人工智能和机器学习-新闻和特性

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消除主观性的病理

病理学将永远是一个高度主观的医学专业,但更主观我们删除的方程,我们将在正确的诊断和实现更大的一致性,最终更好的病人结果。

行业的洞察力

应对阿片类危机:基因检测来识别成瘾的风险

首席执行官和创始人克里·唐纳森博士预测健康医学情报公司有先见之明,告诉我们关于基因检测可以扮演的角色在应对阿片样物质危机。

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研究了星形胶质细胞和小胶质细胞在神经退行性疾病的作用:体内动物模型和体外细胞培养吗?

新的体外细胞培养方法,如主要人类细胞的三维培养更准确地模拟体内环境多细胞,因此,补充甚至取代使用动物模型体内研究。

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人类,但不是深层神经网络,经常错过巨大的目标场景

UCSB研究者比较人类受试者的表现和深层神经网络在视觉搜索

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机器学习来增加大脑成像的速度分析

新方法可以让医生或研究人员快速识别所需的数据,然后迅速填写细节,使过程更快,更准确。

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Python LipidFinder:开源工作流为小说发现脂质

英国卡迪夫大学的研究人员已经开发出一种基于Python的计算流程,根据大量数据的分析,能够识别新型脂质。

新闻

使用新颖的深度学习方法重建疾病进展

亥姆霍兹慕尼黑中心的研究人员已经开发出一种新方法重建连续的生物过程,如疾病进展,使用图像数据。

新闻

新见解阿片类药物激活新疗法铺平了道路

西奈山医学院研究人员发现独特的结构,生物和化学的见解的方式不同的阿片类药物激活受体和特定的信号通路。

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代谢组学:Granularizing诊断

中主导地位的组学是有争议的,但代谢组学的概念反映了疾病的最精确的图片已经达到了显著的动量。

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科学家在法医指纹分析自动化的关键一步

NIST,密歇根州立大学的科学家们报告说,他们已经开发出一种算法,指纹分析过程自动化的一个关键步骤。