随着机器学习技术的不断发展,其在医学图像分析领域已经取得了飞速进步。近日,来自Norris Cotton Cancer Center的研究人员利用机器学习模型,对肺腺癌的肿瘤模式和亚型进行了分级。结果显示,该模型与3位病理学家的表现旗鼓相当。这项研究发表在了《Scientific Reports》上。左图为病理学家标注的图像结果,右图为机器学习模型的识别结果(图片来源:Hassanpour Lab, Dartmouth's Norris Cotton Cancer Center,《Scientific Reports》)

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据《日本经济新闻》3月8日报道,通过人工智能(AI)发现患者病变的系统将正式投入使用。奥林巴斯将于3月8日发售日本国内首款辅助诊断大肠早期癌症等疾病的系统。该系统将再现熟练医生的诊断经验,帮助尽早发现癌症。医疗器械的竞争轴心正在向诊断AI等软件开发转移,预计医疗器械厂商与谷歌等美国IT巨头的合作也将有所进展。

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近日,南加州大学(USC)、皇后大学(Ontario)和杜克大学的科学家团队开发出了一种新工具,可以快速、经济地筛查胎儿酒精谱系障碍(FASD),旨在方便全世界偏远地区的儿童检测疾病。

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“人工智能技术能够将海量的指纹数据作为‘原材料’,学习到他们的结构特征和细节信息,并且根据一定的规则进行重组,生成仿真度极高的伪造数据。”人工智能行业资深人士孙立斌告诉科技日报记者。

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2018年11月5日-10日,中国国际进口博览会在上海举行,吸引了包括全球在内的3600家企业参展。在这届展会上,中国医疗机构组团采购医疗人工智能产品成为一道风景。

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