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极速飞艇软件官方网-如何利用人工智能来改善人类健康?

发布时间:2021-03-20    来源:极速飞艇软件官方网18108

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【极速飞艇软件】近年来,更多的科学家们开始用于人工智能技术,加快了许多领域的研究,当然他们也取得了很多研究成果,本文中,小编整理了最近的研究成果,和大家一起自学! 【1】ComBiolMed :人工智能合作化疗引起的眼病doi:10.1016/j.comp biomed.2018.10.031根据最近的研究,研究者已经用于人工智能临床初期阶段糖尿病引起的失聪症状。 糖尿病是成人失去的主要原因,其影响在全球范围内扩大,到2030年将有1.91亿人受到影响。 在疾病初期,没有明显的症状,但疾病可能已经发展了。

早期临床和化疗能对患者维持视力有贞显着的影响。 研究者开发了自动检测疾病症状即视网膜上液体的图像处理算法,准确率为98%。

这项研究的首席研究员墨尔本皇家理工大学DineshKantKumar教授回答说,这种方法即时且经济高效。 【2】PLoSON极速飞艇软件官方网E :科学家最近计划利用人工智能技术更好地管理癌症患者DOI:10.1371/Journal.Pone.0208808,在国际杂志PLOSONE刊登的研究报告中,来自莎莉大学等机构的科学文章中,研究者详细阐述了他们开发的两种机器学习模式如何正确预测癌症患者面临的三种疾病症状的严重程度。 这三种症状包括抑郁症、情绪和,这些症状都需要参与癌症患者生活质量的显着上升。

研究者分析了癌症患者在拒绝计算机断层摄影的x射线化疗过程中所经历的症状和相关数据,然后在不同的时间段检测出机器学习算数是否能正确预测患者的疾病症状。 【3】CancerRes :开发了可以有效识别不同种类癌细胞的人工智能系统doi:10.1158/0008-5472.can-18-0653。

在癌症患者中,癌细胞的种类因患者而异很大。 另外,是同一个种类。 识别癌症患者身体上不存在的类似细胞的类型,对于有效地化疗,自由选择最合适的治疗方法是很重要的,但完成这项任务的方法毕竟需要非常长的时间,经常受到人为错误和人类视野的限制。

最近,根据刊登在国际杂志CancerResearch上的研究报告,来自日本大阪大学的科学家们通过研究说明了利用基于人工智能的系统解决上述问题的方法。 研究者认为,基于人工智能的系统可以扫描显微镜图像,获得比人类更高的精度,从而有效地识别不同种类的癌细胞。 【4】Bioinformatics :新型人工智能系统的未来将加快科学家们在癌症领域的研究DOI:10.1093/BIO Informatics/BTY 845。 最近,根据刊登在国际杂志bioinformatics上的研究报告,现在癌症研究在世界上有更多的资金,研究报告的数量也非常多,所以研究者拼命开展关于癌症领域的研究,但他们经常找不到,很多批判性假设癌症是非常复杂的疾病,是世界上导致人们死亡的第二大原因,现在的研究者对癌症几乎一无所知。

癌症的复发还包括许多化学和生化分子、反应和许多途径的转换,研究者在许多普遍的学科中开展癌症研究,其阐述相似概念的方法也不同。 【5】Science :利用人工智能预测RNA病毒的动物宿主和传播媒体doi:10.1126/science.aap9072埃博拉病毒和寨卡病毒等致命且新出现的病毒传播给人类,将相当严重的疾病从基因组序列中寻找具有不同病毒的动物和昆虫宿主可能需要多年密集的实地研究和实验室工作。

由此造成的延误意味着不能采取给生病的动物注射疫苗、停止认识物种间的危险性等预防措施。 因此,现在及时寻找这些天然病毒宿主可能有助于阻止向人类传播,对科学家们提出了巨大的挑战。

目前,在新的研究中,来自苏格兰格拉斯哥大学等研究机构的研究者利用病毒基因组序列设计了一系列预测RNA病毒可能自然宿主的新机器学习算法,其中RNA病毒是最罕见的病毒入侵研究结果公布在2018年11月2日的Science期刊上。 【6】AdvTherap :人工智能辅助转移性化疗,疗效显着doi:10.1002/adtp.201800104牵引化疗是癌症化疗道路的里程碑,但要优化其疗效,对药物的协同作用与剂量和时间有关为此,研究者最近开发了基于人工智能(AI )的平台——CURATEAI,完善并加速了这个过程。 在他们的研究中,使用溴域抑制剂ZEN-3694和雄激素受体拮抗剂恩扎鲁tamide这两种药作为模型药,利用这种新的AI平台,牵引这些化疗的转移性去势抵抗性前列腺【7】LancetOncol :人工智能协助预测癌症患者拒绝免疫治疗的效果doi:10.1016/s 1470-2045 (18 ) 30413-3公开于《LancetOncology》的研究中,人工智能处理医学图像与生物学通过设计算法,将其开发用作分析CT扫描图像的作者们,创立了所谓的放射学特征。

该特征定义了肿瘤淋巴细胞增殖水平,得到了患者免疫疗效的预测评价。 将来,医生为了光学认识位于身体哪个部位的肿瘤中的生物现象,有必要开展活组织检查。 迄今为止,没有能够正确识别对PD-1/PD-L1免疫治疗反应的患者的标志物,只有15%到30%的患者对这种化疗反应。

众所周知,在肿瘤环境中免疫细胞更丰富(不存在淋巴细胞),免疫疗法很可能有效,因此研究者试图使这种环境在光学上密切相关,与患者的临床反应相关联。 【8】NatCommun :人工智能辅助前列腺癌临床和化疗doi:10.1038/s41467-018-04724-5科学家们最近的研究成果表明,数据抵抗的AI是如何发展的每个癌症都是独特的,其特征根据时间的变化而变化。 这个肿瘤的异质性是由于肿瘤内细胞的竞争性克隆和可能减少转移概率的获得性基因的变异。 来自瑞典生命科学实验室的研究者开发了数据训练的AI方法,有助于更好地理解与前列腺癌及其周围微环境异质性有关的主要事件。

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瑞典皇家理工学院(KTH )和卡罗琳斯卡研究所的研究小组在KTH分子生物学教授JoakimLundeberg的指导下,从6750个肿瘤的组织样本中提取空间mRNA组学(KTH和卡罗琳斯卡研究所的研究者共同开发的基因 【9】Cell :利用人工智能制作凋亡脑基因表达图谱doi:10.1016/j.cell.2018.05.057的新研究来自比利时鲁汶大学(VIB-kuleuven)steii。 由此产生的“细胞图”对细胞凋亡过程中大脑的动作有前所未有的看法。 有人指出,这张细胞图是开发更好地解读人类疾病发展的技术最重要的第一步。 研究结果于2018年6月14日在网上公布在Cell期刊上。

果蝇的大脑约由10万个细胞组成,远大于人脑,但含有数百种不同种类的神经元和其他构成简单网络的细胞,与人脑非常相似。 研究者说:“为了切实解读大脑的作用,对于果蝇这样的小有机体,也必须根据每个细胞进行变焦仔细观察。 所有器官和组织都由许多不同的细胞组成,这些细胞互相交流,继续执行它们的特定功能。 尽管有完全相同的DNA,但是它们传递了一组不同的基因,所以为了确实再次解读发生了什么,必须告诉你哪个细胞在做什么,什么时候做的。

】【10】Science :开发人工智能驱动的鬼细胞测定器,不用生成图像就能以高通量识别筛选细胞doi:10.1126/science。:极速飞艇软件。

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