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
Nature子刊:人工智能为帕金森病的诊断提供了数字生物标志物
该领域的研究人员已发现了一些潜在的帕金森病生物标志物,像脑脊液、血液生化和神经影像学都具有良好的检测潜力。
网络 - 帕金森病,阿尔茨海默症,静止性震颤 - 2022-09-08
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
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
Lancet:人工智能重新定义,倍他乐克是治疗年轻房颤心衰患者的“基石”!
基于人工智能的聚类方法能够区分心力衰竭和LVEF降低患者的BBB的预后反应。
MedSci原创 - 房颤,心衰,β受体阻滞剂 - 2021-10-20
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
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
世界内镜组织立场声明:在结肠镜检查中实施人工智能的益处和挑战
随着临床证据的支持,市场上用于结肠镜检查的人工智能工具的数量正在增加。然而,由于各种原因,这些工具的实施并不顺利,包括缺乏临床益处和成本效益的数据、缺乏可靠的指南、不确定的适应症和实施成本。为了解决这
Dig Endosc - 内镜,人工智能 - 2023-02-11
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
Ann Oncol:人工智能和乳腺癌的治疗推荐竟与专家高度一致
2018年2月发表在《Ann Oncol》上的一项研究,对人工智能(AI)临床决策支持系统(CDSSs)沃森肿瘤(WFO)与多学科肿瘤专家组在乳腺癌患者治疗推荐上的一致性进行了考察。
环球医学 - 乳腺癌 - 2018-03-28
2022 NICE 医疗技术创新简报:人工智能用于分析胸部x光图像【MIB292】
本简报中描述的技术是人工智能(AI)技术,用于协助分类、报告和识别医学胸部x光图像中的异常,该软件的创新之处在于可以帮助放射科医生和放射技师检测胸部x光图像中的异常情况,在治疗中的预期位置将是支持放射
NICE官网 - 胸部X光 - 2023-02-26
PLAST RECONSTR SURG:人工智能模型预测假体再造后假体周围感染和取出情况
利用现成的围手术期临床数据训练的机器学习算法可以准确预测IBR后假体周围感染和假体取出情况。
MedSci原创 - 并发症,乳房再造,乳房假体 - 2023-10-28
Crit Care:利用人工智能分析了COVID-19危重患者的微循环变化
舌下微循环可能在功能和形态上表现出疾病特有的变化。研究人员成功地训练了一个基于深度学习的模型,在舌下HVM图像序列中区分COVID-19危重患者和健康志愿者。经过内部验证,深度学习优于算法方法。
MedSci原创 - 人工智能,COVID-19危重患者,微循环变化 - 2022-10-17
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