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白血病

编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 是医学,尤其是学领域的一个热门话题。 在实践中,这种方法可以支持传统的,并可以加快治疗的开始。 当前的研究中,研究员分析了从血液样本中提取的、跨越数千个基因的准确数据。转录组保存着有关细胞状况的重要信息,它是切入的关键所在,研究员可以通过分析它来训练一个专门的算法。 如果投入应用,这种方法可以支持常规并帮助节省成本。原则上,由家庭医生采集血液样本,并送往实验室分析,成本不会高于50欧元。经典的白血病包括多种方法。其中一些项目每轮的成本就达到了几百欧元。 不过可惜的是,研究员还没有制定出一个可行的普及方案,他们只是证明了,这种方法在原则上是可行的。

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正在快速兴起

美国斯坦福大学(Stanford University)研究团队展示了一种“深度学习”算法,够像执业皮肤病专家一样准确潜在的癌性皮肤病变。 《自然》杂志(Nature)报道的这一癌症发现只是2017年众多这类报道的一例,让我们管中窥豹,看到了可以协助医生甚至与他们媲美的“软件”新时代。 美国食药监局要求Arterys公司进行大量测试,确保算法得到的结果与医生的结果水平相同。该公司首席技术官说,“你需要用统计学的方法证明算法符合预期用途或符合营销描述。” Arterys公司首席技术官表示,一些公司会倾向于直接向客户提供深度学习的具。例如,们可以通过扫描自己的痣来决定是否需要去看医生。 一些非的手机应用程序,例如Mole Mapper,已经可以让们追踪可疑的皮肤痣,记录其随着时间推移发生的任何变化。

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    阿尔茨海默病和帕金森病

    阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease)目前影响了4000多万,是老年最常见的神经退行性疾病。早期对疾病治疗和新药开发都至关重要,目前还没有找到治愈办法。 在这一方面,计算机辅助(CAD)是一种重要具,因为它帮助医生理解通过在病身上进行的实验而得到的多媒体内容,这让治疗变得更简单、更有效。 这项研究提出了利用深度学习技术融合功性图像和结构性图像来阿尔茨海默病的方法。该技术旨在对高级数据抽象建模,通过自动获取所关注的影响区域,让计算机学会区分健康和病的大脑。 这项作已经包含有其他认知缺陷、会在两年内发展成阿尔茨海默病的病作成果说明了技术有望揭示与这种病相关的特征。 得到的准确率让我们在了解阿尔茨海默病发展所涉及的神经退变过程方面前进了一大步,也成为了开发更有效医疗治疗的起点。另一方面,开发的这项技术还作为提高帕金森病等其他痴呆病准确性的起点。

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    力助肾脏

    科研员利用超级计算机和技术对肾脏受损程度和寿命进行了预测。 现在,科研员已经够通过基于(AI)的超级计算机模型,借助患者前往医院进行肾脏活检时获得的影像,量化肾脏受损程度及预测肾脏剩余寿命。 在《Kidney International Reports》杂志上发表的一项研究成果称可帮助在床边(point-of-care)进行预测及协助临床决策。 “尽管专家级病理学家训练有素的眼睛够判出疾病的严重程度并够以极高的准确度检测出肾脏受损的细微差别,但并非所有地方都够提供此类专业经验,特别是在全球范围内而言。 科研员认为,其模型在和预后方面都具有应用价值,并可催生用于肾脏疾病以及预测肾脏存活率的软件应用程序的开发。

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    炒了这么久的帮助新型冠状病毒肺炎,真的管用吗?

    多年来,许多发烧友和研究员一直坚信机器学习将改变现代医学。他们已经开发了数千种算法来癌症,心脏病和精神病等疾病。现在正在通过识别肺部CT扫描和X射线图像中的模式来训练算法来检测新冠病毒。 2019年10月,由英国伯明翰大学的刘晓轩和Alastair Denniston领导的一组研究员发表了第一个系统综述,旨在回答这个时髦却难以捉摸的问题:机器在患者方面是否比医生更好? 由于缺乏文件资料,van Smeden的团队无法确定最初从何处建立模型的数据,因此很难评估模型是否对疾病的严重程度做出准确的或预测,也不清楚该模型在应用于新患者时是否会有准确的结果。 他解释说,复杂的模型可具有数百万个变量,这意味着要建立准确的或疾病进展模型,必须包含数千名患者的数据集。 最后,van Smeden指出,即使在大流行期间,研究员也需要始终保持质量与速度之间的平衡。毕竟,快速模型(坏模型)最终会浪费时间。他说:“我们确实想找到好的模型,但不想成为统计警察。

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    面对面:如何更快出罕见的遗传疾病

    不过出意料的是,医师居然是靠着从测量脸部特征间的距离,到凭借数十年的经验来找出模式这些古董级的办法,来辨别及这些遗传疾病。在访问多名医师后,他们表示平均要花上七年才获得正确的结果。? FDNA 的 Face2Gene app 将影像转成数据资料,协助医师罕见遗传疾病。 他们决定运用自己开发出的机器学习技术,协助遗传学家克服方面的难题。因此他们在波士顿成立 FDNA 这间新创公司,致力于将脸孔辨识、深度学习及等技术用在推动罕见疾病的及治疗成果上。 Gelbman 说这使得实验室使用不具名的病患脸部特征资料和表现型,将发现结果的可性,从原本预估的 25% 提高到 40%。在这个过程中也将原先为期一周的训练时间,减少到只要几小时便完成。 Gelbman 表示目前全球有七成的遗传学家都使用 Face2Gene,随着这些遗传学家不上传患者照片扩大 FDNA 的影像数据库,就更快速地产生结果。

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    帮助更早地皮肤癌

    ,即使用(AI)来帮助更早地黑色素瘤皮肤癌。 该系统使用成千上万张皮肤图像及对应的真黑素和血红素水平进行训练,可初步减少不必要的活体组织检查(医疗成本很高)。 “这可是一款非常强大的皮肤癌临床决策支持具,”滑铁卢大学系统设计程系教授Alexander Wong说道。“我们可解读的信息越多,所做的决策就会越正确。” 目前,皮肤科医生主要依赖于对皮肤病变(例如痣)进行主观视觉检查来决定患者是否应该接受活体组织检查,进而疾病。新系统会解读皮肤病变中的生物标志物水平,从而为目前仅基于外观的鉴定补充一致的定量信息。 “在医生发现病的病情之前,可会有很长一段时间,”Wong表示,他同时也是医学成像系统(Medical Imaging Systems)的加拿大首席研究员。“我们的目标是缩短这一过程。”

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    皮肤癌,比医生更出色

    一项由多国科学家联合完成的研究表明,基于卷积神经网络的皮肤癌方面已达到比类医生更出色的水准。 研究员首次证明一种被称之为深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的机器学习技术在皮肤癌方面比经验丰富的皮肤科医生表现更加出色。 当我看到最近关于深度学习算法在特定任务中胜过类专家的报告时,我立即意识到,我们必须探索如何将这些算法用于黑色素瘤。” 位皮肤科医生中的大多数.....这表明(AI)有望实现更加标准化的准确率水平,这样一来,所有够获得可靠的评估,而无论他们住在哪里,或者他们看的是哪个医生。” 他们强调了在成为临床标准前需要解决的几个问题,其中包括难以对手指、脚趾和头皮等部位的一些黑色素瘤进行成像,以及如何充分训练以辨识非典型黑色素瘤和患者未意识到的黑色素瘤。

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    VA可以用来帮助癌症

    检查癌症早有先例,最近,有病理学家进行了一项考察研究,对象是Apple Create ML和谷歌AutoML,目标是:我们看看这些程序是否够区分三种不同类型的癌症。 几乎可以做到所有电脑够做到的事,或者说,它目前就是一个更为强大的电脑,研究员在实验记录本上写道:“我们试图教计算机区分癌症图像和良性组织图像,并针对最常见的两种癌症进行了研究——结肠癌和肺癌 然后他们将照片以幻灯片的形势输入程序,最终得到了令满意的结果,一共六次实验,准确率都高达90%以上。?他们还测试了系统是否够识别结肠癌幻灯片中,是否存在明显的特定突变,成功几率为70%。 另一方面,他们现在正在用包括脑出血在内的图像训练系统,以提高系统的灵敏识别力,以及应急处理力,进一步研究其实用性。“现在,我们将运行一个模型,训练,看看它是否颅内出血。 准确性非常好,但其目的并不是最终取代医生,而是起到一种补充、应急的作用,毕竟生命是无价的。”——实验日记。

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    有助于阿尔茨海默症的早期

    据加拿大麦吉尔大学报道,有助于阿尔茨海默症的早期。想象一下这样的情形:多年后医生够识别出谁可会患老年痴呆症。这种预后力可会让病及家有时间来规划和管理治疗与护理。 多亏了加拿大麦吉尔大学(McGill University)进行的研究,世界各地的临床医生可很快就具备这种预测力了。 加拿大道格拉斯心理健康大学研究所(Douglas Mental Health University Institute)神经影像实验室(Translational Neuroimaging Laboratory)的科学家利用技术和大数据开发出一种算法 研究员期望这项技术够改变医生管理病的方式,极大地加速对阿尔茨海默病的治疗研究。“通过利用这种具,临床试验够在研究的时间段内只关注发展成老年痴呆症风险更高的个。 该团队的计算机科学家利用了来自该数据库的成百上千张轻度认知障碍病的淀粉样蛋白正电子发作层成像扫描来训练算法,在症状出现之前识别哪些患者可会发展出痴呆症,准确率达84%。

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    linux性-perf

    perf是Linux下的一款性分析具,够进行函数级与指令级的热点查找。1. 安装perfyum install perf3. perf几个常用命令# 统计全局性perf record -g一段时间后# 查看记录perf report? 实时的观测我们还可以使用类似top的指令用法# 全局性观测perf top # 监控某个进程perf top -p 327? 我们还可以# 根据comms限定范围perf top --comms nginx,php可并不是一个进程在提供服务,如果需要全部分析的话可以利用,分隔perf top -p 23015,32476 最后根据查看消耗指令

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    帮助医生将癌症准确率提升至99.5%

    2016年6月16日,美国Newswise新闻网站(www.newswise.com)发布消息称,可以帮助医生将癌症的准确率提升至99.5%。 ,以帮助病理随着驱动系统的长期发展而变地更加准确。 研究团队的自动方法够在92%的时间内给出正确结论,这个结果几乎与类病理学家的96%的准确率相当。 我们在ISBI竞赛中的结果表明了什么样的计算机作才是真正的,而类与计算机的联合解释将带来更精确和更有价值的可用于指导治疗决策的临床。 Beck及其小组成员已成立了一家初创公司(PathAI),其主要目标是发展和应用可处理病理学任务的技术。

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    和Wolfram语言正向着半自动化癌症努力

    关键词:图像处理、机器学习、新技术以及其他应用领域随着越来越多的技术融入到世界各地的医疗中,Wolfram的欧洲分部已经开始与英国国民健康服务体系(NHS)合作,力求实现半自动化癌症。 该任务是利用机器学习以寻找癌症的迹象,进而避免耗费去筛查千万张相似的体内影像。两难困境现代社会中,用电脑可以摆脱很多力上的苦差事,却也无法解决全部问题。 每个都体会过做一件重要但琐细耗时的事是怎样的感觉。有时作可以由多分担,但大多数情况下必须要有一位专家够贯穿始终地去深入其中。 检测的可信度在将付诸实践前,仅仅训练神经网络并在验证数据集上对其进行测试是不够的。 帧边框代表AI的分选(从绿色到红色),帧和图像之间的颜色表明的判(如果未评级即为白色)未来的作在像息肉检测这样复杂的任务中,计算机不像Π的数据那样提供完全权威的计算,它更像是另一个专家的第二意见

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    Nat Rev Cancer|在癌症研究、和治疗中的应用

    摘要和机器学习技术正在进入生物医学研究和保健领域。在癌症研究和肿瘤学中,AI潜在的应用非常广泛。这些应用包括癌症的检测和、亚型分类、癌症治疗的优化和药物发现中新的治疗靶点的确定。 程任务的目的仅仅是做出准确的预测,让一个耗费时间的临床任务自动化,或避免更困难或昂贵的实验或测试。例如,对肿瘤样本的数字化病理图像进行临床具的训练,首先是一个程问题。 可解释的AI策略有助于获得临床医生的信心,并将AI具集成到作流中。向这个方向迈出的一个重要步骤是特征归属,它将输入特征对特定实例预测的重要性打分。 需要在这一特定领域继续进行研究,以便从敏感的病数据中获得临床见解,同时仍保持隐私。考虑到日益严峻的患者隐私挑战,科学界必须密切关注敏感数据集和算法的客观基准。 与这种数字化同时进行的,将是算法使用的增加。它们将被用来加强信息,以提高的准确性,并将对它们进行关于预后结果的训练,以便提供高度准确的针对具体病疾病的预后预测。

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    AI所来了!英国将启用5家

    2018年11月6日,英国政府宣布将在2019年正式启用5家医疗所, 这些中心将使用进行疾病。 英国健康战略向前迈出了大胆的一步,政府资助的所将在利兹、牛津、考文垂、格拉斯哥和伦敦开业。 这些中心的创新将有助于更早地疾病,使们在治疗时有更多的选择,并使报告更有效率,为我们备受敬佩的国民健康保险员腾出时间用于直接病护理。” 这些中心将召集团队开发具,以分析各类医学图像。具有彻底改变医学的速度和准确性的潜力。” 在2018年4月份,英国曾宣布成千上万的国民保健署员将被训练使用机器来改善病的治疗。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    虚拟现实与有助于精神分裂症的早期

    据欧盟委员会网站报道,欧盟“改变自我”(ALTEREGO)项目帮助研究员开发出了一款利用的“镜像游戏”,提供了一种经济实惠的和监测精神分裂症的非侵入方法。 该项目开发了可与患有精神分裂症等社交障碍的患者互动的。这一成果可以为各年龄段精神分裂症患者提供可靠、适应性强、经济可行的和治疗监测方法。 论文第一作者、英国埃克塞特大学(University of Exeter)的数学研究员表示:“研究们如何移动、如何对他作出反应,借此帮助有精神分裂症的患者,看起来可很简单。 最后,使用iCub形机器重复游戏,验证结果。镜像测试比现有的运动评估具更准确,并具有更快、成本更低、侵入性更小的优点。此外,任务的“游戏”性质可让其成为极其有用的儿童具。 精神分裂症是一种严重的脑部障碍,影响着全世界2100万,其症状可包括幻觉和幻听。尽管也存在一些精神分裂症的有效治疗方法,但这种疾病会扰乱日常生活,造成作关系和社交关系的问题。

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    医疗分决策支持(AL)

    开发基础技术是为了满足对性,透明度,用户接受度和易用性的需求,这是采用基于AI的决策支持系统的核心方面。在护理链开始时提供这样的远程指导对于改善成本效率,患者体验和结果具有巨大的潜力。

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    换心:技术如何在前预测心脏衰竭的情况

    你应该不想在急室里,才知道自己有着心脏衰竭的毛病。分析电子病历表的研究员运用与 GPU 夺得先机。在医师宣布结果的九个月前,便预测病患是否会出现心脏衰竭的情况。 一个主要医学期刊正考虑发行这一份完整研究过程及成果报告技术让医师们掌握尖端具美国心脏协会指出每年全球约有2300万(含近600万名美国)出现心脏衰竭的情况,风险不可谓不高。 心脏衰竭指心肌变得虚弱,无法供应足够的血液和氧气来满足身体需求,半数被出有心脏衰竭的病患在五年内便会死亡。 全美各地有愈来愈多医疗院所采用和 NVIDIA 的技术来推动更佳的医疗质量。NVIDIA 上周宣布与麻萨诸塞州综合医院合作采用最新的技术来改善疾病监测、、治疗和管理的质量。 研究员使用一种用于解决脸孔或语音辨识等复杂技术问题的技术“ 深度学习”来分析这些病历,而深度学习技术的解题力有时候甚至超越类的表现。

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    java 具—— Arthas

    今天的主角就登场了,阿里巴巴最近开源出来的一个针对 java 的具,主要是针对 java 的问题进行---Arthas(阿尔萨斯)? 这就是使用Arthas出的效率问题 是不是特别爽,有了这个具,妈妈再也不用担心我优化问题了,哪里慢改哪里! 一、概述 这个具可以协助你做下面这些事情:这个类是从哪个 jar 包加载而来的? 此脚本暂时只接受一个参数 pid,即只本机上的 Java 进程。 getResourcemonitorwatchtrace相关请注意,这些命令,都通过字节码增强技术来实现的,会在指定类的方法中插入一些切面来实现数据统计和观测,因此在线上、预发使用时,请尽量明确需要观测的类、方法以及条件,结束要执行 try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }}如下我做一个示例 ( 本是基于

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