AI預測重病患者生死，準確率高達93％
人工智能可以幫助醫生判斷患者病情是否會惡化。 醫院對重癥監護室（ICU）有一個可理解的目標：減少患者“在病床上去世”事件。 在重癥監護室里，監測患者各項生命體征的醫學設備采集到的數據匯聚成一股洪流，正好讓人工智能有了用武之地：判斷患者何時會情況惡化。美國緊急醫療研究所（Emergency Care Research Institute，ECRI）的普利楊卡·沙（PriyankaShah）表示：“現在，許多醫院都有興趣開發可預測膿毒癥、心臟驟停和呼吸停止等危及生命癥狀的預警系統。”ECRI研究所是一家評估保健行業醫療程序、設備和藥物的非營利組織。 沙提出，學術研究人員和醫療器械公司都在試圖找出哪些可測量的生命體征組合可以作為判斷患者情況惡化的最佳指標。一旦克服技術方面的挑戰，研究人員還必須證明這樣的指標在臨床上是可行的。她說，不僅要得到技術層面可行的證據，還要證明它能被整合到醫院的工作流程中，并能夠節約資金。 要想讓I......閱讀全文
AI預測重病患者生死，準確率高達93％
人工智能可以幫助醫生判斷患者病情是否會惡化。 醫院對重癥監護室（ICU）有一個可理解的目標：減少患者“在病床上去世”事件。 在重癥監護室里，監測患者各項生命體征的醫學設備采集到的數據匯聚成一股洪流，正好讓人工智能有了用武之地：判斷患者何時會情況惡化。美國緊急醫療研究所（Emergency C
人工智能走進ICU：可預測病人死亡－準確率達93％
醫院對于自家的重癥監護室（ICU），往往有一個不成文的期望：減少“患者在病床上去世”事件的發生。這種想法乍一聽有點奇怪，但可以理解。 這個期望可能很快就能實現了。基于監測患者生命體征各種設備所提供的實時數據，ICU似乎是人工智能的完美使用場景，可以用來判斷患者的實時病情以及病情何時惡化。 E
人工智能預測阿茲海默病風險，準確率超84％
作為一類慢性中樞神經疾病，阿茲海默病越來越嚴重地影響了現代社會。2015年，全世界約有3000多萬人被診斷患有這種疾病。因為需要花費巨大人力物力來妥善護理病人，它也給世界各地的衛生保健系統帶來了很大的經濟負擔。雖然目前沒有已知的方法在晚期病例階段中制止該疾病的惡化，但有證據表明，如果早期發現，相
人工智能預測患者的癌癥起源和治療反應
麻省理工學院（MIT）和丹娜-法伯癌癥研究所的研究人員在國際頂尖醫學期刊 Nature Medicine 上發表題為：Machine learning for genetics-based classification and treatment response prediction in c
人工智能預測心臟病發作，準確率比醫生還高！
目前，全球每年近2000萬人死于心血管疾病及相關疾病，包括心臟病發作、中風、腦動脈梗塞和其他循環系統功能障礙。為了預測這些疾病，許多醫生使用美國心臟病學會（ACC）和美國心臟學會（AHA）提供的指南，包括評估年齡、膽固醇水平、血壓等8個風險因素。但這些指標過于簡單，無法解釋患者服用多種藥物、其他疾病
IBM－研究團隊用人工智能預測精神疾病，準確率高達－83％
IBM的計算精神病學和神經成像研究小組一直在研究如何利用機器學習預測人類罹患精神疾病的風險。日前，他們剛剛公布了最新的研究成果，研究結果表明，AI對于精神疾病的評估具有重大價值。 基于2015年發表的研究成果，IBM團隊用人工智能算法分別對59名受試者的語言模式進行了追蹤和分析。受試者參加
新方法提高癌癥預測準確率
來自中山大學腫瘤防治中心戎鐵華教授等通過腫瘤分子信息和數據挖掘方法可以預測早期非小細胞肺癌5年內是否死亡，這一預測的總正確率達到87.2%，研究成果在雜志Journal of Clinical Oncology上發表，該雜志影響因子達到15.484。 肺癌主要分為小細胞肺癌及非小細胞肺癌，
中科院自動化所等新研究有助預測“植物人”意識恢復可能
本報訊 記者8月29日從中科院自動化所獲悉，該所腦網絡組研究中心將“腦網絡組學”與人工智能方法結合，建立了全新的慢性意識障礙預后預測模型，利用該模型預測意識障礙患者能否恢復意識的準確率高達88%。該方法的有效性在兩家醫院的三套不同數據集上得到了驗證。研究成果近期發表在生命科學開放獲取期刊eLi
新研究有助預測“植物人”意識恢復可能
從中科院自動化所獲悉，該所腦網絡組研究中心將“腦網絡組學”與人工智能方法結合，建立了全新的慢性意識障礙預后預測模型，利用該模型預測意識障礙患者能否恢復意識的準確率高達88%。該方法的有效性在兩家醫院的三套不同數據集上得到了驗證。研究成果近期發表在生命科學開放獲取期刊eLife上，該所宋明和蔣田仔
中科院自動化所等新研究有助預測“植物人”意識恢復可能
本報訊 記者8月29日從中科院自動化所獲悉，該所腦網絡組研究中心將“腦網絡組學”與人工智能方法結合，建立了全新的慢性意識障礙預后預測模型，利用該模型預測意識障礙患者能否恢復意識的準確率高達88%。該方法的有效性在兩家醫院的三套不同數據集上得到了驗證。研究成果近期發表在生命科學開放獲取期刊eLi
人工智能可預測卵巢癌患者生存率和治療反應
卵巢癌是女性第六大常見癌癥，通常影響絕經后或有家族病史的女性。據統計，英國每年新增6000例卵巢癌病例，但長期生存率僅為35%至40%。因為該疾病一旦出現明顯的腫脹等癥狀，就已經是較晚期的階段。早期發現這種疾病可以提高生存率。 目前，醫生診斷卵巢癌的方法有很多，其中就包括血液檢測。它的技術原理
Lancet－Oncol人工智能幫助預測癌癥患者接受免疫治療的效果
發表在《Lancet Oncology》上的一項研究首次證實，人工智能可以處理醫學圖像以提取生物學和臨床信息。通過設計算法并將其開發用于分析CT掃描圖像作者等人創建了一個所謂的放射學特征。該特征定義了腫瘤的淋巴細胞浸潤水平，并提供了患者免疫治療功效的預測評分。 將來，醫生可能因此能夠使用成像來
人工智能識別植物準確率高達80％
據《自然》雜志官網日前報道，一篇發表在最新一期《進化生物學》雜志上的論文稱，用成千上萬份標本圖像“訓練”過的計算機算法，已經能自動識別被壓制的、干燥植物標本的物種。這是科學家首次嘗試通過深度學習，讓計算機使用大型復雜數據集的神經網絡，解決了識別自然物種分類的困難任務。 世界各地的自然歷史博物館
人工智能助力太陽耀斑預測
截至目前，預測太陽耀斑一直是人類面對的一項挑戰。科學家尚未清楚了解這種巨大爆炸背后的物理機制，因此預測它們何時與何地出現需要依賴統計與數據模型。Phys.org網站報道稱，近期一項類似于太陽動力學天文臺的工程為人類了解太陽活動的相關知識添加了大量數據，科學家已經開始研究用人工智能預測太陽耀斑的算
－發光天花板為重病患者帶來舒適體驗
在等待手術或術后恢復過程中，醫院嘈雜紛亂的環境讓患者感覺心煩不安。臨床研究顯示，高強度噪音、不合適的照明條件等使重病患者更容易進入類似休克的狀態。近日總部位于荷蘭的飛利浦公司宣布開發出一種可通過媒介控制的發光天花板，它能模擬白天提振精神的光照效果，給重病患者帶來舒適的體驗。 研究人員在設計
準確率達95％－機器學習預測復雜新材料合成
據22日發表在《科學進展》雜志上的一項研究，美國西北大學和豐田研究所研究人員已成功應用機器學習來指導新納米材料的合成，消除與材料發現相關的障礙。這種訓練有素的算法，可通過定義數據集來準確預測可用于清潔能源、化學和汽車行業燃料的重要催化劑。 論文通訊作者、美國西北大學納米技術專家查得·米爾金此次
美研究稱基因序列預測長壽準確率高達77％
美國研究人員宣布，他們發現基因序列可以預測人能否長壽，預測準確率高達77%。研究論文7月1日由《科學》（Science）雜志發表。長壽老人多有長壽基因 波士頓大學一個研究小組調查1000多名百歲老人，根據收集數據開發出一個基因分析系統。使用這個系統，可以預測人們是否有相當大機會“格外
人工智能與腦網絡組融合助力意識障礙研究
人工智能對醫學的影響有目共睹，“人工智能不能替代醫生，但懂人工智能的醫生會替代不懂人工智能的醫生”。但是，當前絕大部分研究和應用都集中在輔助醫生檢測影像中肉眼可見的病灶，關注在如何讓醫生能更快速更自動地診斷。雖然這提高了病灶檢測效率和精度，減少了人為操作的誤判率，但是從本質上講并沒有提供新的醫學
人工智能預測抗抑郁藥療效
人工智能可以通過人們的腦電波，預測抗抑郁藥物是否可能對他們有幫助。這項技術可能為給精神疾病開處方藥物提供一種新方法。腦電圖顯示了大腦活動的特定模式，可以用來訓練機器學習算法。圖片來源：Phanie/Alamy 抗抑郁藥并不是對所有抑郁癥患者都有效，對此，科學家尚未明確原因。“在精神病學中有一個
準確率達79％，血液蛋白或有助預測帕金森病
科學家研究認為，血液中的蛋白質或有助于預測帕金森病，且可以在相關癥狀出現前提前7年預測該病。相關論文近日發表于《自然—通訊》。帕金森病是一種神經退行性疾病，癥狀表現為行動遲緩、僵硬和靜止性顫抖。在出現運動癥狀前，會有一段時間出現非運動癥狀，包括快速眼動（REM）睡眠行為障礙等睡眠障礙，而快速眼動睡眠
準確率達79％－血液蛋白或有助預測帕金森病
科學家研究認為，血液中的蛋白質或有助于預測帕金森病，且可以在相關癥狀出現前提前7年預測該病。相關論文近日發表于《自然—通訊》。 帕金森病是一種神經退行性疾病，癥狀表現為行動遲緩、僵硬和靜止性顫抖。在出現運動癥狀前，會有一段時間出現非運動癥狀，包括快速眼動（REM）睡眠行為障礙等睡眠障礙，而快速
Cell：震驚！腫瘤微生物組竟能決定癌癥患者的生死
在一項新的研究中，來自美國德克薩斯大學MD安德森癌癥研究中心的研究人員發現少數長期存活的胰腺癌患者與許多對所有治療方案都無效的胰腺癌患者之間的一個關鍵區別在于他們的腫瘤中的細菌群落刺激或抑制免疫反應。相關研究結果發表在2019年8月8日的Cell期刊上，論文標題為“Tumor Microbiom
Cell：震驚！腫瘤微生物組竟能決定癌癥患者的生死
在一項新的研究中，來自美國德克薩斯大學MD安德森癌癥研究中心的研究人員發現少數長期存活的胰腺癌患者與許多對所有治療方案都無效的胰腺癌患者之間的一個關鍵區別在于他們的腫瘤中的細菌群落刺激或抑制免疫反應。相關研究結果發表在2019年8月8日的Cell期刊上，論文標題為“Tumor Microbiom
一例年輕肥胖患者視物不清逐漸加重病例分析
臨床資料簡要病史：24歲女性，主因“右眼發作性視物不清2個月余，加重伴左眼視物不清20天”入院。病程中伴雙顳部陣發性疼痛及非噴射性嘔吐。既往體健。入院查體：身高156cm，體重85kg，體重指數34.93，內科體檢無明顯異常。神經科體檢：意識清楚，語言流利，雙瞳孔等大、等圓，直徑均為3mm，對光反應
人工智能有望用于預測腫瘤病變
英國科研人員領銜的團隊在《自然·方法學》上發表報告說，機器學習技術能夠在大量癌癥數據基礎上總結出腫瘤病變的一些規律，這將有利于醫生及時判斷病情發展趨勢，開展更有針對性的治療。 倫敦癌癥研究所與愛丁堡大學等機構研究人員從１７８名肺癌、乳腺癌、腎癌以及腸癌患者身上獲取了７６８份腫瘤樣本，通過分析不
人工智能開啟氣象預測新紀元
10多年前，當美國加州理工學院氣候科學家塔佩奧·施奈德首次對云如何形成進行建模時，需要煞費苦心地調整描述水滴、氣流和溫度如何相互作用的方程。但2017年，機器學習等人工智能（AI）技術成為他的“左膀右臂”。施耐德表示，機器學習建模速度更快，給出的模型更令人滿意，讓氣候建模和氣候科學變得更有趣。英國《
人工智能有望用于預測腫瘤病變
近日，英國科研人員領銜的團隊在《自然·方法學》上發表報告說，機器學習技術能夠在大量癌癥數據基礎上總結出腫瘤病變的一些規律，這將有利于醫生及時判斷病情發展趨勢，開展更有針對性的治療。 倫敦癌癥研究所與愛丁堡大學等機構研究人員從１７８名肺癌、乳腺癌、腎癌以及腸癌患者身上獲取了７６８份腫瘤樣本，通過分析不
血檢預測阿爾茨海默病準確率達91％
瑞典隆德大學的科學家近日開發出一種名為“淀粉樣蛋白概率評分2（APS2）”的血檢方法。它能檢測血液中關鍵蛋白的水平，在發現早期阿爾茨海默病方面準確率高達91%。在最新研究中，科學家讓1213名出現認知癥狀的患者接受初級保健醫生檢查及APS2測試。初級保健醫生依據國際公認的標準以及CT掃描和認知測試對
肺癌類器官藥敏測試預測臨床療效總體準確率高達83.3％！
肺癌有著極高的死亡率，晚期肺癌患者的預后常常較差。目前已經開發出基于基因檢測技術的分子靶向治療，可以明顯延長晚期肺癌患者的總生存期并提高生活質量。為了提出個性化治療方案肺癌有著極高的死亡率，晚期肺癌患者的預后常常較差。目前已經開發出基于基因檢測技術的分子靶向治療，可以明顯延長晚期肺癌患者的總生存期并
COVID19幸存者血液能幫助挽救重病患者嗎
隨著更多的人從COVID-19中恢復過來，這意味著更多的人應該有針對這種病毒的抗體。一些傳染病專家表示，這些幸存者的獻血可能有助于保護或治療其他人。 這個普遍的概念并不新鮮。在20世紀上半葉，醫生使用"恢復期血清"來治療麻疹、腮腺炎和流感等病毒感染暴發期間的病人，包括1918年H1N1流感大流