2023-12-15发表于上海
2023-12-07发表于威斯康星
2023-11-28发表于上海
2023-11-24发表于上海
2023-11-23发表于上海
#AlphaFold#最新版——开启#数字生物学#时代来临! 预测几乎所有分子结构，带来#药物研发#新范式。#Deepmind#走的是另外一条#人工智能#道路，可能是最正确的，是带动了科学的发展。
2023-11-04发表于加利福尼亚
#人工智能资料分享# 浙江大学医学院#祝向东#教授团队在Brain-X 发表了题为“Potential roles of transformers in brain tumor diagnosis and treatment”的综述论文，本文总结了#人工智能#模型#Transformer#在#脑肿瘤#诊断和治疗中的应用现状。第一兼通讯作者为浙江大学医学院附属第二医院神经外科#蓝玉龙#医师，浙江大学医学院附属第二医院神经外科祝向东教授为共同通讯作者。
文章链接：
https://doi.org/10.1002/brx2.23
【研究内容简介】
恶性脑肿瘤显著增加了全球人类致残率和死亡率，早期发现和诊断是改善脑肿瘤治疗效果的关键。目前，Transformer作为一种可应用于脑肿瘤诊断和治疗的深度学习模型，正在吸引广大研究者的广泛关注。Transformer模型利用注意力机制来提高模型训练速度，以便有效地进行处理和分析。研究表明，Transformer在脑肿瘤磁共振（MRI）图像分割中发挥着重要的作用， 并且在基于MRI和肿瘤组织切片的病理学分级，脑肿瘤分子表达预测，脑转移癌原发部位的分类，放射治疗过程中体素水平的剂量和脑肿瘤放疗结果的预测，以及药物联合应用效果的预测研究中，均具有重要意义。本文系统分析和讨论了基于Transformer的各种算法的适用性及其应用前景，并讨论了局限性和改进方向。未来Transformer将会被越来越多地应用于脑肿瘤的诊断和治疗。但目前还需要更加深入的研究工作来探索如何提高模型效率及其与其他技术的耦合等关键挑战，并应用于其他医疗数据。
2023-10-20发表于上海
#人工智能资料分享# 穆尔菲尔德眼科医院和伦敦大学学院眼科研究所的研究人员开发了一种#人工智能#(AI)系统，该系统不仅有可能识别威胁视力的眼病，还能预测一般健康状况，包括#心脏病#发作、#卒中#和#帕金森病#。
RETFound是医疗保健领域最早的人工智能基础模型之一，也是眼科领域的第一个人工智能基础模型，它是利用NHS提供的数百万次眼部扫描数据开发的。研究团队正在将该系统开源，这样全球任何机构都可以免费使用，作为全球使用人工智能检测和治疗失明的基石。这项研究发表在《自然》杂志上。
人工智能的进展继续以令人眼花缭乱的速度加速，#chatGPT#等“基础”模型的发展令人兴奋。基础模型描述了一个非常庞大、复杂的人工智能系统，该系统接受了大量未标记数据的训练，可以对其进行微调，以适应各种后续任务。#RETFound#在一系列复杂的临床任务中始终优于现有的最先进的人工智能系统，更重要的是，它通过在不同人群和罕见疾病患者中良好工作，解决了许多当前人工智能系统的一个重大缺陷。
开发人工智能模型的关键挑战之一是需要专家的人类标签，而获取这些标签往往既昂贵又耗时。正如论文中所展示的，RETFound能够匹配其他人工智能系统的性能，同时在其数据集中只使用10%的人类标签。这种标签效率的提高是通过使用一种创新的自我监督方法来实现的，在这种方法中，RETFound**了图像的部分，然后自己学习预测缺失的部分。
RETFound可以帮助提高对一些最使人衰弱的眼病的诊断，包括#糖尿病视网膜病变#和#青光眼#，并预测#帕金森氏症#、中风和#心力衰竭#等系统性疾病。通过眼睛识别一般健康问题是一门新兴科学，被称为“#oculomics#（#视觉组学#）”——这一术语是由该论文的合著者之一阿拉斯泰尔·丹尼斯顿教授在2020年创造的。眼睛是我们整体健康状况的“窗口”，提供了一种非侵入性的神经系统观察。理解眼身关系是解决复杂疾病和与#衰老#相关的整体问题的关键。
RETFound使用来自Moorfields眼科医院的160万张图像的精心设计的数据集进行训练。这项研究使用了由INSIGHT提供的人工智能工具和基础设施，INSIGHT是英国国家医疗服务体系(nhs)领导的、位于穆尔菲尔德(Moorfields)的眼科健康数据研究中心，也是世界上最大的眼科数据生物资源。该中心强大的计算和人工智能能力源自2016年摩尔菲尔德与#Deepmind#的研究合作。
#Github#地址：https://github.com/rmaphoh/RETFound_MAE
2023-10-20发表于上海
#人工智能资料分享# #人工智能#结合#脑机接口#，让#渐冻症#患者恢复“说话”能力
#斯坦福大学#的 Francis Willett 团队在 Nature 期刊发表了题为：A high-performance speech neuroprosthesis 的研究论文。
该研究开发了一种#皮质内脑机接口#（iBCI），并通过训练人工智能（AI）软件，将渐冻症（ALS）患者大脑中的神经活动实时转化为文字，且比现有技术更快、更准确、覆盖更大词汇量。这项研究展示了一条可行的路径以恢复渐冻症等瘫痪者的语言沟通能力。
该研究开发了一种脑机接口（BCI）设备，通过与人工智能（AI）结合，将#瘫痪#者大脑中想象笔迹时的神经活动实时**为电脑屏幕上的文字，能够达到每分钟90个字符（18个单词）的速度，这是当时BCI相关方法的文字转换速度的世界纪录。
2022年3月29日，研究团队在 Pat Bennett 的大脑皮层表面植入了四个微型细电极阵列（每个阵列包含8×8个电极），用于收集单个细胞的神经活动，植入的阵列连接到金线上并通过电缆连接到电脑上，并训练人工智能来**她试图进行的发声。
植入手术后大约一个月，研究团队开始对 Pat Bennett 进行每周两次的训练，让她在大脑中尝试“读出”屏幕上从数据集中随机选出的句子，这些数据集由打电话的人的对话组成。当她尝试“读出”一句话时，她的大脑活动会被**并翻译成音素流，然后由自动更正系统组装成单词，显示在屏幕上原句的下方，然后下一个新的句子出现。每次训练都会重复260-480个句子，整个系统在不断改进，从而熟悉了她在尝试说话时的大脑活动。
经过四个月的训练后，Pat Bennett 大脑中尝试的讲话能够在电脑屏幕上以每分钟62个单词的速度被实时转换成文字，这一速度是此前类似装置的3.4倍，进一步接近了自然对话的速度（每分钟约160个词）。该系统在50个单词的词汇量下错误率为9.1%，比此前最先进的语言脑机接口装置低2.7倍。
Nature 在同期发表了题为：Brain implants that enable speech pass performance milestones 的“新闻与观点”文章中表示，这两个脑机接口装置“代表了神经科学和神经工程学研究的重大进步，对于缓解因瘫痪性神经损伤和疾病而失声的人的痛苦有巨大潜力”
2023-10-20发表于上海
2023-10-12发表于上海
2023-10-10发表于上海
#环状RNA#的#药物研发#将是未来的巨大方向，它会超过目前的mRNA，不过目前mRNA技术仍然可以用于环状RNA，包括#药物递送#的技术。#魏文胜#是中国本土的环状RNA的领军人物，创办了#圆因生物#，另外，#环码生物#和#科锐迈德#也是很有潜力的公司，都值得关注。
根据#circRNA#的特点，它既可以作为编码新的蛋白使用，甚至将来还可以编码出“#纳米抗体#”的可能，因此，有望用于包括#肿瘤#在内的各类疾病。当然，这有赖于技术的全面发展，成本的降低。包括：利用#人工智能#技术合成更有效，免疫原性更低的circRNA，以及更便宜的成药方法和使用方法，另外就是特异性要更强，要针对非常特定的蛋白质（如突变的蛋白质）进行设计，这样副作用可能更低。这样它的潜力就能最大化地发挥。
2023-10-10发表于上海
#Deepmind# 又一成就：#AlphaMissense#能够预测出7100万#错义突变#，助力#罕见病#。DeepMind公司太厉害了，#人工智能#真的能改变世界!
2023-09-23发表于上海
