人工智能通过医师考试 AI医疗离落地还有多远？
记得前一段时间，我们专门聊过人工智能医疗，然而最近市场又被人工智能医疗刷屏了。刷屏的原因就是人工智能继战胜了国际各位围棋棋手之后，又有了一个新的突破，这个突破就是在医疗领域。今年11月，国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，由科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工
38个利用人工智能发现新药的初创公司
将机器学习应用到新药发现当中，这一领域的规模将足以产生长尾效应。今天我们就来盘点一下目前在药物研发中应用人工智能的初创公司。根据新药研发阶段，目前AI在药物研发中的应用主要有以下10个方面：汇总和合成信息；重新利用现有药物；生成新型候选药物；验证候选药物；设计药物；设计临床前实验；运行临床前实验；设计临床试验；为临床试验招募患者；优化临床试验。根据这些AI应用的方向，可以把
人工智能给生物医药行业带来了什么？
AI：新药研发工业化的开始人工智能（AI）——从计算机算法中学习如何解开复杂的基因组数据，例如疾病的基因表达模式——已经准备好为药物开发，临床研究和医学治疗等各个方面带来革命。但它也可能为人类实现又一个里程碑——降低药品价格。即使不能彻底消除目前这种效率低下、时间密集、不断试错的创新过程，人工智能也能为其带来显着改观。这正是许多人工智能专家所强调的价值。要知道，美国药物研究与制造商协会
数字病理+人工智能，推动精准诊断新发展
近年来，人工智能与智慧医学成为医学界、乃至全社会热议的话题。其中，医疗影像与人工智能的结合正在发生。而病理向来是医疗领域的“金标准”，病理诊断是对疾病下最终判断的环节。人工智能与病理结合能擦出怎样的火花呢？在日前召开的中华医学会病理学分会第二十三次学术会议暨第七届中国病理年会，中华医学会病理学分会主任委员步宏教授指出：“大力发展数字病理是本届中华医学会病理学分会的工作重点之一。在加快数字病理网络平
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