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清华学者利用深度学习人工智能算法分析单细胞ATAC-seq数据
2019年10月8日,清华大学生命学院的张强锋课题组在《自然通讯》上发表题为“SCALE方法基于隐特征提取进行单细胞ATAC-seq数据分析”的学术文章,为研究者们解码单细胞表观遗传学提供了有力的工具。
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新研究显示,吸烟加速衰老进程
过深度学习得到的生化时钟(Deep-Learned Biochemistry Clocks),人工智能能有效确定吸烟者的生物年龄,并其预测吸烟情况。
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深度学习在医学影像中的应用: 希望还是陷阱 ?
人工智能为包括医疗在内的各方面带来了契机。热潮之下,兴奋、争议、担忧纷至沓来。《第二军医大学学报》率先推出"人工智能与医学"专刊,从不同角度介绍人工智能在医学领域的现状,讨论其未来。
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人工智能可对肺癌精准分型,还能准确预测对应的基因突变
9月17日,国际顶级杂志Nature Medicine发文称,来自纽约大学的研究团队基于大量非小细胞肺癌患者和正常人的病理切片图像数据,利用谷歌的深度学习算法(卷积神经网络inception v3),实现了对肺腺癌、肺鳞癌以及正常肺组织的精准识别,其准确率高达97%。