FDA批准LENVIMA+KEYTRUDA联合疗法治疗特定类型子宫内膜癌
卫材（首席执行官：内藤晴夫）和美国新泽西州肯尼沃斯市-默沙东（NYSE：MRK）今天宣布，美国食品和药物管理局（FDA）批准了LENVIMA（中文名）（卫材发现的口服激酶抑制剂）和KEYTRUDA（中文名）（美国新泽西州肯尼沃斯市-默沙东的抗PD-1疗法）的联合疗法，用于治疗非微卫星高度不稳定性（MSI-H）或错配修复缺陷（dMMR）、在既往全身疗法后出现疾病进展且不适合接
J Biomed Inform：利用人工智能寻找心脏疾病的迹象
2019年10月15日讯 /生物谷BIOON /--《生物医学信息学杂志》(Journal of Biomedical Informatics)上的一项新研究利用机器学习处理未标记的电子健康记录(electronic health record ，EHR)数据，揭示了心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)的发生过程。图片来源：https://cn.bing.com这项研
Genome Med：人工智能助力克罗恩氏病的治疗
2019年10月1日 讯 /生物谷BIOON/ --在最近的研究中，科学家开发了一种计算方法，可以帮助增进对克罗恩病（Crohn Disease，一种引起消化道炎症的疾病）的理解和治疗。 由罗格斯（Rutgers）领导的这项研究发表在《Genome Medicine》杂志上。该研究利用人工智能检查了111人中克罗恩氏病的遗传特征。该方法揭示了以前未发现的与疾病相关的基因，并准确预测了其他
默沙东/卫材Keytruda+Lenvima组合治疗子宫内膜癌展现强劲疗效！
2019年09月30日讯 /生物谷BIOON/ --2019年欧洲肿瘤医学学会（ESMO）年会于9月27日至10月1日在西班牙巴塞罗那举行。此次会议上，肿瘤免疫治疗巨头默沙东（Merck & Co）与合作伙伴卫材（Easai）公布了PD-1肿瘤免疫疗法Keytruda（可瑞达，通用名：pembrolizumab，帕博利珠单抗）与分子靶向疗法Lenvima（乐卫玛，通用名：lenvatini
Nat Machine Intelligence: 人工智能助力生物医学成像
2019年10月1日 讯 /生物谷BIOON/ --根据最近一项研究，苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学的科学家成功利用机器学习方法来改善光声成像。这种相对年轻的医学成像技术可用于诸如可视化血管，研究脑活动，表征皮肤病变和诊断乳腺癌等方向。然而，渲染图像的质量很大程度上取决于设备使用的传感器的数量和分布：传感器的数量越多，图像质量就越好。 对此，研究人员开发的新方法可以在不放弃最终图像质量的情况下大幅
奕真生物隆重推出子宫内膜容受性分析检测
奕真生物正式宣布与国际辅助生殖检测的领导者 Igenomix 合作，将国际上广泛使用的子宫内膜容受性分析检测（Endometrial Receptivity Analysis，简称“ERA”）在中国市场隆重推出，为国内广大辅助生殖领域的医患提供可靠的个性化胚胎移植时机决策方案。子宫内膜容受性分析检测 (ERA) 适用于进行体外受精-胚胎移植治疗的不孕不育患者。体外受精-胚胎
专家解读：人工智能是超声工作的新未来
21世纪的人工智能风潮几乎席卷了所有行业，精准和快速成为人工智能的重点发展目标，国家相关政策也将人工智能作为重点发展。在医疗领域，尤其是病理与放射读片、手术机器人等方面，智能诊断功能都已初具雏形，但超声领域却存在着诸多限制因素：由于超声图像的采集目前还缺乏统一的标准，图像的采集受到医生操作制约，不同角度和不同采集位置对于结果存在很大影响，同时超声影像中不同组织结构差异大，采集中的动态图像实施结果传
英国投资2.5亿英镑用于利用人工智能改善健康
近日，英国卫生大臣宣布投资2.5亿英镑用于人工智能（AI）改善健康。一个新的国家人工智能实验室将利用人工智能来改善患者的健康和生活。AI实验室将汇聚业界最优秀的学者、专家和科技公司共同应对医疗卫生领域的重大挑战，包括癌症更早期检测、痴呆症的新疗法，更个性化的治疗等。一些医院已在开发人工智能工具，并成功预测了癌症存活率。AI实验室拟开展的工作包括：通过乳房X光片、脑部扫描、眼
人工智能在生物医学领域大有作为（第2期）
2019年8月30日讯/生物谷BIOON/---随着图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展，“人工智能+医疗”概念应运而生。在业界达成的一个共识是“人工智能+医疗”主要集中在机器学习辅助诊疗及分析这类领域。我国相关部门也认识到人工智能在医疗领域的应用需求，也陆续出台过相关文件。如2016年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指
新型人工智能系统或能优于临床医生对乳腺癌进行准确诊断！
2019年9月1日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志JAMA Network Open上的研究报告中，来自加利福尼亚大学的科学家们通过研究开发了一种人工智能系统，其或能够帮助病理学家更准确地读取活组织检查结果及更好地检测并诊断乳腺癌。这种新型系统能帮助解释医学成像结果从而用于诊断乳腺癌（人眼无法有效区分），其几乎能够像一名经验丰富的病理学家一样对乳腺癌进行准确诊断。图片来源：