人工智能肿瘤相关资讯-临床研究进展，文献-MedSci.cn

上海公卫临床中心、武汉火神山医院引入<font color="red">人工智能</font>技术，直击新冠肺炎分诊难题

上海公卫临床中心、武汉火神山医院引入人工智能技术，直击新冠肺炎分诊难题

在席卷全国的新冠肺炎疫情中，CT凭借高效、直观、便捷的肺部成像，为医生诊断提供了重要依据。但如何在病灶不典型、易遗漏的影像学表征下，更精准地确认患者是新冠肺炎还是其他肺炎？如何量化疾病轻重程度，更准确判断哪些患者应该去“方舱医院”，哪些患者应该去“火神山医院”、“雷神山医院”？这些问题眼下备受关注。

医谷 - 人工智能，新冠肺炎 - 2020-02-13

WHO发布第一份关于卫生领域<font color="red">人工智能</font>（AI）六项指导原则的全球报告

WHO发布第一份关于卫生领域人工智能（AI）六项指导原则的全球报告

人工智能在改善全世界数百万人的健康方面具有巨大潜力。

MedSci原创 - 2021-06-29

PRS：<font color="red">人工智能</font>对整容手术后减龄的认知有助于预估术后患者满意度

PRS：人工智能对整容手术后减龄的认知有助于预估术后患者满意度

患者行整容手术主要是为了显得更年轻、更精神、更有吸引力。研究显示，整容手术后的满意度很高。然而，感知的面部年龄减少与患者满意度的相关程度尚不清楚。面部手术效果对患者影响的量化一直是整形学科讨论的主题。

MedSci原创 - 整形美容，人工智能 - 2021-11-03

Lancet子刊：新型<font color="red">人工智能</font>在浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变中的筛查效果

Lancet子刊：新型人工智能在浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变中的筛查效果

这种人工智能系统在现实世界临床环境中的有效性和成本效益仍有待进一步评估。

MedSci原创 - 人工智能，浅表食管鳞状细胞癌 - 2023-12-24

从一刻钟提速至数秒，中国首款<font color="red">人工智能</font>骨龄读片机投入使用

从一刻钟提速至数秒，中国首款人工智能骨龄读片机投入使用

近两周，浙江大学医学院附属儿童医院的放射科悄然装备上了一套人工智能软件。数秒钟内，一张儿童左手的X光片就被自动识别，读出骨龄。机器读取的结果和水平较高的医生相比，最大差距在3个月内。这是中国第一款在医院落地的人工智能骨龄读片机。9月25日，浙江大学医学院附属儿童医院（以下简称“浙江省儿童医院”）和依图科技宣布结成战略合作伙伴。

澎湃新闻 - 人工智能，骨龄，读片机 - 2017-09-27

Radiology：基于<font color="red">人工智能</font>的CT身体组成分析对无症状成年人有何预测价值？

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<font color="red">人工智能</font>策略被引入蛋白质设计领域，或将开启蛋白质设计新时代！

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

ESC 2022：新的<font color="red">人工智能</font>算法可以帮助个性化预防心血管疾病（Causal AI研究）

ESC 2022：新的人工智能算法可以帮助个性化预防心血管疾病（Causal AI研究）

2022年8月28日在ESC 2022大会介绍一种新的人工智能 (AI) 算法可准确估计因累积暴露于胆固醇和血压水平而导致的心脏病风险以及降低两者的益处，从而提供做出个体治疗决策所需的基本信息。今天

MedSci原创 - 预防，心血管疾病，人工智能 - 2022-08-29

Radiology：<font color="red">人工智能</font>新科技给出答案：到底哪些乳腺高危病变最终将发展为乳腺癌？

Radiology：人工智能新科技给出答案：到底哪些乳腺高危病变最终将发展为乳腺癌？

机器学习(Machine Learning， ML)是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。乳腺高危病变是一组临床、病理学和生物学上的异质性疾病，诊断之后乳腺癌发生的危险性增加，但危险程度和水平各异，临床意义与干预策略也不同。

肿瘤资讯 - 人工智能，机器学习，乳腺癌，高危因素 - 2017-10-28