当AI遇到癌症疗法“癌症=感冒”不是梦

1、AI多方面改善肿瘤疗法 人工智能(artificial intelligence, AI)方法有潜力影响癌症疗法的多个方面,包括药物的发现、临床开发,以及最终的临床应用(图表1)。目前,这些过程既昂贵又耗时漫长(平均约20亿美元,10年),而且因为常规有限样本随机对照试验的局限性,对更广泛患者的治疗结果常有偏差。从机器学习到神经网络的AI平台能够加速药物发现,捕捉生物标记物使患者与临床试验准确匹配,还可以仅适用单个患者的数据真正地个性化癌症疗法。这些进展表明,人工智能改变实践的癌症治疗可能即将实现。 2、AI辅助大规模筛选试验 AI在加速药物发现方面已经取得进展,并且已经成功使用基因组学和化学数据预测药物行为,而不是大规模的筛选试验(比如高通量筛选,HTS),这可能会加速药物重定位(即老药新用)。强化学习,即使用奖惩来训练算法以获得预期的药物结构。Insilico Medicine、药明康德、以及多伦多大学的科学家......阅读全文

当AI遇到癌症疗法-“癌症=感冒”不是梦

  1、AI多方面改善肿瘤疗法  人工智能(artificial intelligence, AI)方法有潜力影响癌症疗法的多个方面,包括药物的发现、临床开发,以及最终的临床应用(图表1)。目前,这些过程既昂贵又耗时漫长(平均约20亿美元,10年),而且因为常规有限样本随机对照试验的局限性,对更广泛

IBM再开源3个癌症AI项目-推动癌症研究

  癌症是全球第二大死亡原因, 2018年估计有1,810万新病例以及960万人死于癌症。学术界和工业界也不断致力于寻找更有效的抗癌药物。IBM位于苏黎世的研究团队正在构建一些人工智能机器学习的方法,加速人们对复杂疾病的主要驱动因素、分子机制以及肿瘤组成的差异等几方面的理解。  为了推动新疗法的研究

AI分析组织样本准确预测癌症结果

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  美国得克萨斯大学西南医学中心研究人员开发了一种新的人工智能(AI)模型,可分析组织样本中细胞的空间排列。12月11日发表在《自然·通讯》上的这一创新方法,准确地预测了癌症患者的结果,标志着在利用AI进行癌症预后和个性化治疗策略方面取得了重大进展。  细胞的空间组织就像一个复杂的拼图,每个细胞都是

ChatGPT的拷问:何为AI伦理、AI治理

原文地址:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm   前不久,AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球,完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用,ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各

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前不久,AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球,完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用,ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来,不少关于人工智能(AI),并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论,诸如“如何应对AI可能对社会产生

“AI+”时代-|-AI“解码”免疫系统

  人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息,其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想:通过创建一个万能的血液测试,采集免疫系统与病原体之间的反应信息,绘制“免疫图谱”,从而解码免疫系统中的信息,及时在疾病恶化前筛查确诊。那么,什么样的平台能提供足够的计算力,不断通过机器学习和精准模型

AI“参谋”来了!中关村AI新药研发平台落成

   12月19日,由中关村生命科学园与角井(北京)生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成典礼。该平台于2020年12月开始筹建,旨在利用人工智能技术帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作,成为生物医药企业新药研发的

AI模型可预测癌症原发灶位点

  根据《自然·医学》杂志7日发表的一篇论文,美国麻省理工学院和达纳-法伯癌症研究所的研究人员开发了一种新方法,使识别一些神秘癌症的原发灶位置变得更容易。  研究人员利用近3万名22种已知癌症的患者数据来训练机器学习模型,它可分析大约400个基因序列,这些基因经常在癌症中发生突变。然后,研究人员使用

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原文地址:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506190.shtm根据《自然·医学》杂志7日发表的一篇论文,美国麻省理工学院和达纳-法伯癌症研究所的研究人员开发了一种新方法,使识别一些神秘癌症的原发灶位置变得更容易。 在原发灶不明的癌症中,癌

亚马逊云推出AI代理功能,让AI成为助理

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  Amazon Bedrock的Agents(代理)功能将使公司能够构建可以自动执行特定任务的AI应用程序,例如预订餐厅,而不仅仅是得到去哪里吃饭的建议。  “很多人都如此聚焦于这些模型和模型的大小,但我认为真正重要的是如何利用它们构建应用,这也是今天发布代理(Agents)功能的一个重要原因。”

“氏无界·AI无疆”医疗AI成果转化行动启动

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英投资数百万英镑开发AI癌症检测技术

   据《泰晤士报》和《卫报》报道,英国首相特蕾莎·梅21日宣布,英政府将投资数百万英镑,主要致力于利用人工智能(AI)算法技术,综合分析国家医疗服务体系(NHS)的大量医疗数据,进行癌症和多种慢性疾病的早期诊断。 梅首相认为,利用遗传信息和医疗记录进行疾病早期诊断“对国家繁荣至关重要”。

Nature-Methods:科学家成功使用AI预测癌症进化

  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

AI实时检测癌症-人工智能赋能新时代

9月17日,参观者在大会现场体验“AI实时检测癌症”设备。 当日,2018世界人工智能大会在上海拉开帷幕。大会以“人工智能赋能新时代”为主题。来自近40个国家和地区的专家学者、企业家等围绕人工智能技术前沿、产业趋势和热点问题开展对话交流,200多家人工智能领域领军企业参加论坛和展示活动。 9

AI也分级?清华教授推动全球首个AI《分级定义》

  AI对话系统发展历程 高凯 摄  28日,由清华大学计算机教授、智能技术与系统实验室副主任黄民烈发起,联合了十余家科研机构、二十多位知名学者共同制定的全球首个《AI对话系统分级定义》(以下简称《分级定义》)正式发布,《分级定义》将推动AI对话系统在虚拟个人助理、智能家居、智能汽车(车载语音)、情

AI-耗电超出预期,未来-AI-进展或依赖能源突破

据 technews 报道,由于 AI 消耗电力将远远超出人们预期,OpenAI 执行长 Sam Altman 认为,未来 AI 发展需要寻求能源突破。Sam Altman在彭博社于达沃斯世界经济论坛(World Economic Forum)期间举行的座谈活动中谈道,对气候友善的能源,特别是核融合

txyz.ai初探EAD奥义:-AI释读7600系统新进应用

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中国AI论文数量世界居首,美国AI系统遥遥领先

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用AI-突破癌症难题:乳腺癌将成首个解决对象?

  癌症一直在人类健康史上拖下长长的阴影,迟迟没有暴露自己的软肋。现在,人类似乎借助 AI 技术发现了一些端倪。  据 Engadget 报道,以色列贝斯医疗中心 (BIDMC) 和哈佛医学院 (HMS) 合作开发了一项人工智能项目,旨在训练人工智能快速阅读和识别病理图像中的癌细胞。  以色列贝斯医

微软推出自制AI芯片,发布自定义AI助手平台

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新刊NEJM-AI上线,“AI在医疗领域的应用才刚起步”

  经过1年多精心准备,NEJM AI第一期今晨正式上线(ai.nejm.org)。我们在此发表该刊主编Isaac Kohane教授撰写的社论。  Kohane教授和该刊常务主编Charlotte Haug博士曾多次参加NEJM集团与J-Med共同主办的AIMS年会。  在Kohane教授看来,“无

AI有感情吗?舞剧《深AI你》登陆国家大剧院

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日本拟设“AI战略会议”

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AI如何改变医疗未来?

  众所周知,由于数字革命,数字技术解放了广大医生、护士和研究人员,医护工作者可以将更多的精力放在更高层次的认知任务和患者护理上,而人工智能的使用,势必将此提升到新的水平。图片来源于网络  随着人工智能技术不断进步,它有望在三个关键领域增强人类的思维力量:高级计算、统计分析和假设生成。这三个领域对应

谷歌评估AI“问诊”能力

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AI打败人类?人类完了

  30日刊载美国科研成果网报道的《你比人工智能聪明吗?计算机语言模型在智商测试中胜过人类》。文章摘要如下:  美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现,在衡量智力的一系列推理测试中,自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”(GPT-3)的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言

权威AI基准评测发榜

  6月30日,全球权威AI基准评测MLPerf最新V2.0训练评测成绩榜单公布。浪潮AI服务器表现优异,继两月前在MLPerf V2.0数据中心推理评测中斩获全部冠军后,本次又在MLPerf V2.0单机训练性能继续保持领先。  据了解,本次MLPerf 评测吸引了包括谷歌、NVIDIA、浪潮信息

啤酒味道,AI知道

一种可以根据啤酒的化学成分预测其味道的人工智能,可以帮助人们制造出味道和普通啤酒一样却不含酒精的啤酒。相关研究成果近日发表于《自然-通讯》。在人工智能的帮助下,只用少量原料就能酿造出各种各样的啤酒。图片来源:Kutredrig/Getty Images从化合物中预测味道是很困难的,因为成分和味觉心理