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2024年3月12日下午,华西第二医院超声科基于人工智能的妇产儿超声影像分析平台项目启动会顺利召开。
近日,中山大学肿瘤防治中心妇科教授刘继红团队与合作者,针对卵巢癌目前早期诊断困难、缺乏有效肿瘤标志物的困境,基于常规体检中的实验室检验构建了卵巢癌诊断人工智能融合模型,为卵巢癌提供了一种低成本、易获取,且高准确率的辅助诊断工具。相关成果发表于《柳叶刀·数字健康》。
胰腺癌被称为“癌中之王”,是所有恶性肿瘤中五年生存率最低的癌症。而利用常见的平扫CT,很难检出胰腺癌。如今,有了人工智能(AI)的辅助,平扫CT有望发挥出大规模胰腺癌早期筛查的巨大潜力。近日,相关研究成果在国际医学期刊《自然·医学》以原创性论著形式发表,海军军医大学第一附属医院(上海长海医院)放射诊断科主治医生曹凯为共同第一作者,邵成伟、陆建平教授等为共同通讯作者。
2023年4月21-23日,由中国人工智能学会主办,中国人工智能学会智慧医疗专委会、中国抗癌协会肿瘤人工智能专委会、成都市温江区人民政府、农工党成都市委会、电子科技大学、中国水利电力医学科学技术学会健康管理专委会、四川省中医药信息学会承办的“中国智慧医疗与主动健康创新峰会暨2023年度中国人工智能学会智慧医疗与中国智能肿瘤学联合学术年会”在成都温江隆重召开。来自全国高校、科研院所、医疗机构、企业的...
根据正在举行的2023年美国外科医生学会临床大会上发表的一项研究,美国西北大学研究人员开发了一种基于人工智能的工具,用于估计新诊断的癌症患者长期生存的机会。
先导化合物的结构优化(Lead optimization)是药物设计的核心环节,需要通过DMTA(设计-合成-测试-分析)的反复循环来提高化合物活性、特异性、成药性等性质。长期以来,先导化合物的活性优化高度依赖药物化学家的经验以及大量的人力和资源投入。基于结构的药物设计,尤其是高精度的结合自由能计算,可以通过部分模拟的DMTA循环来加速先导化合物活性优化过程。随着分子力场和构象采样算法的改进,自由...
2023年9月25日,由中国人民大学高瓴人工智能学院主办的“大模型与生物医药”学术研讨会顺利召开。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣教授出席会议并致辞。与会专家有沙特阿拉伯阿卜杜拉王国科技大学高欣教授、俄亥俄州立大学生物医学信息学系/计算机科学与工程系宁夏教授、清华大学智能产业研究院/电子工程系马剑竹副教授、深势科技机器学习算法负责人柯国霖研究院以及中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授孙...
2023年10月8日,由中国人工智能学会和清华大学联合主办,CAAI生物信息学与人工生命专委会承办的“生物与智能”青年PI交叉学科系列研讨会-人工智能赋能生物医学交叉研讨会在清华大学成功召开。本次研讨会迎来了众多业内专家和学者的热情参与, CAAI生物信息学与人工生命专委会常务副主任、清华大学汪小我教授和西安交通大学叶凯教授分别作题为《基因调控序列的智能优化设计》和《深度学习计算框架解析基因组结构...
陈旧性骨折是指骨折发生后未经及时适当处理或治疗而导致骨不愈合或畸形愈合的情况,一直以来都是创伤骨科领域的治疗难点,给患者造成了极大的身体、心理和经济负担。
卵巢癌是一种常见的妇科恶性肿瘤,其发病率居妇科恶性肿瘤第二位,病死率居首位。其中,上皮性卵巢癌(epithelial ovarian cancer, EOC)占比高达90-95%。目前EOC的治疗主要包括肿瘤细胞减灭术和辅助静脉化疗。术前肿瘤评估对于制定治疗计划和改善患者预后至关重要。识别和描绘肿瘤区域(EOC分割)是肿瘤评估的先决条件,这也有助于简化后续的疗效评估。然而在临床实践中,EOC分割通...
骨髓各系细胞形态学检查是临床检验的重要项目。血液病种类繁多,检查需求量可达到每年300-500万例。
2023年2月10—12日,由山东省医学会、山东省医学会放射学分会医学影像大数据与人工智能学组主办的“医学影像大数据与人工智能学组第一次学术会议”在济南以线上线下相结合形式成功举办。
为推进人工智能在营养健康领域的应用,并进一步推动十三五国家重点研发计划“膳食营养评估和干预技术”项目的开展,中国疾病预防控制中心营养与健康所于2023年2月13日组织召开了人工智能+营养健康技术研讨会。来自中国科学院计算技术研究所、浙江省疾病预防控制中心、四川大学、营养所以及相关企业的30余人参加了本次会议。
2022年11月14日-16日,以“数字科技赋能制药过程检测与建模,人工智能助力中药工业高质量发展”为主题的中华中医药学会中药制药工程分会2022年学术年会暨第七届全国智慧制药学术产业大会在浙江省杭州市未来科技城以线上线下相结合的形式召开。大会由中华中医药学会主办,中华中医药学会中药制药工程分会等单位承办。中国工程院院士、天津中医药大学名誉校长、国医大师张伯礼教授,浙江省卫生健康委员会副主任、省中...
近日,国家工业和信息化部、国家药品监督管理局医疗器械注册司组织的“人工智能医疗器械创新任务揭榜入围单位”名单正式揭晓。其中,皮肤病人工智能辅助诊断“色素性皮肤病(白癜风、黄褐斑)临床分期分级分区辅助诊断系统”项目上榜。该项目由中日友好医院崔勇教授领衔负责,由中日友好医院、皑高森德医疗器械(北京)有限责任公司联合申报。

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