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类更准确:可有效预测与中风

据《IEEE科技纵览》报道,英国诺丁汉大学的研究员创造出一种系统,可以扫描患者的日常医疗数据并且预测他们当中的哪些在未来十年内患有或中风的可。 当它与标准的预测方法进行比较时,系统多预测对了355名患者的命运。众所周知,预测这些血管疾是一件极其困难的事。 目前,评估患者患风险的标准方法依赖于美国协会和美国学院制定的指导方针。 Weng描绘了一个繁忙的初级护理医生使用已经训练好的具识别模式的画面。 然而,在进入实际应用阶段之前,这项技术将不得不跨越一些严重的监管阻碍。

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训练使用视网膜扫描发现风险

谷歌及其子公司Verily的科学家们发现了一种利用机器学习来评估一个风险的新方法。通过分析眼睛后部的扫描结果,该公司的软件够准确地推断出数据,包括个的年龄、血压,以及他们是否吸烟。 这些信息可以用来预测他们患的风险,比如发作,与目前的主要方法大致相同。使用神经网络进行图像识别的优势是,你不必告诉它在图像中寻找什么,你甚至不需要关它寻找什么。 现在,研究员已经做到了这一点,即利用视网膜的图像训练出一种深度学习算法来识别的风险。 结果显示,其性与根据上述多种因素得到的风险评估计算结果类似,但该算法是通过图像完成估计的,而不是通过一些测试和详细的问卷调查。 随着一些改进措施的推出,该算法可成为一种有用的诊断具,因为视网膜图像常被用来筛查与糖尿相关的眼睛问题,而糖尿通常与有关。

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    前沿 | Science:自学习式可协助预测发作

    选自Science作者:Matthew Hutson机器之编译参与:蒋思源、黄小天近年来,将应用于医疗健康已经在蓬勃发展,机器之也曾报道过医疗方面的文章,变革的开始,深度学习将如何改变医疗成像领域 《科学》的这篇文章注重于使用机器学习算法解决最难以预测的脑血管疾,希望有助于脑血管疾的预防。即使医生有很多具可以预测患者的健康,但是他们仍会告诉你这些具远远不应对体的复杂性。 加州斯坦福大学血管外科医生 Elsie Ross 说:「这种方法简直太重要了,我真的希望医师们够开始使用帮助照顾患者。」 每年有近 2000 万死于脑血管疾,包括、脑溢血、阻塞性动脉和其他循环系统功性障碍。为了预测这些疾,许多医师使用和美国学会美国协会(ACCAHA)相似的指导方针。 与 ACCAHA 指导方针不同,机器学习方法可考虑超过 22 个的特征,包括民族、关节炎和肾等。所有 4 种方法的表现都优于 ACCAHA 指导方针。

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    AI早期诊断可挽救和癌症患者

    牛津大学医院研究员开发出了一种可以诊断和肺癌的,使疾可以更早地得到治疗。2018年夏天,英国国民医疗服务(NHS)医院将开始免费提供治疗技术。 而牛津大学医院的研究员开发出了一种可以诊断和肺癌的。该系统将节省数十亿英镑,使疾可以更早地得到治疗。政府的卫生保健官员约翰贝尔爵士表示,可以“拯救英国国民医疗服务”。 约翰·雷德克里夫医院(John Radcliffe Hospital)开发的一个系统可以更准确地诊断扫描,它可以从医生看不到的扫描中提取细节。 试验结果表明,这套系统每年可以为英国国民保健服务节省3亿多英镑。它通过对利森教授过去7年治疗过的1000名患者的扫描信息以及有关患者是否患有的信息,进行识别潜在问题的训练。 然而,临床试验表明,这种系统可以排除无害的情况,节省英国国民保健服务的资金和免除数月的焦虑。它还可以更早地诊断肺癌。该系统也正在被一个称为Optellum的初创公司商业化。

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    技术如何在诊断前预测衰竭的情况

    你应该不想在急诊室里,才知道自己有着衰竭的毛。分析电子历表的研究员运用与 GPU 夺得先机。在医师宣布诊断结果的九个月前,便预测患是否会出现衰竭的情况。 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诊断具美国协会指出每年全球约有2300万(含近600万名美国)出现衰竭的情况,风险不可谓不高。 Andy Schuetz 说,要是医师知道哪些患可会出现衰竭的情况,便对症下药或建议改变生活型态或饮食,以延后发时间或杜绝。 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监测、诊断、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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    已经开始在医学上应用

    在5月初谷歌(GOOG, Google)大型开发者大会上,首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)上台,详细阐述了其最新的研究有朝一日将如何帮助医生发现。 此外,系统对的判断是基于对患者视网膜的扫描——一种已知的为们的健康提供线索的方法——几乎和传统的血液测试一样准确。 一个测试“在我看来,这显然是医学的下一个自然步骤,”约翰·霍普金斯医学院奥斯勒医学培训项目主任桑杰·德赛博士说。 计算机视觉技术在成像方面非常有用,但它远不是研究员在医学领域使用的唯一方法。 据诺尔斯说,美国大约有100万患有FH,但只有10%的被确诊。乔什·诺尔斯博士正在帮助使用和机器学习来识别潜在的

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    业界 | 微软发力医疗AI,联合阿波罗医院开发诊断算法

    AI 科技评论按:的好处显而易见,比如在医疗健康领域,类专家需要花费数年时间不断研究和纠错,才总结出一套基于各种因素诊断疾的方法,但对而言可只是几分钟的事情。 「我们与阿波罗医院的合作,将我们在和机器学习领域的特长和阿波罗医院在方面的专业知识和经验结合到了一起」,微软研究中副总裁 Peter Lee 说道。 他还指出,与医疗健康系统的结合是为了更好地赋医务作者,从而推动的普及。这个过程是以解决方案为导向的,通过更加直观、快捷和有效的诊断方法来减轻疾类造成的负担。 微软在一篇博客中指出,目前双方正在开发一个用于确定健康状况的 API。不过博客中并没有声明,这个 API 是归阿波罗医院独有,还是会向该国的其他医疗从业者开放。 阿波罗医院掌握了大量患者的临床史数据,他们计划利用这些数据和等先进技术来预测和预防的发生。

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    刚刚,中国完成首例AI+5G手术!2分钟AI建模,400公里远程协作“补

    ---- 新元报道 编辑:张乾、大明 【新元导读】刚刚,广东省民医院与广东高州市民医院完成全国首例AI+5G手术,成功为患者“补”。 对于结构比较变化大的,用一些传统计算机视觉的方法;关于的一些精细结构,使用与传统计算机视觉方法的混合架构。 对于AI,虽然近年来在医疗领域取得了飞速进展,但在实际临床中的应用却非常有限。其中一个主要的原因就是还缺乏足够的可信度和可解释度来完全取代医生进行自动诊治。 史弋宇说,团队目前阶段主要着眼于在医疗系统中的辅助作用来帮助其尽快落地。 例如在本次远程手术指导中采用到的面向的图像压缩传输,影像去噪,以及建模,都是以为医疗专家更方便,更快捷,更准确的诊治为目标。(本文特别感谢广东省民医院黄美萍和邱海龙医生的支持!)

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    刚刚,中国完成首例AI+5G手术!2分钟AI建模,400公里远程协作“补

    转载自:新元,未经允许不得二次转载AI+5G,第一次成功完成远程指导下的手术。 对于结构比较变化大的,用一些传统计算机视觉的方法;关于的一些精细结构,使用与传统计算机视觉方法的混合架构。 对于AI,虽然近年来在医疗领域取得了飞速进展,但在实际临床中的应用却非常有限。其中一个主要的原因就是还缺乏足够的可信度和可解释度来完全取代医生进行自动诊治。 史弋宇说,团队目前阶段主要着眼于在医疗系统中的辅助作用来帮助其尽快落地。 例如在本次远程手术指导中采用到的面向的图像压缩传输,影像去噪,以及建模,都是以为医疗专家更方便,更快捷,更准确的诊治为目标。(本文特别感谢广东省民医院黄美萍和邱海龙医生的支持!)

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    【Science重磅】自学习在预测发作上击败类医生

    【新元导读】Science 今日报道,科学家使用够自学习的技术,让计算机在预测的发作上击败了类医生。一旦投入使用,这一新的诊疗手段每年将拯救数以千计甚至百万计的生命。 医生可以借助大量的具来预测的健康状况。但是,这些具也远远不应对类身体的复杂性。例如,的发作就很难预测。 “其意义之重大无法言喻”,斯坦福大学血管外科医生Elsie Ross虽然没有参与这项研究,但是评论如是,“我衷希望医生们都开始借助来协助诊疗患者。” 每年有近2000万死于血管疾,包括发作,中风,动脉栓塞和其他循环系统功障碍,为了预测这些症,许多医生会借助于类似美国学会美国学会(ACC AHA)的指南。 首先,(AI)算法必须进行自我训练。它们使用约78%的数据,大约295267条记录,来探寻模式并构建自己的内部“指导机制”。之后它们使用剩余的记录来进行自我测试。

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    力助肾诊断

    科研员利用超级计算机和技术对肾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活检时获得的影像,量化肾受损程度及预测肾剩余寿命。 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。 肾理学(nephropathology)是一门分析肾活检影像的专业。尽管美国的大型临床中会因拥有“内部”肾理专家而获益良多,但美国大部分地区或世界各地的情况却并非如此。 “如果世界各地医务员的床边肾活检影像分类准确度够达到肾理学家的水平,这将对肾临床实践产生重大影响。

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    英矽宣布利用端到端AI药物研发平台,发现针对肾纤维化的临床前候选化合物

    我们非常高兴地看到,药物发现平台成功地发现了新靶点和新化合物,新靶点和化合物在肾纤维化的临床前模型中得到了疗效证实。 英矽创始兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说。 根据美国疾控制与预防中(CDC)统计数据,超过15%的美国成年(约3700万)患有CKD。 2021年2月英矽实现重大突破,公司宣布获得全球首例完全由驱动发现的新靶点,以及针对该靶点设计的新化合物,用于治疗特发性肺纤维化(IPF)。 “一种好的药物通常是安全的、易制造、并且针对们所担的疾,但是要真正实现这些目标并不容易,这就是英矽所做的作取得突破性的进展的原因。 公司计划将所募得的金额用于加快肾纤维化和特发性肺纤维化候选药物的开发,并利用其端到端药物研发平台发现更多候选药物。

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    盘点|2019年FDA审批的13款医疗AI产品:以色列公司成最大赢家,胸部AI产品仍是主流

    肺栓塞产品主要用于辅助临床医生诊断肺栓塞,并实现根据患者的危重性排序分类。Aidoc公司位于以色列,成立于2016年,共融资4000万美元。 Zebra以固定的年度收费模式和一致的服务为医院提供产品。 通过算法将图像特征合成为一个评分,参考已知异常金标准数据库进行判断。 RenalytixAI:肾II型糖尿Renalytix AI是一家肾AI诊断公司,旨在开发基于的肾临床诊断技术。 Paige.AI将理学、临床实践、三者有机结合,用深度学习来进行临床理学研究。在2019年年初,Paige.AI入选由CB Insight评选的AI 100榜单。

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    在预测和中风这件事上,AI又超过了类医生(附论文)

    与医生之间的配合越发紧密。尽管有很多技术尚未经过临床验证,但在许多实验中,系统的确在诊断疾、分析医学影像和预测健康结果方面表现出很大的潜力。 在手术缝合和新生儿孤独症诊断等领域的表现甚至超过类医生。如今,又取得了更大的进步:英国诺丁汉大学的研究员开发的新系统可以扫描的日常医学数据,并预测哪些在10年内患或中风。 与标准测预测方法相比,系统正确预测的数量高出355。预测这些血管问题并非易事。 研究员最近在《PLOS One》期刊上发表的一篇论文中指出,约有半数和中风之前未被标记为“存在风险”。 研究员从中选取75%的例数据,然后提供给机器学习模型,由它寻找那些在10年内患或中风的特征。Weng的团队之后又对另外25%的例进行了测试,看看具体的预测精确度。

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    世界首创神经元!Nature最新研究掀范式革命,可用于治疗多种疾

    元报道 来源:techxplore编辑:向学【新元导读】科学家们首次发明与真实生物神经元表现得很像的硅芯片神经元,这为治疗慢性疾(如力衰竭、阿尔茨海默氏和其他神经退行性疾)的医疗仪器开发提供了广阔的前景 来新元AI朋友圈 和AI大咖们一起讨论吧。近期,科学家们发明了不仅表现得像生物神经元的神经元,而且该神经元还仅需要微处理器的十亿分之一的功率,因此非常适合用于医疗植入物和其他生物电子仪器。 神经元可以通过仿制生物回路的健康功与充分响应生物反馈,来修复变的生物回路,从而恢复身体功。 “例如我们正在开发起搏器,它们不仅可以刺激以稳定的速度泵动,而且可以利用这些神经元实时响应的需求,而这正是健康的自然反应。它还可更广泛地被应用于治疗阿尔茨海默氏和神经退行性疾。 另一位合作者,生理学家Julian Paton教授说:“仿制可小型化和植入的生物电子学中呼吸神经元的反应非常令兴奋,这为医疗仪器开辟了巨大的机会,这会推动针对多种疾和残疾的个性化医学方法。”

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    医疗】值得关注的10家医疗 AI 公司

    【新元导读】医疗AI越来越成熟,有了越来越多的落地,显示出变革传统医疗行业的潜力。本文介绍了综合护理、制药、、医疗成像等领域值得关注的10家医疗AI公司。 医疗领域正在经历变革——在推动这场变革。,包括深度学习和机器学习,正在从研究实验转变为实际的应用,驱动更加个性化、综合、而且易得的医疗服务。 公司联合创始 Rick Mammone说,利用 Clearview 的 AI 平台提供的数据,该具可以帮助减少放射科医生的作量,使他们得以将更多时间放在身上,专注处理更为困难的情况。 AiCure 利用 HIPPA 合规的手机应用进行观察,降低逃避服药的风险。 Bay Labs 结合深度学习技术和血管成像技术来诊断。在使用中,该公司诊断了肯尼亚患者患有风湿性的风险。

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    院长日记 | AI会取代医生吗?

    “FDA首次批准了一款核磁共振影像AI分析软件”2017年1月10日,据FDA官网显示,其首次批准了一款核磁共振影像AI分析的软件Cardio DL,这款软件将深入学习用于医学图像分析,并为传统的 这一基于深度学习的医学影像分析系统已经进行了数以千计的案例的数据验证,该算法产生的结果与经验丰富的临床医生的分析结果结果是不相上下的。 据悉,这款MRI医学影像分析系统不但得到了FDA510(k)的批准,还得到了欧洲的CE认证和批准,这标志着该软件将被允许用于临床。 在疾诊断领域再次战胜类。 很遗憾,要来了,而且很有可会取代很多作,假以时日,皮肤科医生将会取代很多作。

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    AI预测类寿命?

    奇点导读:据日本livedoor新闻网2月5日报道,美国斯坦福大学研究团队,近日开发出一款可以根据医生诊断例的数据,来推测出癌症晚期患者剩余生命的,希冀改善中期末的姑息治疗。 而往往在患者感受到这些疾的症状之前,体内那些重要器官上已经出现了疾的迹象。通过对大量图像数据进行分析,算法就有可提前预测慢性疾的发生,并更进一步判断患者的整体健康状况。? ▲这项的预测结果,准确度已经达到了70%左右(图片来源:《Scientific Reports》)胸部CT扫描是判断一个健康程度的一种非常好的方法,它可以清晰地看到主要器官和组织,包括、肺 我们的研究开启了在医学图像分析中的新应用,它有望做到对严重疾的早期诊断并进行干预。”? 我们希望科研员的大规模试验够顺利进行,早日推广应用这种算法。

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    快讯 | 首届中国大赛启动,医结合改善现状

    据统计,全世界因死亡者有三分之一是死于脑血管疾,因此对于脑血管疾的早期诊断和治疗,特别是用推动诊治水平的提升,具有十分重要的意义。 大赛致力于联合来自医疗系统的专家学者和行业领先者,改善中国现状。 计划招募“医结合”竞技初赛队伍100 支,晋级决赛队伍15 支,将众多的医学与大数据领域的医院、企业、专家、高校老师、社会士、临床医生、学生的力量联合起来,由其自行组队参与竞赛,共同在线进行基于脱敏电数据的算法诊断竞技角逐 因为反应的疾并不是单一的,而是混杂的,比如一个电图可同时有多种疾,在这种情况下如何准确预测是一个难题。 竞赛队伍将在线使用安全计算云平台,对脱敏后的电数据开发算法进行角逐,优胜队伍将获得丰厚的奖金。

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    AI+医学影像应用全景扫描:除自动识别灶,还支持放射治疗、手术路径规划等

    作者:付海天、樊晓芳新冠疫情的肆虐,牵动了无数弦。CT影像是新冠肺炎诊断的重要依据,大量疑似例的CT影像诊断和确诊患者的CT影像评估给影像医生带来了沉重的作负担。 医学影像是医疗数据最密集的领域,医疗数据中超过80%来源于医学影像,技术已经应用在医疗行业多个领域,但医学影像是应用最成熟的领域之一。 机器之希望通过本报告《开启医学慧之眼——医学影像中技术应用现状及展望》,介绍现有技术在医学影像中的应用现状、未来技术发展及落地应用趋势,向医学影像AI产品开发商、医护员、医学影像设备制造商 本报告《开启医学慧之眼——医学影像中技术应用现状及展望》是机器之产业研究团队推出的《「周」技术应用报告系列》之一。 本系列报告全部被收录于领域专业信息及数据平台「机器之Pro」。访问「机器之Pro」,认证成为专业用户,即可免费获取报告。

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