人工智能和机器学习-新闻和特性

研究人员使用自治水下机器人和遥控车,130万年获得高分辨率图像的海底水合物脊,组合成最大的高分辨率彩色3 d模型的海底。

诊断抑郁症,医生采访病人,问具体的问题——关于说,过去的精神疾病,生活方式,和情绪,并确定基于病人的反应条件。n在Interspeech会议上一篇论文被呈现,麻省理工学院的研究人员详细的神经网络模型可以释放在原始文本和音频数据从访谈发现语音模式表明抑郁。

MRI-related算法识别自杀的人通过分析他们的大脑如何表示特定的概念。

你的大脑是如何编码的统一表示什么,何时何地?

一项新的基因屏幕可以预测骨矿物质密度低,骨质疏松症和骨折风险临床症状之前,根据一项回顾性研究的斯坦福大学的研究人员近400000人。

已经发表的数据显示IDx-DR的成功,第一个医疗装置,利用人工智能的自动检测糖尿病性视网膜病变。4月份设备为FDA授权批准。

一项新的研究使用人工智能设计一个算法,可以定义级别的淋巴细胞浸润为肿瘤,并提供一个预测病人的免疫疗法的疗效。

个性化医疗不是我们的DNA。过去的研究人员越来越多地在我们的基因编码的信息找到答案如何个体变异导致复杂的疾病。公司总部位于剑桥Microbiotica像更感兴趣的是细菌细胞生活在美国;我们的微生物。

中心的工程师们教计算机如何检测肺癌的CT扫描尘埃,放射科医生经常很难识别。

制药行业正在以多种方式中断。数据从来没有更容易和它流动的速度已使该行业“摇摇欲坠”。这些进步的成功的基础是需要集成来自不同数据源的数据,利用预测分析开通知,实时决策。本文探讨了医药如何最大化的价值,不同的数据类型来推进研究。