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患有糖尿病等基础疾病患者的药物反应模式是相对复杂的,可能涉及多个器官和因素,而大部分影响机制仍然是未知的。近年来,表型和多组学筛查可用于揭示疾病特征,并为研究药物在疾病进展中发挥的作用机制提供了新的手段。然而,多组学数据分析面临着数据降维、数据异质性与整合困难等多方面挑战。
英国《自然·机器智能》杂志2020年4月13日发表的一项医学与人工智能(AI)研究中,瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时,实时观察血流变化,从而优化诊断工作流。
亥姆霍茨慕尼黑中心2019年12月12日消息:该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞,而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。
日本东芝公司开发出一款可用于人工智能深度学习的脑型芯片。这款1.9毫米的脑型芯片,集成3.2万个像脑细胞一样的电子回路于一体,这些回路自带计算单元及配套的存储单元,可以并行处理大量连续模拟数据信号,对其中的数据特征进行学习,同一脑型芯片中众多回路协调起来,最终形成像脑神经回路一样的系统,完成人工智能所需的大量信息数据的复杂计算、处理和深度学习任务。

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