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深度学习助力虚拟癌症筛选

本演示重点介绍了京都大学医学研究生院的研究成果。该大学对超过 4 亿种蛋白质的数据集进行了研究。 此次演示使用相关的算法来分析化合物的虚拟库,并根据相关的化学和其他属性,预测哪些化合物可能适用于特定的蛋白质。其研究成果有助于更快地确定治疗方案。

Autor IDZSupport K. Última actualización 17/01/2019 - 19:37
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通过基因组分析进行临床患者筛查试验

QIAGEN 可执行基因组测序并对排序 DNA 进行分析, 以便帮助确定患有特定病变(相对于参考基因组)的患者,借助 cryo-EM 和 LAMMPS 的输出结果确定具有相关性的蛋白质。通过快速发现具有合适蛋白质的患者,同时满足临床试验的标准,借助分析加快获得临床试验的效果、降低成本、提供更加有针对性的治疗,以及减少不必要的副作用。

Autor IDZSupport K. Última actualización 17/01/2019 - 01:57
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基于 CPU 实施高效且快速的医疗影像分析

基于 2017 年阿里巴巴天池医疗 AI 大赛的实验性总结

Autor admin Última actualización 24/01/2018 - 15:35
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人工智能 (AI) 助力皮肤癌筛查

Doctor Hazel 是一种基于人工智能 (AI) 技术的服务,可帮助实时筛查皮肤癌,由英特尔® Movidius™ 神经计算棒提供支持。
Autor admin Última actualización 31/05/2018 - 02:00
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使用人工智能绘制大脑连接图

跟随英特尔® 校园大使了解如何使用机器学习和人工智能推动医疗诊断变革。使用的诊断技术通过分析大脑的连接结构,对癫痫和老年痴呆症的特征进行分类。
Autor admin Última actualización 30/08/2018 - 18:39
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使用卷积神经网络检测浸润性导管癌

This article shows how deep learning can be used to be able to detect invasive ductal carcinoma (IDC) in unlabeled histology images. It shows how to train a convolutional neural network using TensorFlow* and transfer learning using a dataset of negative and positive histology images.
Autor Milton-Barker, Adam Última actualización 25/02/2019 - 19:04
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面向医疗保健的英特尔® AI | 英特尔® AI Developer Program

请阅读此文章汇编,这些文章展示英特尔人工智能如何对医疗保健行业的进步作出贡献。
Autor Frank K. (Intel) Última actualización 13/03/2019 - 11:20
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第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器产品家族技术概述

介绍第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器产品家族的新特性、增强功能以及为开发人员带来的优势
Autor David Mulnix (Intel) Última actualización 12/06/2019 - 02:08