AI预测重病患者生死，准确率高达93％
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 Care Research Institute，ECRI）的普利杨卡·沙（PriyankaShah）表示：“现在，许多医院都有兴趣开发可预测脓毒症、心脏骤停和呼吸停止等危及生命症状的预警系统。”ECRI研究所是一家评估保健行业医疗程序、设备和药物的非营利组织。 沙提出，学术研究人员和医疗器械公司都在试图找出哪些可测量的生命体征组合可以作为判断患者情况恶化的最佳指标。一旦克服技术方面的挑战，研究人员还必须证明这样的指标在临床上是可行的。她说，不仅要得到技术层面可行的证据，还要证明它能被整合到医院的工作流程中，并能够节约资金。 要想让I......阅读全文
AI预测重病患者生死，准确率高达93％
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
人工智能走进ICU：可预测病人死亡－准确率达93％
医院对于自家的重症监护室（ICU），往往有一个不成文的期望：减少“患者在病床上去世”事件的发生。这种想法乍一听有点奇怪，但可以理解。 这个期望可能很快就能实现了。基于监测患者生命体征各种设备所提供的实时数据，ICU似乎是人工智能的完美使用场景，可以用来判断患者的实时病情以及病情何时恶化。 E
人工智能预测阿兹海默病风险，准确率超84％
作为一类慢性中枢神经疾病，阿兹海默病越来越严重地影响了现代社会。2015年，全世界约有3000多万人被诊断患有这种疾病。因为需要花费巨大人力物力来妥善护理病人，它也给世界各地的卫生保健系统带来了很大的经济负担。虽然目前没有已知的方法在晚期病例阶段中制止该疾病的恶化，但有证据表明，如果早期发现，相
人工智能预测患者的癌症起源和治疗反应
麻省理工学院（MIT）和丹娜-法伯癌症研究所的研究人员在国际顶尖医学期刊 Nature Medicine 上发表题为：Machine learning for genetics-based classification and treatment response prediction in c
人工智能预测心脏病发作，准确率比医生还高！
目前，全球每年近2000万人死于心血管疾病及相关疾病，包括心脏病发作、中风、脑动脉梗塞和其他循环系统功能障碍。为了预测这些疾病，许多医生使用美国心脏病学会（ACC）和美国心脏学会（AHA）提供的指南，包括评估年龄、胆固醇水平、血压等8个风险因素。但这些指标过于简单，无法解释患者服用多种药物、其他疾病
IBM－研究团队用人工智能预测精神疾病，准确率高达－83％
IBM的计算精神病学和神经成像研究小组一直在研究如何利用机器学习预测人类罹患精神疾病的风险。日前，他们刚刚公布了最新的研究成果，研究结果表明，AI对于精神疾病的评估具有重大价值。 基于2015年发表的研究成果，IBM团队用人工智能算法分别对59名受试者的语言模式进行了追踪和分析。受试者参加
新方法提高癌症预测准确率
来自中山大学肿瘤防治中心戎铁华教授等通过肿瘤分子信息和数据挖掘方法可以预测早期非小细胞肺癌5年内是否死亡，这一预测的总正确率达到87.2%，研究成果在杂志Journal of Clinical Oncology上发表，该杂志影响因子达到15.484。 肺癌主要分为小细胞肺癌及非小细胞肺癌，
中科院自动化所等新研究有助预测“植物人”意识恢复可能
本报讯 记者8月29日从中科院自动化所获悉，该所脑网络组研究中心将“脑网络组学”与人工智能方法结合，建立了全新的慢性意识障碍预后预测模型，利用该模型预测意识障碍患者能否恢复意识的准确率高达88%。该方法的有效性在两家医院的三套不同数据集上得到了验证。研究成果近期发表在生命科学开放获取期刊eLi
新研究有助预测“植物人”意识恢复可能
从中科院自动化所获悉，该所脑网络组研究中心将“脑网络组学”与人工智能方法结合，建立了全新的慢性意识障碍预后预测模型，利用该模型预测意识障碍患者能否恢复意识的准确率高达88%。该方法的有效性在两家医院的三套不同数据集上得到了验证。研究成果近期发表在生命科学开放获取期刊eLife上，该所宋明和蒋田仔
中科院自动化所等新研究有助预测“植物人”意识恢复可能
本报讯 记者8月29日从中科院自动化所获悉，该所脑网络组研究中心将“脑网络组学”与人工智能方法结合，建立了全新的慢性意识障碍预后预测模型，利用该模型预测意识障碍患者能否恢复意识的准确率高达88%。该方法的有效性在两家医院的三套不同数据集上得到了验证。研究成果近期发表在生命科学开放获取期刊eLi
人工智能可预测卵巢癌患者生存率和治疗反应
卵巢癌是女性第六大常见癌症，通常影响绝经后或有家族病史的女性。据统计，英国每年新增6000例卵巢癌病例，但长期生存率仅为35%至40%。因为该疾病一旦出现明显的肿胀等症状，就已经是较晚期的阶段。早期发现这种疾病可以提高生存率。 目前，医生诊断卵巢癌的方法有很多，其中就包括血液检测。它的技术原理
Lancet－Oncol人工智能帮助预测癌症患者接受免疫治疗的效果
发表在《Lancet Oncology》上的一项研究首次证实，人工智能可以处理医学图像以提取生物学和临床信息。通过设计算法并将其开发用于分析CT扫描图像作者等人创建了一个所谓的放射学特征。该特征定义了肿瘤的淋巴细胞浸润水平，并提供了患者免疫治疗功效的预测评分。 将来，医生可能因此能够使用成像来
人工智能识别植物准确率高达80％
据《自然》杂志官网日前报道，一篇发表在最新一期《进化生物学》杂志上的论文称，用成千上万份标本图像“训练”过的计算机算法，已经能自动识别被压制的、干燥植物标本的物种。这是科学家首次尝试通过深度学习，让计算机使用大型复杂数据集的神经网络，解决了识别自然物种分类的困难任务。 世界各地的自然历史博物馆
人工智能助力太阳耀斑预测
截至目前，预测太阳耀斑一直是人类面对的一项挑战。科学家尚未清楚了解这种巨大爆炸背后的物理机制，因此预测它们何时与何地出现需要依赖统计与数据模型。Phys.org网站报道称，近期一项类似于太阳动力学天文台的工程为人类了解太阳活动的相关知识添加了大量数据，科学家已经开始研究用人工智能预测太阳耀斑的算
－发光天花板为重病患者带来舒适体验
在等待手术或术后恢复过程中，医院嘈杂纷乱的环境让患者感觉心烦不安。临床研究显示，高强度噪音、不合适的照明条件等使重病患者更容易进入类似休克的状态。近日总部位于荷兰的飞利浦公司宣布开发出一种可通过媒介控制的发光天花板，它能模拟白天提振精神的光照效果，给重病患者带来舒适的体验。 研究人员在设计
准确率达95％－机器学习预测复杂新材料合成
据22日发表在《科学进展》杂志上的一项研究，美国西北大学和丰田研究所研究人员已成功应用机器学习来指导新纳米材料的合成，消除与材料发现相关的障碍。这种训练有素的算法，可通过定义数据集来准确预测可用于清洁能源、化学和汽车行业燃料的重要催化剂。 论文通讯作者、美国西北大学纳米技术专家查得·米尔金此次
美研究称基因序列预测长寿准确率高达77％
美国研究人员宣布，他们发现基因序列可以预测人能否长寿，预测准确率高达77%。研究论文7月1日由《科学》（Science）杂志发表。长寿老人多有长寿基因 波士顿大学一个研究小组调查1000多名百岁老人，根据收集数据开发出一个基因分析系统。使用这个系统，可以预测人们是否有相当大机会“格外
人工智能与脑网络组融合助力意识障碍研究
人工智能对医学的影响有目共睹，“人工智能不能替代医生，但懂人工智能的医生会替代不懂人工智能的医生”。但是，当前绝大部分研究和应用都集中在辅助医生检测影像中肉眼可见的病灶，关注在如何让医生能更快速更自动地诊断。虽然这提高了病灶检测效率和精度，减少了人为操作的误判率，但是从本质上讲并没有提供新的医学
人工智能预测抗抑郁药疗效
人工智能可以通过人们的脑电波，预测抗抑郁药物是否可能对他们有帮助。这项技术可能为给精神疾病开处方药物提供一种新方法。脑电图显示了大脑活动的特定模式，可以用来训练机器学习算法。图片来源：Phanie/Alamy 抗抑郁药并不是对所有抑郁症患者都有效，对此，科学家尚未明确原因。“在精神病学中有一个
准确率达79％，血液蛋白或有助预测帕金森病
科学家研究认为，血液中的蛋白质或有助于预测帕金森病，且可以在相关症状出现前提前7年预测该病。相关论文近日发表于《自然—通讯》。帕金森病是一种神经退行性疾病，症状表现为行动迟缓、僵硬和静止性颤抖。在出现运动症状前，会有一段时间出现非运动症状，包括快速眼动（REM）睡眠行为障碍等睡眠障碍，而快速眼动睡眠
准确率达79％－血液蛋白或有助预测帕金森病
科学家研究认为，血液中的蛋白质或有助于预测帕金森病，且可以在相关症状出现前提前7年预测该病。相关论文近日发表于《自然—通讯》。 帕金森病是一种神经退行性疾病，症状表现为行动迟缓、僵硬和静止性颤抖。在出现运动症状前，会有一段时间出现非运动症状，包括快速眼动（REM）睡眠行为障碍等睡眠障碍，而快速
Cell：震惊！肿瘤微生物组竟能决定癌症患者的生死
在一项新的研究中，来自美国德克萨斯大学MD安德森癌症研究中心的研究人员发现少数长期存活的胰腺癌患者与许多对所有治疗方案都无效的胰腺癌患者之间的一个关键区别在于他们的肿瘤中的细菌群落刺激或抑制免疫反应。相关研究结果发表在2019年8月8日的Cell期刊上，论文标题为“Tumor Microbiom
Cell：震惊！肿瘤微生物组竟能决定癌症患者的生死
在一项新的研究中，来自美国德克萨斯大学MD安德森癌症研究中心的研究人员发现少数长期存活的胰腺癌患者与许多对所有治疗方案都无效的胰腺癌患者之间的一个关键区别在于他们的肿瘤中的细菌群落刺激或抑制免疫反应。相关研究结果发表在2019年8月8日的Cell期刊上，论文标题为“Tumor Microbiom
一例年轻肥胖患者视物不清逐渐加重病例分析
临床资料简要病史：24岁女性，主因“右眼发作性视物不清2个月余，加重伴左眼视物不清20天”入院。病程中伴双颞部阵发性疼痛及非喷射性呕吐。既往体健。入院查体：身高156cm，体重85kg，体重指数34.93，内科体检无明显异常。神经科体检：意识清楚，语言流利，双瞳孔等大、等圆，直径均为3mm，对光反应
人工智能有望用于预测肿瘤病变
英国科研人员领衔的团队在《自然·方法学》上发表报告说，机器学习技术能够在大量癌症数据基础上总结出肿瘤病变的一些规律，这将有利于医生及时判断病情发展趋势，开展更有针对性的治疗。 伦敦癌症研究所与爱丁堡大学等机构研究人员从１７８名肺癌、乳腺癌、肾癌以及肠癌患者身上获取了７６８份肿瘤样本，通过分析不
人工智能开启气象预测新纪元
10多年前，当美国加州理工学院气候科学家塔佩奥·施奈德首次对云如何形成进行建模时，需要煞费苦心地调整描述水滴、气流和温度如何相互作用的方程。但2017年，机器学习等人工智能（AI）技术成为他的“左膀右臂”。施耐德表示，机器学习建模速度更快，给出的模型更令人满意，让气候建模和气候科学变得更有趣。英国《
人工智能有望用于预测肿瘤病变
近日，英国科研人员领衔的团队在《自然·方法学》上发表报告说，机器学习技术能够在大量癌症数据基础上总结出肿瘤病变的一些规律，这将有利于医生及时判断病情发展趋势，开展更有针对性的治疗。 伦敦癌症研究所与爱丁堡大学等机构研究人员从１７８名肺癌、乳腺癌、肾癌以及肠癌患者身上获取了７６８份肿瘤样本，通过分析不
血检预测阿尔茨海默病准确率达91％
瑞典隆德大学的科学家近日开发出一种名为“淀粉样蛋白概率评分2（APS2）”的血检方法。它能检测血液中关键蛋白的水平，在发现早期阿尔茨海默病方面准确率高达91%。在最新研究中，科学家让1213名出现认知症状的患者接受初级保健医生检查及APS2测试。初级保健医生依据国际公认的标准以及CT扫描和认知测试对
肺癌类器官药敏测试预测临床疗效总体准确率高达83.3％！
肺癌有着极高的死亡率，晚期肺癌患者的预后常常较差。目前已经开发出基于基因检测技术的分子靶向治疗，可以明显延长晚期肺癌患者的总生存期并提高生活质量。为了提出个性化治疗方案肺癌有着极高的死亡率，晚期肺癌患者的预后常常较差。目前已经开发出基于基因检测技术的分子靶向治疗，可以明显延长晚期肺癌患者的总生存期并
COVID19幸存者血液能帮助挽救重病患者吗
随着更多的人从COVID-19中恢复过来，这意味着更多的人应该有针对这种病毒的抗体。一些传染病专家表示，这些幸存者的献血可能有助于保护或治疗其他人。 这个普遍的概念并不新鲜。在20世纪上半叶，医生使用"恢复期血清"来治疗麻疹、腮腺炎和流感等病毒感染暴发期间的病人，包括1918年H1N1流感大流