#人工智能#

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人工智能,不仅仅是人,更是智能
2020-05-29

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#医护习惯##人工智能#总结医生的工作中的习惯,虽然比较刻板,也有点意思。
2023-11-06发表于威斯康星

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#AlphaFold#最新版——开启#数字生物学#时代来临! 预测几乎所有分子结构,带来#药物研发#新范式。#Deepmind#走的是另外一条#人工智能#道路,可能是最正确的,是带动了科学的发展。
2023-11-04发表于加利福尼亚

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#眼科##人工智能##眼底识别#,对于人工智能方面的话题和资料,欢迎来到我个人创建的#人工智能资料分享#话题,加入后,能得到大量宝贵的资料#下载#
2023-10-20发表于上海

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#人工智能资料分享# 浙江大学医学院#祝向东#教授团队在Brain-X 发表了题为“Potential roles of transformers in brain tumor diagnosis and treatment”的综述论文,本文总结了#人工智能#模型#Transformer##脑肿瘤#诊断和治疗中的应用现状。第一兼通讯作者为浙江大学医学院附属第二医院神经外科#蓝玉龙#医师,浙江大学医学院附属第二医院神经外科祝向东教授为共同通讯作者。 文章链接: https://doi.org/10.1002/brx2.23 【研究内容简介】 恶性脑肿瘤显著增加了全球人类致残率和死亡率,早期发现和诊断是改善脑肿瘤治疗效果的关键。目前,Transformer作为一种可应用于脑肿瘤诊断和治疗的深度学习模型,正在吸引广大研究者的广泛关注。Transformer模型利用注意力机制来提高模型训练速度,以便有效地进行处理和分析。研究表明,Transformer在脑肿瘤磁共振(MRI)图像分割中发挥着重要的作用, 并且在基于MRI和肿瘤组织切片的病理学分级,脑肿瘤分子表达预测,脑转移癌原发部位的分类,放射治疗过程中体素水平的剂量和脑肿瘤放疗结果的预测,以及药物联合应用效果的预测研究中,均具有重要意义。本文系统分析和讨论了基于Transformer的各种算法的适用性及其应用前景,并讨论了局限性和改进方向。未来Transformer将会被越来越多地应用于脑肿瘤的诊断和治疗。但目前还需要更加深入的研究工作来探索如何提高模型效率及其与其他技术的耦合等关键挑战,并应用于其他医疗数据。
2023-10-20发表于上海

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#人工智能资料分享# #人工智能#结合#脑机接口#,让#渐冻症#患者恢复“说话”能力 #斯坦福大学#的 Francis Willett 团队在 Nature 期刊发表了题为:A high-performance speech neuroprosthesis 的研究论文。 该研究开发了一种#皮质内脑机接口#(iBCI),并通过训练人工智能(AI)软件,将渐冻症(ALS)患者大脑中的神经活动实时转化为文字,且比现有技术更快、更准确、覆盖更大词汇量。这项研究展示了一条可行的路径以恢复渐冻症等瘫痪者的语言沟通能力。 该研究开发了一种脑机接口(BCI)设备,通过与人工智能(AI)结合,将#瘫痪#者大脑中想象笔迹时的神经活动实时**为电脑屏幕上的文字,能够达到每分钟90个字符(18个单词)的速度,这是当时BCI相关方法的文字转换速度的世界纪录。 2022年3月29日,研究团队在 Pat Bennett 的大脑皮层表面植入了四个微型细电极阵列(每个阵列包含8×8个电极),用于收集单个细胞的神经活动,植入的阵列连接到金线上并通过电缆连接到电脑上,并训练人工智能来**她试图进行的发声。 植入手术后大约一个月,研究团队开始对 Pat Bennett 进行每周两次的训练,让她在大脑中尝试“读出”屏幕上从数据集中随机选出的句子,这些数据集由打电话的人的对话组成。当她尝试“读出”一句话时,她的大脑活动会被**并翻译成音素流,然后由自动更正系统组装成单词,显示在屏幕上原句的下方,然后下一个新的句子出现。每次训练都会重复260-480个句子,整个系统在不断改进,从而熟悉了她在尝试说话时的大脑活动。 经过四个月的训练后,Pat Bennett 大脑中尝试的讲话能够在电脑屏幕上以每分钟62个单词的速度被实时转换成文字,这一速度是此前类似装置的3.4倍,进一步接近了自然对话的速度(每分钟约160个词)。该系统在50个单词的词汇量下错误率为9.1%,比此前最先进的语言脑机接口装置低2.7倍。 Nature 在同期发表了题为:Brain implants that enable speech pass performance milestones 的“新闻与观点”文章中表示,这两个脑机接口装置“代表了神经科学和神经工程学研究的重大进步,对于缓解因瘫痪性神经损伤和疾病而失声的人的痛苦有巨大潜力”
2023-10-20发表于上海

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#人工智能##放射科#医生进行筛查乳腺钼靶判析时的应用
2023-10-12发表于上海

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#AIGC#是火遍天了,包括在医疗领域,现在医疗专属大模型也不少了,随着#大语言模型#的发展,估计不出两三年,#人工智能#医生可能并不亚于专家的水平
2023-10-10发表于上海

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#环状RNA##药物研发#将是未来的巨大方向,它会超过目前的mRNA,不过目前mRNA技术仍然可以用于环状RNA,包括#药物递送#的技术。#魏文胜#是中国本土的环状RNA的领军人物,创办了#圆因生物#,另外,#环码生物##科锐迈德#也是很有潜力的公司,都值得关注。 根据#circRNA#的特点,它既可以作为编码新的蛋白使用,甚至将来还可以编码出“#纳米抗体#”的可能,因此,有望用于包括#肿瘤#在内的各类疾病。当然,这有赖于技术的全面发展,成本的降低。包括:利用#人工智能#技术合成更有效,免疫原性更低的circRNA,以及更便宜的成药方法和使用方法,另外就是特异性要更强,要针对非常特定的蛋白质(如突变的蛋白质)进行设计,这样副作用可能更低。这样它的潜力就能最大化地发挥。
2023-10-10发表于上海

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#Deepmind# 又一成就:#AlphaMissense#能够预测出7100万#错义突变#,助力#罕见病#。DeepMind公司太厉害了,#人工智能#真的能改变世界!
2023-09-23发表于上海

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#人工智能# 现阶段,人工智能(AI)已成为规范前列腺磁共振成像(MRI)解释和优化放射医师检测前列腺癌(PCa)表现的一种重要手段。根据2017年进行的全球疾病负担研究,从1990年-2017年,PCa的发病率一直在稳步上升,从每10万人口30.5例提高到37.9例。因此,泌尿生殖系统放射学界已采用构建策略以满足前列腺MRI作为PCa筛查和早期检测工具的激增需求。现阶段,只有在不改变放射科医生的诊断准确性的情况下,简略方案的实施才是可行的。此外,研究一致表明,放射科医生的经验在影像学结果的解释中起着关键作用,在PCa的诊断中也起着关键作用。
2023-09-04发表于浙江省

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#人工智能# 医疗智能提高阳性率,避免遗漏。
2023-09-04发表于江苏省

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#人工智能#技术的发展,已经引起了#梵蒂冈##教皇#的关注,并发布了一份长达140页指导手册。下载:**性技术时代的道德:#运营路线图#(梵蒂冈教皇发布)
2023-07-15发表于加利福尼亚

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#人工智能# 智能推动科研技术发展。
2023-07-10发表于江苏省

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2023-05-19发表于上海

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#人工智能#心脏疾病是全球最常见的死因之一,而左室射血分数(LVEF)是评估心脏功能的重要指标之一。然而,传统的LVEF评估方法往往依赖于主观的人工追踪,因此存在异质性和差异性。同时,由于临床限制,人工重复多次测量LVEF的做法也很少被采用。 近年来,人工智能技术的迅猛发展为解决这一问题提供了新的思路。人工智能算法可以自动评估LVEF,从而提高其精度和一致性。然而目前为止,采用盲法和随机对照试验,来验证其在医学应用上的安全性和有效性的人工智能技术仍然很少。
2023-05-14

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#chatGPT##人工智能#这个报告总结的相当不错的
2023-05-06发表于上海

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#偏头痛# #我向chatGPT提问#,看看#人工智能#如何看待偏头痛治疗的#创新药物#的? 偏头痛是一种神经系统疾病,目前常用的治疗药物主要包括三类:预防药、急性治疗药和替代疗法。近年来,随着对偏头痛发病机制的深入研究,一些新型治疗药物也在不断涌现。以下是一些偏头痛领域的最新治疗药物: #CGRP受体拮抗剂#:CGRP是偏头痛发病机制中的重要分子,CGRP受体拮抗剂可以通过阻断CGRP受体来预防和治疗偏头痛。目前已经有三种CGRP受体拮抗剂上市,分别是爱舒华(Erenumab)、阿扎布鲁单抗(Fremanezumab)和#依可利单抗#(Galcanezumab)。此外,还有一些正在研发中的CGRP受体拮抗剂,例如Eptinezumab和Atogepant。 钙离子通道阻滞剂:钙离子通道阻滞剂是一种治疗偏头痛的传统药物,目前正在研发中的钙离子通道阻滞剂包括#Lasmiditan#,该药物可以选择性地靶向5-HT1F受体,用于急性治疗偏头痛发作。 新型抗抑郁药:一些新型抗抑郁药,例如#Vortioxetine#和Trazodone,已经显示出对偏头痛的治疗效果。这些药物可能通过影响中枢神经递质系统来缓解偏头痛。 人源化单克隆抗体:#AMG 301#是一种人源化单克隆抗体,可靶向#内皮素受体A#(ETA)来预防偏头痛发作。该药物目前正在进行临床试验。 需要注意的是,以上药物仅为目前研究和应用比较广泛的一些新型药物,其他新型治疗药物和方法还在不断涌现,但需要进一步的研究和验证。在选择和应用药物时,需要根据患者的具体情况和症状来综合考虑,同时遵循临床指南和专家建议。
2023-05-02发表于上海

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#人工智能#人工智能(AI)和机器学习已经影响了科学和工程的几个领域。虽然人工智能是一个通用术语,用于研究、开发和调查任何表现出“智能行为”的计算机系统,机器学习是人工智能的一个特殊分支,系统在给定数据集中学习特定的统计模式,以预测新数据样本的行为。在人工智能中,通常关注的是“智能**”或具有灵活性和自主性的**。人工智能系统的例子,如专家系统、降维方法和概率模型,捕捉了数据集的一些重要方面。其中,机器学习系统通过训练算法识别和捕获给定数据集(即训练数据集)中的统计模式,提供了各种各样的算法和方法,特别适合于复杂的预测任务。机器学习的主要目标是能够在各种应用中识别新数据(测试数据)中的相似模式,包括分类、回归和聚类。
2023-04-27

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#王拥军#教授团队发现#替奈普酶#替代#阿替普酶#用于#急性缺血性卒中##溶栓#更有效安全!新一代的药物确实更好! 未来还要发现更新的药物,也许#人工智能#可以用于药物的设计,尤其象这处#多肽类药物#
2023-04-26发表于香港
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