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，相应治疗有望使疾病进展获得减慢或停止。所以，如何找到一种可靠的方法来提早发现那些有可能具备疾病风险的
“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来
在医疗领域，IBM Watson 可以在17秒内阅读3469本医学专着、24.8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBM Wats
人工智能（AI）来了，未来医疗会怎么样？
前不久，百度宣布对医疗事业部进行重大改组，对医疗业务进行组织架构调整和优化，集中优势资源，将医疗业务的重点布局在人工智能领域。此举一出就引发了业内的关注，百度在医疗领域的任何动作都会招致各种议论，原因大家都知道，在这里也就不多说了，那么，人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里?现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响?我们简单的来分析一下。
Facebook的AR战略背后，有哪些人工智能技术加持？
太平洋时间周二的Facebook开发者大会F8，时刻没离开这家公司接下来的重点：AR。 F8首日Keynote演讲，近一半的时间用来谈AR；大会刚一开始，Facebook CEO扎克伯格就发布了AR平台Camera Effects，还将AR称为“下一代计算平台”；会上发布的，还有开发者工具AR Studio和Frame Studio。
聚焦 | 飞利浦使用人工智能助力乳腺癌诊断
近日，荷兰跨国电子公司飞利浦（Philips）宣布，与美国新创生物诊断公司PathAI合作，通过使用人工智能来寻找更快和更准确的癌症诊断技术。这项合作的最初目标是自动识别和分析乳腺组织中的癌变。
冯建峰：脑科学与类脑人工智能的四大研究方向
大脑学习记忆对信息的智能加工与处理能力，远远超过现有的任何计算机和信息处理系统。面对目前互联网的信息爆炸，各国政府和各IT巨头（Google、IBM、微软、百度等）均在积极探索如何通过革命性的变革，把当今的“信息时代”推入到 “智能时代”。要实现这历史性的跨越，需要创制出以脑式信息处理为基础的智慧型超级计算机及各种类脑人工智能系统。
Science：自学习式人工智能可协助预测心脏病发作
即使医生有很多工具可以预测患者的健康，但是他们仍会告诉你这些工具远远不能应对人体的复杂性。而心脏病发作就特别难以预测。现在，科学家已经表明，自我学习式计算机可比标准医疗指导方针实现更好的性能，显
《科学》重磅：人工智能再次战胜人类！这次是在心脏病预测上 | 奇点猛科技
上周五，《科学》杂志报道了英国诺丁汉大学流行病学家Stephen Weng博士团队发表在《PLOS ONE》上的重要研究成果，Weng博士团队将机器学习算法应用于电子病历的常规数据分析，发现与当前的心脏病预测方法相比，深度学习算法不仅可以更准确地预测心脏病发病风险，还可以降低假阳性患者数量(1)。人工智能再一次战胜人类。
人工智能诊断皮肤癌准确率达91%
如果有一天，你突然发现身上的一颗痣变得有些奇怪，你会怎么做？虽然这可能是一个危险的信号，但很多人因为工作忙、去医院不便等种种原因，往往不会及时去检查。现在，人工智能为这个问题提供了更好的解决方案：在未来，我们或许可以在手机上下载一个APP，开个摄像头让机器医生帮我们看一看，这是不是皮肤癌的早期症状。
人工智能的又一课：我们对心脏病风险的理解也许都是错的
“人工智能是否能超过人类”早就不再是一个问题。现在的问题在于，人类引以为傲的各个领域中，能有多少个不被人工智能所超越。今日，《科学》官网刊登了一则新闻，宣告了人类的又一次失守。在预测心脏病风险上，人工智能再一次胜过了人类。