30余种慢性病
给人工智能2分钟，它就能诊断你有没有糖尿病、高血压等30余种慢性病，诊断准确率在97%以上。这项技术将在上海应用。澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者从医院获悉，这一项目聚焦眼底检查，利用人工智能等技术，对糖尿病及相关慢性病开展智能检查、分析与管理。曙光医院内分泌科主任陆灏介绍，人体很多慢性疾
澎湃新闻 - 人工智能，上海，慢性病 - 2019-04-15
Eur Urol Oncol：一种全自动的人工智能系统辅助病理学家诊断组织学高等级尿路上皮癌
研究人员开发了一种全自动人工智能系统，可以协助病理学家通过数字化的尿液细胞学玻片中对高等级尿路上皮癌（HGUC）进行组织学预测。
MedSci原创 - 诊断，人工智能，尿路上皮癌 - 2023-12-15
2024 NICE诊断指南：人工智能(AI)衍生软件帮助中风的临床决策【DG57】
本文为NICE官网发布的诊断指南：人工智能(AI)衍生软件帮助中风的临床决策。内容涉及：推荐原则、理由、临床测试等。
NICE官网 - 人工智能 - 2024-01-24
中华医学信息导报：周良辅院士——人工智能在脑胶质瘤中的应用
人类已经历了3次工业革命：第1次为18世纪60年代蒸汽机的广泛应用，第2次为19世纪70年代电动机的广泛应用，第3次为20世纪四五十年代计算机引领多领域取得的重大突破；目前，已迎来人类第4次工业革命——即人工智能
中华医学信息导报 - 人工智能，脑胶质瘤，应用 - 2018-04-30
academic radiology:如何提高放射科医生对人工智能的接受程度及应用能力？
放射科学员经常报告说，人工智能对他们的医学培训很重要，但是很少有放射科学员认为他们通过培训项目有足够的人工智能接触。
MedSci原创 - 人工智能，放射科医生 - 2023-11-03
谷歌推出超强多模态AI模型Gemini，人工智能更进一步!
近日美国科技巨头谷歌宣布推出其认为规模最大、功能最强大的AI智能模型Gemini (双子座)。Gemini 是 Google 最新的大型语言模型，Pichai 在 6 月份的 I/O 开发者大会上首次
MedSci原创 - 人工智能，谷歌，Gemini - 2023-12-07
Nat Commun：我国学者开发人工智能系统，帮助预防角膜炎导致的失明
最近，来自温州医科大学的研究人员开发了一个深度学习系统，基于6567张裂隙灯图像，对角膜炎、其他角膜异常和正常角膜进行自动分类。
MedSci原创 - 失明，角膜炎 - 2021-06-19
遗传病面部识别系统（BioFace）在全球人工智能博览会上斩获优秀案例奖
苏州BioX生命智能产业研究院自主研发的“基于人工智能技术的遗传病面部识别系统”项目被纳入“苏州工业园区人工智能优秀应用案例库”。
生物探索 - 人工智能，遗传病，面部识别系统 - 2020-09-18
强生医疗与长木谷签署战略合作 开启人工智能赋能骨科关节新篇章
2019年11月15日，在中国上海国家会展中心举办的中华医学会第二十一届骨科学术会议暨第十四届COA学术大会上 -- 强生（上海）医疗器材有限公司与中国骨科人工智能领跑者北京长木谷医疗科技有限公司正式签订了中国骨科这项合作是由强生与长木谷共同发起的中国关节外科人工智能辅助手术规划深度开发项目。该项目旨在将顶尖关节外科权威专家们丰富的手术经验转化成标准算
美通社 - 强生医疗，长木谷 - 2019-11-15
European Radiology：人工智能，实现COVID-19的“一站式”诊断及检测
现阶段，胸部CT扫描已成为诊断COVID-19的一项重要手段，但由于COVID-19的某些CT特征与其他病毒性感染相似，因此诊断准确性有待商榷。
MedSci原创 - 人工智能，COVID-19新型冠状病毒 - 2022-04-13
Mol Cancer Res：基于组学信息的人工智能可用来预测药物敏感性
近来基于细胞系或者PDX模型的大规模药物基因组试图揭示组学特征与药物之间的联系，旨在得到与肿瘤病人匹配的药物。由于数据的复杂性及高维度的特性使得这种以数据为导向药物筛选困难重重，因此，研究人员希望机器可以从组学数据中学习新的信息特征来预测药物敏感性。
“医海拾贝微转化” - 药物敏感性，组学数据，个性化医疗 - 2017-12-07
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