JAMA Network Open: AI人工智能准确预测哪些人将在两年内患上痴呆症
呆症，实际上并非指代某种特定的疾病，而是用来描述具有“记忆、思维和社会能力下降”一组症状的医学术语。据WHO统计，全世界现有超过5500万的痴呆症患者，每年新增近1000万例。
“生物世界”公众号 - 痴呆症，AI人工智能 - 2022-01-07
人工智能平台下肺结节的三维可视化定位与手术规划专家共识
目前国内外已存在多种三维重建工具，在肝胆胰腺疾病中的应用已有相关专家共识。为了规范肺结节临床诊治中三维可视化技术的应用，中国医药教育协会胸外科专业委员会、中国胸外科肺癌联盟、浙江省医学会胸外科学分会、中国医疗保健国际交流促进会肺癌预防与控制分会联合发起并制定相关共识。
网络 - 人工智能平台，肺结节，三维可视化定位 - 2020-01-06
Neurology：人工智能跨学科突破：无症状的脑血管病变，可有效预测未来脑卒中
偶然发现的SBI和WMD很常见，与随后的症状性卒中风险增加有关
MedSci原创 - 脑卒中，脑卒中高危人群筛查，脑卒中危险因素，脑卒中筛查与防治，脑卒中指南 - 2021-08-14
Radiology：人工智能在髋关节骨关节炎影像学特征严重程度分级中的应用
骨关节炎是最常见的慢性疾病之一，全世界有超过2.3亿人受其影响。骨关节炎是一种全关节疾病，最常见于中老年人群的膝关节和髋关节。
MedSci原创 - 影像学，人工智能，髋关节骨关节炎 - 2021-05-06
斯坦福人工智能突破：结构递归神经网络用于 时空领域图像中的深度学习
虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的
AI科技评论 - 深度学习 - 2016-07-02
PLOS ONE：人工智能的又一课：我们对心脏病风险的理解也许都是错的
“人工智能是否能超过人类”早就不再是一个问题。现在的问题在于，人类引以为傲的各个领域中，能有多少个不被人工智能所超越。今日，《科学》官网刊登了一则新闻，宣告了人类的又一次失守。在预测心脏病风险上，人工智能再一次胜过了人类。
药明康德 - 人工智能，心脏 - 2017-04-18
MIT利用人工智能平台发现的新型超级抗生素，可以杀死多种抗药性细菌
麻省理工学院的医学工程与科学研究所（IMES）的科研人员基于机器学习算法和人工智能（AI）发现了一种"功能强大"的新型抗生素化合物。
MedSci原创 - MIT，人工智能，新型超级抗生素，抗药性细菌 - 2020-02-25
European Radiology：这一人工智能技术，为甲状腺癌的诊断带来了何种契机？
., Ltd.）是一个集成到超声装置中的人工智能（AI）系统，已被引入临床实践，可以解释甲状腺结节的US特征，并提供二分法的诊断结果（良性/恶性）。
MedSci原创 - 甲状腺癌，人工智能 - 2023-05-06
抗癌新进展，使用计算机、人工智能和激光来治疗胰腺癌就要开始了！
今天我们给大家报道的是一个新科技，通过计算机技术和激光来实现胰腺癌的治疗，这个是欧盟资助的项目，旨在通过人工智能（AI）来改善胰腺癌患者的前景。
癌度 - 胰腺癌，人工智能，激光 - 2024-04-12
Exscientia与赛诺菲建立战略研究合作，开发人工智能驱动的精准工程药物产品线
赛诺菲和Exscientia今天宣布了一项开创性的研究合作与许可协议，双方将借助Exscientia利用实际病人样本的端到端人工智能驱动平台，开发多达15种涉及肿瘤学和免疫学的新型小分子候选药物。
网络 - 肿瘤学，赛诺菲，药物产品线 - 2022-01-12
北大科研成果提示：人工智能在前列腺癌MR诊断中的应用令人期待
近期，由北京大学生物医学跨学科研究中心、北京大学第一医院合作开发的基于智能图像识别和深度学习的前列腺癌MR智能辅助诊断系统开始进行临床研究，正在应用全国十余个省份的二十多家医院的数据检验其效能。
动脉网 - 人工智能，前列腺癌，MR诊断 - 2016-12-26
Radiology：基于人工智能的CT身体组成分析对无症状成年人有何预测价值？
身体质量指数 (BMI)是一个用来评估肥胖症严重性的重要指标。高BMI与不良事件风险增加相关。然而，大规模的流行病学研究报告显示，具有相似BMI值的患者可能有显著不同的合并症和健康风险水平。
MedSci原创 - 人工智能，身体组成 - 2024-03-08
人工智能给了我们答案
在CT中，图像质量的提高和辐射剂量的降低的是一个固有的对抗过程，降低辐射剂量往往以牺牲图像质量为代价。
MedSci原创 - CT，儿童，图像质量，辐射剂量，深度学习算法 - 2021-05-04
Science：这种人工智能策略被引入蛋白质设计领域，或将开启蛋白质设计新时代！
这一突破很快可能会导致产生更有效的疫苗，从更广泛的层面来说，这种方法很有可能会开启蛋白质设计的新时代。
生物探索 - 强化学习，蛋白质设计 - 2023-05-22
为您找到相关结果约500个
