如何使用人工智能預(yù)測皮膚癌的傳播潛力
使用人工智能 (AI),來自 UT Southwestern 的研究人員開發(fā)了一種方法來準(zhǔn)確預(yù)測哪些皮膚癌具有高度轉(zhuǎn)移性。該研究結(jié)果作為 Cell Syst
使用人工智能 (AI),來自 UT Southwestern 的研究人員開發(fā)了一種方法來準(zhǔn)確預(yù)測哪些皮膚癌具有高度轉(zhuǎn)移性。該研究結(jié)果作為 Cell Syst
這項新研究的作者分析的癌癥 DNA 片段源自人類基因組,其序列源自數(shù)百萬年的進(jìn)化,并通過復(fù)制-粘貼-編輯過程以及與寄生蟲的共同進(jìn)化形成
加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院的研究人員在2021 年 7 月 12 日的《自然通訊》在線問題上描述了一種新方法,該方法使用機器學(xué)習(xí)來尋找疾
格羅寧根大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)訓(xùn)練了一個人工智能系統(tǒng)來識別大皰性大皰性表皮松解癥患者皮膚活檢中的特定模式。該模式是該疾病特定變異的特征,
被檢查的組織不需要為此做標(biāo)記。分析只需要大約半小時。這是重要的一步,表明紅外成像可以成為未來診斷測試和治療預(yù)測的一種有前途的方法,
現(xiàn)在可以提前兩周準(zhǔn)確預(yù)測地球?qū)α鲗?我們大氣層的最低水平)中的臭氧水平,這比目前只能提前三天準(zhǔn)確預(yù)測臭氧水平的系統(tǒng)有了顯著改進(jìn)。休斯
華盛頓-根據(jù)《內(nèi)分泌學(xué)會臨床內(nèi)分泌與代謝雜志》上發(fā)表的新研究,患有1型糖尿病的兒童腸道微生物組的組成不太理想,這可能在疾病的發(fā)展中起
一項包括昆士蘭大學(xué)研究人員的國際研究發(fā)現(xiàn),與人類臨床檢查配合使用時,人工智能(AI)改善了皮膚癌的診斷準(zhǔn)確性。全球團(tuán)隊首次測試了由AI
研究人員在《IEEE Access》雜志上報告說,一種新的機器學(xué)習(xí)方法將一種常見的腦腫瘤分類為低或高等級,準(zhǔn)確率幾乎達(dá)到98%。和的科學(xué)家,包
利用人工智能,慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)的研究人員成功地對來自任何生物體的蛋白質(zhì)進(jìn)行了大量分析,并且?guī)缀鯖]有錯誤。這種新方法將在蛋白質(zhì)組
研究人員已經(jīng)使用人工智能來減少依靠計算機與他人交談的非語言運動障礙人士的溝通鴻溝。來自劍橋大學(xué)和鄧迪大學(xué)的團(tuán)隊開發(fā)了一種新的情境
匹茲堡,2020年7月27日-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)表的一項研究表明,迄今為止,使用人工智能(AI)程序識別和表
克里夫蘭-凱斯西儲大學(xué)數(shù)字成像實驗室的科學(xué)家們已經(jīng)率先使用人工智能(AI)來預(yù)測化學(xué)療法是否會成功,現(xiàn)在可以確定哪些肺癌患者將從昂貴的
由于人工智能的進(jìn)步,計算機現(xiàn)在可以幫助醫(yī)生診斷疾病,并幫助監(jiān)控數(shù)百英里外的患者生命體征?,F(xiàn)在,CU Boulder的研究人員正在努力通過
來自波鴻魯爾大學(xué)普羅迪蛋白質(zhì)診斷中心(RUB)的研究團(tuán)隊已使用基于量子級聯(lián)激光的紅外(IR)顯微鏡,以無標(biāo)記和自動化的方式對常規(guī)臨床操作中
使用人工智能和概率建模工具改善乳腺癌患者生存指標(biāo)的預(yù)測是ModGraProDep的目標(biāo),ModGraProDep是一項創(chuàng)新系統(tǒng),由醫(yī)學(xué)系臨床科學(xué)系講師Ramo
葡萄牙里斯本 - 2019年5月12日:機器學(xué)習(xí)正在超越人類預(yù)測死亡或心臟病發(fā)作。這是今天在ICNC 2019年的一項研究的主要消息1國際核心臟
葡萄牙里斯本 - 2019年5月12日:根據(jù)ICNC 2019今天發(fā)布的研究報告,人工智能(AI)可以防止患有穩(wěn)定胸痛的患者進(jìn)行不必要的診斷測試 1決策
匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)工程學(xué)院的研究人員創(chuàng)建了一種機器學(xué)習(xí)算法,該算法可以檢測出幾年前進(jìn)行的MRI掃描,從而可以檢測出骨關(guān)
在英國癌癥研究基金會資助并發(fā)表在《自然遺傳學(xué)》上的一項新研究中,科學(xué)家們開發(fā)了迄今為止最精確的計算方法,以重建腫瘤內(nèi)遺傳缺陷的拼湊