本文将AI在高发癌症筛查中的相关研究进展做一综述。【文章来源】：预防与治疗.2020,33(10)【文章页数】：5页【文章目录】：1AI与肺癌2AI与乳腺癌3AI与胃癌4AI与皮肤癌5AI与前列腺癌6AI与结直肠癌7AI与其他8小结与展望期刊论文
Nature重磅：人工智能AI预测癌症起源，改善对复杂转移性癌症的诊断.5月5日，哈佛医学院FaisalMahmood团队在Nature期刊发表了题为：AI-basedpathologypredictsoriginsforcancersofunknownprimary的研究论文。.该研究团队开发了一种人工智能(AI)系统，该系统使用常规组织...
人工智能(AI)在诸多领域的应用发展迅速,其应用于医疗研究已经成为现代科技的热点.AI为脑的精确诊断、疗效评估及预后分析提供了全新途径.本文拟介绍基于AI的医学图像分析在脑中的应用进展,指出AI面临的问题,展望AI对脑精准化、个性化的推动作用.
研读论文计划：Nature斯坦福皮肤癌（2017）Dermatologist-levelclassificationofskincancerwithdeepneuralnetworks）Nature用深度神经网络实现皮肤科医生水平的皮肤癌分类Cell封面论文加州…
2019年CA首篇重磅综述文章，AI和：临床挑战与应用。癌症作为一种自我维持和适应性过程，与其微环境动态相互作用，研究人员和临床医生尽管在理解其生物学基础方面取得了重大进展，但癌症依旧对带来很大的痛苦。鉴于这种复杂性，在癌症管理的每个阶段都会出现困境，包括可靠的早…
该AI系统能够.改善对复杂.转移性癌症的诊断，尤其是医疗资源贫乏地区的的诊断。.在1-2％的癌症病例中，无法确定最开始发生的部位，也就是原发灶。.由于许多现代癌症治疗方法都针对原发性，因此原发灶不明癌症（CancerofUnknownPrimary...
AI鉴定出了165个新癌症基因！.新研究登上Nature子刊.德国科学家RomanSchulte-Sasse等人借助一款深度学习软件，对数万个医疗数据集展开分析后，鉴别出了165个可能导致癌症的新基因。.这项发表在NatureMachineIntelligence上的最新研究为个性化药物靶向治疗以及生物...
7月15日，坐拥美国最强病理数据的初创公司Paige.ai最近发布了一个重磅消息，这家人工智能癌症检测及治疗初创公司宣布在《NatureMedicine》上发表论文，证实其AI病理系统对于前列腺癌、皮肤癌及乳腺癌的检测率已经达到了“近乎完美”的准确率，宣布这是“世界首个临床级别的病理学AI应用”。
图灵奖得主LeCun用来怼Google的乳腺癌AI论文，有何过人之处？.LeCun怼谷歌是有底气的，毕竟这篇3个月前就发表的论文，比现在的谷歌模型准确率还要高出10%。.2020年的第一天，谷歌就在医疗领域曝出了一个大新闻：谷歌健康部门联手DeepMind在顶尖学术期刊...
说实话，之前并不太看好“人工智能+医疗“的大跃进模式，Google旗下著名的大数据公司Flatiron，三年内产出寥寥，论文几乎是会议摘要，质量也不高，感觉走了弯路了。年初时，看到两个AI辅助诊断应用，感觉人工智能开发的应用好像正在逐渐走上轨道。
第一例代表最常见的癌症的识别,第二例代表了最致命的皮肤癌的识别。深度卷积神经网络在这两个任务上的表现都达到了所有测试的专家的水平,证明了该人工智能的皮肤癌鉴定水平达到了媲...
如果这项研究成果投入临床使用，那意味着，仅需一张普通的病理切片，医生就能圈定原发灶不明癌症的范围，这必定会大幅减轻科医生的工作难度，也减轻的经济负担。 论文截图 ...
总体和斯坦福的皮肤癌论文思路类似,但是弱于斯坦福的论文。文章总体思路:数据构建+CNN网络简略介绍+结果分析+强调意义1、摘要介绍背景:深度卷积神经网络显著提升了医疗影像在癌症...
人工智能(artificialintelligence,AI)应用于医疗领域近年来已经成为现代科技的热点,AI可以在疾病诊断、治疗和管理等多个环节中发挥重要作用.癌症的早诊早治可...
此次腾讯AI共计入选8篇论文,含腾讯AILab4篇,腾讯优图实验室4篇,涉及病理癌症图像分类、医学影像分割、CT病灶检测等。以下为具体解读——1.借助其他数据集辅助医学图像分...
浙江医学2018年第40卷第8期人工智能在恶性放疗领域中的应用与前景沈天乐杜向慧荫述评【摘要】人工智能(AI)是能模拟人类思考和判断等智力工作的人造装置...
量子位报道|公众号QbitAI国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI2019会期临近,论文录用结果陆续揭晓,腾讯共计入选8篇论文,涵盖病理癌症图像分类、医学...
爱思唯尔重磅推出“癌症研究中的人工智能与大数据:从创新到影响”会议特刊,内容涵盖了来自爱思唯尔人工智能与大数据以及癌症领域重点课题的期刊文章和书籍章节,让您提前领略将于2020...
科学家让AI对100名的样本血浆进行分析,并与69名健康无癌个体的血样进行比较。机器学习模型不仅可以区分患癌和无癌的样本,还能区分不同类型的癌症:以86%的敏感性识别出肺癌,...
癌症高风险人群,在多家医院数据的测试中特异度达到96%,灵敏度为91%,ROC曲线的AUC达到0.96以上,高于常用标志物的指标.结论根据所建立的癌症风险指标建立人工智能(AI)技术...