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中山大学中山眼科中心教授张秀兰团队成功研发用AI智能预测青光眼发病与进展。该研究主要分为两个部分：青光眼发病预测和进展预测。相关研究6月1日发表于Journal of Clinical Investigation。 发病预测（incidence prediction）指基于基线眼底彩照评估3-5年后受试者转为青光眼性视神经病变的风险。首先进行眼底彩照阅片，同一张图片的标签由三位医生投票决定，分为青光眼和非青光眼。阅片时图片时间顺序随机打乱。然后综合分析同一只眼的随访数据，分为两类：第一类为基线非青光眼而后续随访变为青光眼（阳性样本）；第二类为基线非青光眼且后续随访一直保持非青光眼（阴性样本）。 基于上述数据，研究团队开发发病预测模型，基于基线眼底彩照预测未来发生青光眼的概率。发病预测模型由分割模块（Unet）与预测模块（ResNet）两部分组成，基于10357只眼（112个阳性样本、10246个阴性样本）的数据进行......阅读全文
老年痴呆经常活在年轻人的口头上，用来调侃谁反应迟钝。不过，实际生活中，这种病比想象的要更为普遍，在发达国家，甚至是最常见的死亡原因之一。 老年性痴呆症，常见的就是阿尔茨海默病，这是一种神经退行性疾病，最终将导致记忆丧失和认知功能丧失。 目前，这种病还没有彻底治愈的办法。不过，如果可以尽早诊断
半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统，该系统由深度思维（
蛋白质常常形成复合物进行运作，以协同完成生物机体的各项巩固走。虽然其中一些相互作用得到了很好的深入研究，但许多蛋白复合体工作机制仍然成谜。直到最近，构建相互作用组的一个主要障碍是许多蛋白质结构的不确定性，这是科学家半个世纪以来一直试图解决的问题。2020 年和 2021 年，一家名为 DeepM
一个来自英国和美国的联合研究团队已经开发出了一种使用人工智能预测肿瘤可能如何改变以及如何在病人体内传播的方法，相关研究成果于近日发表在《Nature Methods》上，题为“Detecting repeated cancer evolution from multi-region tumor
人工智能（AI）是近年来的爆款话题。在医药行业，关于AI能否有效设计新药的争论也从未停歇。近日，发表在顶尖学术期刊《科学》上的一项研究，则让我们看到了积极的一面：来自普林斯顿大学（Princeton University）和默沙东研究实验室（Merck Research Laboratories
据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球最新癌症负担数据显示，胰腺癌位列癌症死亡率第七名。胰腺癌被称为“癌中之王”，不到10%的患者在确诊后能活超过5年。但最近的研究报告发现，早期发现癌症可将存活率提高多达50%。然而医生目前没有任何方法可以筛查胰腺癌的早期迹象。 近
去年，DeepMind公司开发的AlphaFold2人工智能系统，基于氨基酸序列，精确预测了蛋白质的3D结构。它的准确性与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。这一突破被誉为“变革生命科学和生物医学”的突破。 今日，DeepMind公司在
人工智能可以帮助医生判断患者病情是否会恶化。 医院对重症监护室（ICU）有一个可理解的目标：减少患者“在病床上去世”事件。 在重症监护室里，监测患者各项生命体征的医学设备采集到的数据汇聚成一股洪流，正好让人工智能有了用武之地：判断患者何时会情况恶化。美国紧急医疗研究所（Emergency C
一项开创性的机器学习方法已经从1亿多个分子中识别出了强大的新型抗生素，包括一种可以对付多种细菌的分子--包括肺结核和被认为无法治愈的菌株。 研究人员表示，这种名为halicin的抗生素是第一个被人工智能发现的抗生素。尽管人工智能以前曾被用于协助抗生素发现过程的某些部分，但他们表示，这是人工智能
来自新加坡南洋理工大学、美国麻省理工学院和俄罗斯斯科尔科沃理工学院的研究人员相互合作，开发了一种机器学习算法，这种算法可以预测材料应变时性能的变化。 这项工作可能会为工程新材料带来极大的潜力，新材料可能会因此具有量身定制的特性，在通信、信息处理和能源领域拥有广阔前景。 这篇论文发表在 Pro