人工智能可以诊断结肠直肠癌 准确率达86%
AI在医疗领域有着广泛的应用前景，比如预测心脏病、侦测老年痴呆症。新研究告诉我们，AI可以用来诊断癌症。日本研究人员找到一套方法，可以用AI诊断结肠直肠癌肿瘤，在肿瘤变成恶性肿瘤之前就能发现。怎么做到的？研究人员用3万多张照片组建一个数据库，里面有癌细胞照片，也有癌化之前的照片，然后他们用AI寻找二者的差异。机器学习将图片处理完成之后，研究人员输入大肠息肉(colorectal polyp)照片，
科学家使用人工智能改善早期乳腺癌诊断
每年，仅仅在美国就有40，000女性因乳腺癌死亡。当癌症在早期阶段得到发现，它们往往就可以被治愈。乳房X光检查是一个最佳的可选诊断方法，但是这种方法也有不足之处，它经常会得到假阳性的结果，从而导致不必要的手术。常见的导致假阳性的原因称之为“高风险”病变，在X光检查上看上去非常可疑，而生物活检中也能看到异常的细胞。在这种情况下，患者通常会通过手术去除病变；然而，在90%的情况中病变是良性
不以人类为师的阿尔法狗，为人类与人工智能对话提供“窗口”
1997 年国际象棋神话卡斯帕罗夫输给计算机后，围棋成为人类的最后尊严。在大多数人看来，计算机想要在围棋领域打败人类，至少需要十年，甚至更长的时间。然而，AlphaGo 的出现，直接击碎了这一想法。2016 年，谷歌旗下的 DeepMind 团队发布 AlphaGo，并在以 4：1 的成绩击败了世界围棋冠军、韩国棋手李世石，震撼全球。战胜李世石的这版 AlphaGo，参考学习了大量的人类专业棋手的
同济大学刘琦、曹志伟获得2017年度第七届吴文俊人工智能自然科学奖三等奖
2017年9月30日，2017年度中国第七届吴文俊人工智能科学技术奖评审工作完成。同济大学教授刘琦、曹志伟申报生命科学和智能科学交叉方向奖项： “基于机器学习的生物和药物小分子的设计及功能研究” 获得第七届吴文俊人工智能自然科学奖三等奖。“吴文俊人工智能科学技术奖”是我国智能科学技术领域唯一以享誉海内外的杰出科学家、数学大师、人工智能先驱、我国智能科学研究的开拓者和领军人、首届国家最高科学技术奖获
人工智能能够帮助快速诊断疾病 但却无法取代临床医生！
2017年9月25日 讯 /生物谷BIOON/ --在未来的一些年里，你可能会第一次与医学人工智能（AI）系统进行互动，能够自动驾驶汽车、家庭语音助手以及自我标签的图片库的相同技术如今在卫生保健领域取得了快速的发展，而首个医学人工智能系统（AI）如今已经开始转向临床应用了。试想一下我们能够同医学人工智能进行互动，而且该技术的益处以及我们所面对的挑战或许都会为我们与非人类的医疗健康工作者的接触互动做
人工智能有助于皮肤癌症的早期诊断
2017年8月25日 讯 /生物谷BIOON/ --最近，来自Waterloo大学以及Sunnybrook研究所的研究者们开发出了一种利用人工智能技术检测皮肤黑色素瘤的方法。这项研究利用机器学习软件，通过对皮肤伤口图像进行分析，从而为医生们提供与黑色素瘤生物标志有关的客观证据。目前来讲，黑色素瘤是一种致死率极高的恶性癌症，但如果治疗及时的话还是能够治愈的。这项人工智能系统能够让机器学习数万张皮肤的
Exscientia与GSK达成战略合作 利用人工智能研发新药
日前，利用人工智能(artificial intelligence， AI) 指导药物研发的初创公司Exscientia宣布与葛兰素史克公司(GlaxoSmithKline， GSK)达成药物研发战略合作。在这项合作中，Exscientia 公司AI药物研发平台将与GSK制药方面的专长结合在一起，为GSK感兴趣的10个疾病靶点开发创新小分子药物。Exscientia公司将从
Neurol Genet：IBM人工智能 高效分析脑瘤基因组
随着肿瘤靶向治疗和个性化治疗方法的不断进步，越来越多的医生意识到了对肿瘤进行基因组测序的重要性。从肿瘤基因组分析中往往能找到更有针对性和更有效的靶向治疗方案，为患者带来更好的疗效。不过，从大量的基因组数据中迅速找到潜在的治疗方案并不是一件容易的事情，但这却是计算机和人工智能程序能够发挥作用的地方。最近，IBM和纽约基因组中心合作发表了一项研究，IBM的沃森人工智能系统在分析
新药研发和人工智能能擦出什么火花？
大多数情况下，药物研发工作者会利用高通量筛选的方式无限扩大筛选对象以期邂逅目标化合物，提高药物发现的机率。由于不断试错的成本太高，越来越多的药物研发企业开始引入人工智能开发虚拟筛选技术，以取代或增强传统的高通量筛选过程。药物研发企业通过运用人工智能药物研发系统，能在医药研发过程中减少人力、时间、物力等投入，降低药品研发成本。同时基于疾病、用药等建立数据模型，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作
谷歌联手麻省理工学院，要将人类的多重感官赋予人工智能系统
在人工智能的世界中，还有很多不足之处有待解决。大多数 AI 解决方案并不能处理多种类型的输入。具体来说，大多数人工智能工具只能专注一个方向，比如声音、视觉或文字。目前，还鲜有人去尝试将三方面结合起来去构建一套 AI 解决方案，为什么？因为以目前的技术水平，我们离创建一套完整 AI 系统还差很远。但现在，有人终于开始尝试，谷歌和麻省理工学院一个新项目正在向一个多功能完整 AI 方案迈出第一步。更具体