記事の紹介：医療研究者は、自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、データ視覚化、ナレッジベース、チャットボット、予測モデリングなどの AI ツールを使用して研究を強化できます。これらのツールは、発見を加速し、データ分析を改善し、研究の効率を高め、結果の質を向上させ、患者の健康を改善するための意思決定をサポートします。

2024-11-29 コメント 0  926

記事の紹介：単純なテンプレート エンジンのクラスです。この種の研究は完璧ではありません。友人が学習や研究に参加できることを願っています。

2016-07-25 コメント 0  957

記事の紹介：人工知能 (AI) は医療業界に革命をもたらし、患者ケアの提供や医学研究の実施方法を変えています。診断と治療から創薬、個別化医療に至るまで、AI ソリューションはヘルスケアを再構築し、成果を向上させ効率を高める前例のない機会を提供します。この記事では、医療における人工知能の変革的な影響と、この分野に革命をもたらす可能性について探ります。 1. 医用画像解析の改善 医療における人工知能の主な用途の 1 つは、医用画像解析です。深層学習アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像を高い精度で分析できます。これらの AI システムは、異常を検出し、病気の診断を支援し、治療計画の策定に役立つ洞察を提供します。

2023-06-07 コメント 0  1151

記事の紹介：近年、新薬の研究開発を支援し、コストを削減し、効率を向上させる人工知能の可能性が急速に浮上しており、生物医学産業の発展における主流のトレンドとなっています。 2年前、中国科学院の陳凱賢、蒋華良、饒紫河の学者らの主導と証人の下で、張江AI新薬研究開発同盟が正式に発表された。 9月26日、2023年張江ライフサイエンス国際イノベーションサミット「2023張江AIインテリジェントドラッグフォーラム」で、張江AI新薬研究開発同盟が「変化し、拡大した」と発表された。同盟の事務局がデビューし、10新しいメンバーが加わり、推進力となり、人工知能新薬イノベーションエコシステムの構築における重要な力となります。 AI と生物医学の「双方向のエンパワーメント」は急速に発展しており、毎年革新的な成果が発表され、AI と医学の促進に取り組む重要なリンクとして AI アライアンスが発足しています。

2023-09-30 コメント 0  705

記事の紹介：このウェブサイトは1月27日、ALS闘病者で克服ALS慈善信託の創設者、京東商城の元副社長である蔡磊氏とその妻の段瑞氏がALSの基礎研究を支援するためにさらに1億元を寄付すると報じた。医薬品の研究開発、臨床医学およびその他の科学研究プロジェクト。蔡磊氏はまた、科学者や医師を支援し、ALS科学研究システムの改善を推進することに専念する100人以上のALS研究チームを設立する予定だ。遺伝子バンクなどのリソースを拡大しながら、細胞、臓器、動物、サンプルバンクなどの前臨床研究協力プラットフォームとの連携を強化する。さらに、小分子、タンパク質、細胞、AAV、核酸、その他の薬物の迅速な開発と調製を積極的にサポートします。同時に、臨床試験を加速するため、権威ある専門家が指導する全国的な分散型臨床協力ネットワークも構築する。

2024-01-27 コメント 0  666

記事の紹介：ライトニングニュース丨上海が AI 医薬品設計を展開、黄仁訓氏は H100 は TSMC によって独占的に製造されると述べた #サマーライフチェックインシーズン # 張永儀記者 上海市科学技術委員会：AI 医薬品設計などの基礎研究と応用基礎研究を中心とした体系的なレイアウト上海市科学技術委員会は「上海計算生物学イノベーション発展行動計画（2023～2025年）」を発表し、アルゴリズム開発、モデル構築、モデル構築などの基礎研究と応用基礎研究を中心に体系的に展開するとした。そしてAI創薬。 AI医薬品研究開発のための独自のアルゴリズム、モデルおよびコンピューティングプラットフォームの開発、低分子医薬品のための大規模モデルおよび生成アルゴリズムの開発、AI強化抗体医薬品およびペプチド医薬品のための大規模モデルおよび設計プラットフォームの確立、および薬理学的および薬学的な開発漢方薬化合物の薬効予測モデル 相乗効果のある医薬品の開発

2023-06-04 コメント 0  685

記事の紹介：オーストラリア医学ジャーナルの先住民の健康特別号の前夜、ローウィチャ研究所と協力して、ケルビン・コン教授は...

2024-07-01 コメント 0  312

記事の紹介：創薬は、化学と生物学の多くの下位分野が交差する複雑な多段階プロセスです。このプロセスでは、人間の医薬品化学者が長年の専門知識を蓄積して重要な役割を果たしていますが、人工知能 (AI) は創薬において医薬品化学者の役割を担うことができるのでしょうか?答えは「はい」かもしれません。最近、ノバルティス生物医学研究所 (NIBR) とマイクロソフト リサーチのサイエンス インテリジェンス センター (AI4Science) の研究チームが共同で、プロの化学者が仕事で蓄積した集合的な知識を部分的に再現できる機械学習モデルを提案しました。 「化学的直感」。研究チームは、この方法が分子モデリングを補完して将来の医薬品開発を改善できると考えています。

2023-11-02 コメント 0  1157

記事の紹介：ビクトリア大学とテラサキ生物医学イノベーション研究所（TIBI）の研究者らは、3Dプリントされた中空マイクロニードルを使った遠隔健康モニタリングと薬物送達を融合する技術を開発した。 A誌に掲載された研究によると

2024-08-08 コメント 0  687

記事の紹介：この共同研究により、理研とその共同研究者は、世界をリードする量子イオントラップ型量子コンピュータへのローカルアクセスが可能となり、プロジェクトリーダーである理研、ソフトバンク、東京大学、大阪大学は量子コンピュータとスーパーコンピュータの開発を加速させることになる、ブルー、コロラド・トムフィールド、ロンドン、1月10日、2024年 - 世界最大の統合量子コンピューティング企業であるQuantinuumと、世界有数のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）センターを有する日本最大の総合研究機関である理化学研究所は、最近合意を発表しました - Quantinuum QuantinuumのH1シリーズイオントラップ量子コンピューティング技術は、最も高い性能を有するものを理化学研究所に提供する予定です。合意によれば、Q

2024-01-11 コメント 0  498

記事の紹介：ハルビン医科大学の臨床薬学の就職の見通しはどのようなものですか? 全国の雇用情勢は楽観的ではありませんが、薬学部卒業生の就職の見通しは依然として良好です。全体として、薬学部卒業生の供給は需要を下回っており、製薬会社や製薬工場がその卒業生を吸収する主なチャネルとなっており、製薬業界における人材需要も着実に伸びています。報道によると、近年、医薬品製剤や生薬化学などの専攻の大学院生の需給比は1：10に達するケースもあるという。臨床薬学専攻の就職方向：臨床医学専攻の学生は卒業後、医療保健ユニット、医学研究部門等で治療、予防、医学研究等に従事することができます。雇用職種：医薬情報担当者、医薬品営業担当者、営業担当者、営業マネージャー、地域営業マネージャー、投資マネージャー、プロダクトマネージャー、プロダクトスペシャリスト、看護師

2024-01-02 コメント 0  767

記事の紹介：はじめに: この共有のトピックは、医薬品推奨システムにおけるグラフ表現学習テクノロジーの応用です。主に以下の 4 部で構成されています。 研究の背景と課題 差別的医薬品パッケージの推奨 生成的医薬品パッケージの推奨 まとめと展望 1. 研究の背景と課題 1. 研究の背景 一般に医療資源が不足し、偏在が重圧となっている 医薬品の推奨は知恵である医療のサブテーマとして、スマート医療の一般的な背景から始めましょう。我が国ではスマート医療の実現が急務となっています。人口増加と高齢化が深刻化する中、質の高い医療サービスに対する人々の需要は引き続き高まっています。上昇。図中の 2 つのデータ: 1 つ目は、全国の医療機関の受診者数は 60 億 5,000 万人で、前年比 22.4% 増加、2 つ目は、ランセット誌に掲載された各国の医療と健康状態に関する統計学士以上の学位を持っている中国人医師はわずか5人であることが示されています。

2023-05-08 コメント 0  1382

記事の紹介：11月18日、言語知能・脳科学テーマフォーラムと重慶沙坪坡区国際言語ブレインコンピュータインターフェース共同研究所の除幕式が沙慈大厦で開催され、区政府副所長の凌建氏が出席し、重慶市沙坪坡区国際言語ブレインコンピュータインターフェース共同研究所の除幕式が行われた。研究所。言語知能・脳科学テーマフォーラムでは、言語知能、脳科学、ブレイン・コンピュータ・インターフェースなどのテーマに焦点を当て、人間の思考の新時代を探求する学際的かつ多次元的な議論を行うことがわかっている。沙坪坡区国際言語ブレインコンピューターインターフェース共同研究研究所は、四川国際大学と江西知志技術開発有限公司が主力となり、西南大学、北京語言大学、北京語言大学などの関連大学および関連大学と協力して設立されました。陸軍医科大学、華中科学技術大学、重慶医科大学病院に加え、iFlytek や四川省リハビリテーション病院など、国内の 10 近くの有名な人工知能および言語インテリジェンスの機関も含まれます。

2023-11-19 コメント 0  747

記事の紹介：Editor | Cabbage Leaf の大規模に事前トレーニングされた基本モデルは、非医療分野で大きな成功を収めています。ただし、これらのモデルのトレーニングには、生物医学イメージングで一般的な小規模でより特殊なデータセットとは対照的に、大規模で包括的なデータセットが必要になることがよくあります。ドイツのフラウンホーファーデジタル医学研究所 MEVIS の研究者は、トレーニング タスクの数とメモリ要件を分離するマルチタスク学習戦略を提案しました。彼らは、マルチタスク データベース (断層撮影、顕微鏡検査、X 線画像など) でユニバーサル生物医学事前トレーニング モデル (UMedPT) をトレーニングし、分類、セグメンテーション、および分類などのさまざまなラベル付け戦略を採用しました。

2024-07-22 コメント 0  969

記事の紹介：編集者 | 大根の皮の予期せぬ薬物相互作用 (DDI) は、重篤な副作用や薬の中止を引き起こす可能性が非常に高いため、医薬品研究および臨床応用において重要な問題です。多くの深層学習モデルが DDI 予測で良好な結果を達成していますが、DDI の根本原因を明らかにするためのモデルの解釈可能性は広く調査されていません。福州大学、福建医科大学第一付属病院、および円興知能医学の研究者は、トピックベースの DDI 予測マップを学習するための、ローカルとグローバルの自己注意と共同注意を備えた深層学習フレームワークである MeTDDI を提案しました。解釈可能性に関して、研究者らは73の薬物（13,786のDDI）の広範な評価を実施し、MeTDDIは58の薬物を正確に説明できました。

2024-09-02 コメント 0  350

記事の紹介：本サイトは6月18日、今朝、中国科学技術大学の人工知能・ヒューマノイドロボットフロンティアフォーラムが同校のハイテクパークで開催されたと報じた。中国科学技術大学の人工知能・データサイエンス学部とヒューマノイドロボット研究所が相次いで発表され、中国科学院院士の丁漢氏が科学・研究部長に任命された。ヒューマノイドロボット研究所の技術委員会は、長江デルタヒューマノイドロボットアライアンスの設立を発表した。 USTC のヒューマノイド ロボット研究所は、USTC の学際的な利点を活用し、インテリジェント分野における USTC の開発を促進するために、材料センシング、構造作動、運動制御、および身体化インテリジェンスの方向における技術的ブレークスルーに努めることに取り組んでいます。ロボット。当研究所は、今後も技術革新を踏まえ、サービス、医療、教育等の分野への人型ロボットの活用を積極的に推進していきます。

2024-06-19 コメント 0  608

記事の紹介：11 月 20 日のこのウェブサイトのニュースによると、中国科学院ソフトウェア研究所の公式公式アカウントによると、最近、中国科学院ソフトウェア研究所のトラステッド インテリジェント システム研究チームは、差分暗号解析で一定の進歩を遂げたとのことです。ブロック暗号化アルゴリズムのこと。ワーキングチームはブロック暗号化アルゴリズム用のドメインプログラミング言語EasyBCを設計し、これに基づいて汎用的でスケーラブルな差分暗号解析手法を提案し、全自動解析ツールプラットフォームEasyBCを開発したと報告されている。 ▲EasyBCプラットフォームのフローチャート、出典：中国科学院ソフトウェア研究所の公式公開アカウント 中国科学院ソフトウェア研究所が公開した情報によると、この研究成果はPOPL2024に採択されたことが分かりました。 、プログラミング言語に関するトップの国際会議で、タイトルは「EasyBC: 違いのあるユーザー」

2023-11-20 コメント 0  1391

記事の紹介：著者 | 上海交通大学、上海人工知能研究所 編集者 | ScienceAI 最近、上海交通大学と上海人工知能研究所の共同チームは、大規模な 3D 医療画像セグメンテーション モデル SAT (SegmentAnything in radiology scans, drive by Textprompts) をリリースしました。 3D 医療画像 (CT、MR、PET) で使用でき、テキスト プロンプトに基づいて、人体の 497 種類の臓器/病変のユニバーサル セグメンテーションが達成されます。すべてのデータ、コード、モデルはオープンソースです。論文リンク: https://arxiv.org/abs/2312.17183 コードリンク: https://github.com/zhao

2024-07-12 コメント 0  511

記事の紹介：TinyLLaVA+ プロジェクトは、清華大学電子学部マルチメディア信号知能情報処理研究室 (MSIIP) の Wu Ji 教授のチームと、北航大学人工知能学部の Huang Lei 教授のチームによって共同で作成されました。清華大学の MSIIP 研究室は、インテリジェント医療、自然言語処理と知識発見、マルチモダリティなどの研究分野に長年取り組んできました。北京航空のチームは、ディープラーニング、マルチモダリティ、コンピュータービジョンなどの研究分野に長年取り組んできました。 TinyLLaVA+ プロジェクトの目標は、言語理解、質疑応答、対話などのマルチモーダル機能を備えた小型の言語を越えたインテリジェント アシスタントを開発することです。プロジェクトチームはそれぞれの利点を最大限に発揮し、技術的課題を共同で克服し、インテリジェントアシスタントの設計と開発を実現していきます。これにより、インテリジェントな医療、自然言語処理、知識の機会が提供されます。

2024-06-08 コメント 0  449

記事の紹介：著者 | 編集者 Tian Yu | Baicai Ye 近年、医療モデルの公平性は人々の健康と生活にとって重要であるため、特に医療分野で人工知能モデルの公平性の問題がますます注目されています。公平な学習研究を進めるには、高品質の医療公平データセットが必要です。既存の医療公平性データ セットはすべて分類タスクを目的としており、医療セグメンテーションに使用できる公平性データ セットはありません。ただし、医療セグメンテーションは、分類と同様に非常に重要な医療 AI タスクである場合もあります。臨床医が評価する臓器異常に関する詳細な空間情報を提供できるため、分類よりも優れています。最新の研究では、ハーバード大学のハーバード眼科

2024-07-17 コメント 0  1151