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专家访谈
找到约77条结果 (用时0.1656秒)
复旦大学附属中山医院樊嘉、王向东等专家提出基于单细胞检测的临床转化新模式——临床人工智能单细胞
随着单细胞检测技术的迅速发展和成熟，单细胞生物学和病理学已成为了解疾病的新兴学科。然而，解决临床医生提出的关于如何将单细胞检测应用于临床实践、将单细胞系统生物学的信号转化为明确的临床表型、并预测患者对治疗反应的问题至关重要。本文提出了一个称为“临床人工智能单细胞”（clinical artificial intelligent single-cell, caiSC）的新系统，具...
【Lancet子刊】仁济医院皋源团队：开发人工智能预测框架，革新急性呼吸窘迫症诊断技术
2024年7月26日， 上海交通大学医学院附属仁济医院皋源团队在期刊《The Lancet eClinical Medicine》上发表了题为“Development and validation of a deep learning-based framework for automated lung CT segmentation and acute respiratory distre...
【JAMA子刊】华中科技大学程斌团队开发多模态人工智能模型：革新胰腺实体病变诊断
2024年7月19日，华中科技大学同济医学院附属同济医院程斌团队在期刊《JAMA Network Open》上发表了题为“Diagnosing Solid Lesions in the Pancreas With Multimodal Artificial Intelligence: A Randomized Crossover Trial”的研究论文。本研究通过开发融合临床信息和EUS图像...
探索FDA授权的首个人工智能皮肤癌设备：引以为戒的教训与新的医疗保健前景
近日，德国德累斯顿工业大学Else Kröner Fresenius数字健康中心Stephen Gilbert团队在期刊《npj Digital Medicine》上发表了题为“Learnings from the first AI-enabled skin cancer device for primary care authorized by FDA”的研究论文。论文针对DermaSen...
【Science】超越阿尔法折叠：人工智能设计创造新的蛋白质
在这些新研究中，华盛顿大学医学院的生物学家表示，利用机器学习，人们可以比以往更精准、更快速地创造蛋白质分子。研究者希望这一进展将能促进相关新疫苗、新治疗策略、碳捕获工具和可持续生物材料的研发。 该研究资深作者、华盛顿大学医学院生物化学教授David Baker表示：“蛋白质是生物学的基础。然而目前，我们在每种植物、动物和微生物中发现的所有蛋白质，远远未到其可能性...
【CELL DISCOV】西湖大学郭天南等团队结合高通量蛋白质组学和人工智能评估甲状腺结节良恶
9月6日，西湖大学郭天南和李子青团队联合新加坡国立癌症中心研究人员在Cell Discovery 发表了一篇题“Artificial intelligence defines protein-based classification of thyroid nodules”的研究论文。该团队开发了一种人工智能定义的蛋白质生物标志物组别用于诊断甲状腺结节分类。 研究背景 01 先...
【Nature】重大飞跃：人工智能预测几乎整个“蛋白质宇宙”！
AlphaFold工具已经确定了大约2亿种蛋白质的结构，这些蛋白质来自地球上几乎所有已知的生物体。该研究发布于《Nature》。 https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2 蛋白质的3D形状 01 从现在开始，确定几乎所有科学已知的蛋白质的3D形状将像使用搜索...
【Nature子刊】人工智能提供了一种更快预测抗生素耐药性的方法，时间可提前长达24小时！
抗生素耐药菌在全世界呈上升趋势——瑞士也不例外。每年，仅在瑞士，由多重耐药菌引起的感染就会导致至少300人死亡。快速的诊断检测和抗生素的靶向使用在遏制这些抗生素耐药性“超级细菌”的传播中起着至关重要的作用。 然而，确定哪些抗生素对特定病原体仍然有效通常需要两天或两天以上的时间，因为来自患者样本的细菌首先必须在诊断实验室中培养。由于这种延迟，许多医生最初用一类被称为...
【JNCI】人工智能帮助癌症患者避免过度辐射！
凯斯西储大学领导的科学家团队利用人工智能(AI)来识别哪些患有某些头颈癌的患者可以从降低放射治疗和化疗等治疗强度中获益。 研究人员使用了与他们在凯斯西储大学计算成像和个人诊断中心(CCIPD)近十年来开发的相似的AI工具。 他们要求计算机分析从6个医院系统的439例头颈部癌症类型——被称为人乳头瘤病毒(HPV)相关口咽鳞状细胞癌患者中采集的组织样本的数字化图像。 ...
破局当下新药研发的困境——大数据与人工智能的多维度利用
生物医药产业是上海战略性新兴产业的重要支柱，多年来，国家大力推进生物医药创新发展，一场以生物医药、人工智能等创新技术为代表的硬科技时代正在加速来临。为全力响应国家号召，打造世界级生物医药产业集群，上海国际生物医药产业周——“张江生命科学国际创新峰会”于2021年10月11日-14日在沪举行。本届峰会以“创新策源·共享开放”为主题，向世界展示张江生物医药产业的科创成果、科创生态、创新举措及未来...
【研究】“人工智能＋生物医学”应用于超高死亡率的肝癌，有望彻底改变未来癌症的诊断和治疗方式！
英国伦敦国王学院医院(King's College Hospital)和伦敦玛丽女王大学(Queen Mary University of London)的研究人员已经证明，一种新的基于计算机的算法可以根据治疗原发性肝癌的药物在减少癌细胞生长方面的功效对药物进行排序。 该算法被命名为Drug Ranking Using Machine Learning（DRUML...
2021人工智能药物研发创新论坛｜第三轮通知｜日程更新
人工智能技术如何与药物研发过程相结合？目前进展怎样？有哪些关键问题需要考虑？ 10月14-15日，《2021人工智能药物研发创新论坛》将在上海召开！ 此次论坛将全面体现AI药物研发领域的最新进展，充分展示制药公司、高校、AI制药技术公司、AI和互联网公司、CRO等多方的思想和见解，从多个维度深入探讨该领域下一步的发展方向和前景，不容错过！ ...
【突破】人工智能预测阿尔茨海默症，准确率超99%！
阿尔茨海默病（AD）是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病。临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征，病因迄今未明。65岁以前发病者，称早老性痴呆；65岁以后发病者称老年性痴呆，它影响着世界上大部分老龄化人口。因此，早期诊断这种疾病以建立有效护理和改善患者生活的必要性再怎么强调也不为过。 立陶宛...
【科研转化】贾伟平教授团队研发人工智能系统DeepDR 精准识别糖尿病视网膜病变
近日，上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科、上海市糖尿病研究所、上海市糖尿病临床医学中心贾伟平教授课题的最新研究成果在线发表于Nature子刊Nature Communications。该研究基于全球最大的眼底图像数据库，创新性研制迁移强化的多任务学习框架，构建了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断系统——DeepDR，实现了对糖尿病视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动诊断，并能对眼底图像的...
【行业动态】有趣！为糖尿病患者解疑答惑？诺和诺德正与微软合作开发一款中文人工智能机器人！
人工智能聊天机器人将有以语音和文本的方式向全国1.29亿糖尿病人口提供帮助，给许多人面临着管理病情的困难解疑答惑，提供相应帮助。微软和诺和诺德在新闻发布会上说：只有不到16%的人能很好地控制自己的疾病，因为糖尿病诊断晚、医疗护理不好、或者不了解控制疾病的最佳方法都影响了疾病的发展。 诺和诺德希望聊天机器人能够“为糖尿病患者的...
人工智能助力创新药物和诊疗技术开发研讨会在上海张江成功举办！
与发达国家相比，我国创新药物研发需重视前瞻性、战略性新方法、新技术、新策略的研究。当前，人工智能（AI）技术主要应用于药物研发的临床前研究阶段，集中于药物靶点的确认、活性化合物的筛选、药物安全性的评估、药物有效性的测试。AI技术可助力新药研发和临床诊疗技术，促进基础研究到临床技术的快速转化，对我国生命科学的发展带来新的机遇。 本次活动邀请了药物研发科学家、人...
【倒计时3天】人工智能助力创新药物和诊疗技术开发研讨会
与发达国家相比，我国创新药物研发尚存在较大挑战，急需重视前瞻性、战略性新方法、新技术、新策略的研究，从而抢占先机。当前，人工智能（AI）技术主要应用于药物研发的临床前研究阶段，集中于药物靶点的确认、活性化合物的筛选、药物安全性的评估、药物有效性的测试。AI技术可助力新药研发和临床诊疗技术，促进基础研究到临床技术的快速转化，对我国生命科学的发展带来新的机...
【日程公布】人工智能助力创新药物和诊疗技术开发研讨会
与发达国家相比，我国创新药物研发尚存在较大挑战，急需重视前瞻性、战略性新方法、新技术、新策略的研究，从而抢占先机。当前，人工智能（AI）技术主要应用于药物研发的临床前研究阶段，集中于药物靶点的确认、活性化合物的筛选、药物安全性的评估、药物有效性的测试。AI技术可助力新药研发和临床诊疗技术，促进基础研究到临床技术的快速转化，对我国生命科学的发展带来新的机遇。 本期分会将聚焦...
【JAMA子刊】人工智能系统识别乳腺癌，准确度媲美放射科医生
早期乳腺癌往往不具备典型的症状和体征，不易引起重视，但乳腺癌的早期发现、早期诊断，是提高疗效的关键。近日，瑞典有研究人员比较了三种人工智能（AI）算法识别乳腺癌的能力。事实证明，其中一种算法与普通放射科医生一样准确，该研究可能为将来乳腺癌的筛查提供指导。 该研究于8月27日发表在《美国医学会杂志》肿瘤学分册（JAMA Oncolog...