新型人工智能方法預(yù)測(cè)未來(lái)患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)
伊利諾伊州奧克布魯克 - 根據(jù)發(fā)表在Radiology雜志上的一項(xiàng)新研究,兩家主要機(jī)構(gòu)的研究人員開發(fā)出一種新工具,采用先進(jìn)的人工智能(AI)方法
伊利諾伊州奧克布魯克 - 根據(jù)發(fā)表在Radiology雜志上的一項(xiàng)新研究,兩家主要機(jī)構(gòu)的研究人員開發(fā)出一種新工具,采用先進(jìn)的人工智能(AI)方法
為了將通常揮發(fā)的可再生能源集成到能源供應(yīng)中,必須增加電網(wǎng)的容量。通過根據(jù)天氣條件更好地利用現(xiàn)有線路,可以減少對(duì)新線路的需求。為此,
來(lái)自Salk研究所(美國(guó)),Skoltech(俄羅斯)和Riken腦科學(xué)中心()的科學(xué)家研究了一種理論模型,研究大腦視覺皮層中的神經(jīng)元群體如何識(shí)別和處理
患者服用的藥物越多,這些藥物之間的相互作用可能引發(fā)負(fù)面副作用(包括長(zhǎng)期器官損害甚至死亡)的可能性就越大?,F(xiàn)在,賓夕法尼亞州立大學(xué)的研
瑞士盧加諾,2020年7月2日-人工智能(AI)有望實(shí)現(xiàn)早期發(fā)現(xiàn)胰腺癌,這對(duì)挽救生命至關(guān)重要。2020年7月1-4日在ESMO世界胃腸癌大會(huì)上發(fā)表的一項(xiàng)
一個(gè)國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種使用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)患者患心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)的方法。該小組在《自然生物學(xué)工程》雜志上發(fā)表的論文中描述了使用視網(wǎng)
膜分離早已被公認(rèn)為具有快速發(fā)展的市場(chǎng)的節(jié)能方法。特別是,有機(jī)溶劑納米過濾(OSN)技術(shù)在應(yīng)用于各種行業(yè)(例如石油化工,制藥和天然產(chǎn)品)時(shí)
北卡羅來(lái)納州達(dá)勒姆 - 杜克大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)工程師開發(fā)了一種自動(dòng)化過程,可以像人類研究人員一樣準(zhǔn)確地追蹤活躍神經(jīng)元的形狀,但只需要很
心血管研究的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)用來(lái)學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的模式和推理可以預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作和心臟死亡的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)。確實(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)似乎
西北大學(xué),本·古里安大學(xué),哈佛大學(xué)和馬薩諸塞州的一項(xiàng)新研究報(bào)告說,一種通過人工智能(AI)增強(qiáng)的新型精密醫(yī)學(xué)方法為可能成為自閉癥亞型的...
在全球范圍內(nèi),醫(yī)生過度勞累且人手短缺,但是機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助他們減少初級(jí)保健中的錯(cuò)誤。AI癥狀檢查器在向用戶提供醫(yī)療信息和安全的分類建
對(duì)于分診患者進(jìn)行血管內(nèi)治療,及時(shí)檢測(cè)和準(zhǔn)確分割磁共振圖像(MRIs)上的急性缺血性卒中(AIS)病變至關(guān)重要。病變分割是一個(gè)常規(guī)過程,大腦影
UPMC和匹茲堡大學(xué)研究人員今天在《柳葉刀數(shù)字健康》上發(fā)表的一項(xiàng)研究表明,迄今為止,使用人工智能(AI)程序識(shí)別和表征前列腺癌的準(zhǔn)確性最高
EMBL的歐洲生物信息學(xué)研究所(EMBL-EBI),惠康桑格研究所,英國(guó)劍橋的Addenbrooke醫(yī)院的研究人員和合作者已經(jīng)開發(fā)了一種人工智能(AI)算法,
多年來(lái),ThomasMüller教授和Hans Briegel教授一直在研究機(jī)器學(xué)習(xí)模型。他們的模型與其他人工智能(AI)學(xué)習(xí)模型有很大不同。來(lái)自康斯坦
CKCS易患CM,這種疾病會(huì)導(dǎo)致顱骨,頸部(顱頸椎骨)畸形,在某些極端情況下會(huì)導(dǎo)致稱為脊髓空洞癥(SM)的脊髓損傷。雖然SM很容易診斷,但與CM相
伊利諾伊州達(dá)里恩-根據(jù)美國(guó)睡眠醫(yī)學(xué)學(xué)會(huì)的最新立場(chǎng)聲明,人工智能有可能提高睡眠醫(yī)學(xué)的效率和精確度,從而帶來(lái)更多以患者為中心的護(hù)理和更
為了尋找針對(duì)癌癥等疾病的新藥,萊頓團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種新的工作流程。研究人員證明,這種方法將人工智能(AI)與分子建模相結(jié)合,適合發(fā)現(xiàn)未知和
人工智能(AI)是診斷學(xué)中的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新,因?yàn)樗梢钥焖賹W(xué)會(huì)識(shí)別醫(yī)生也將其標(biāo)記為疾病的異常情況。但是這些系統(tǒng)的工作方式通常是不明確的,
隨著大流行風(fēng)潮席卷全球,研究人員每周發(fā)表數(shù)百篇論文,報(bào)告其發(fā)現(xiàn)-其中許多尚未經(jīng)過全面的同行評(píng)審過程以評(píng)估其可靠性。在某些情況下,