- 近日,韓國高科技科學院和 Cheonan 公共衛生中心的科學家們通過深度學習開發出一項技術, 能以超過 84% 的準確度識別未來三年可能發展成為阿茲海默病的潛在病人[查看]
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- 在一項新的研究中,來自美國斯坦福大學醫學院的研究人員發現人臍帶血能夠提高年老小鼠的學習和記憶能力。他們鑒定出一種在人臍帶血中大量存在但隨著年齡增加而顯著下降的蛋白當被注射到年老小鼠體內時也具有相同的效果。這些發現可能導致人們開發出新的療法來治療年齡相關的心智能力下降。[查看]
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- Deep Genomics就是人工智能和基因組學聯姻的產物,即“Deep Learning + Genomics”。在用深度學習研究基因組學的時代,Deep Genomics推開了第一扇窗。[查看]
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- 來自MIT的研究者們發現,神經元活性可以快速大量激活一些早期反應基因,從而促進大腦的學習和記憶。DNA雙鏈斷裂的形成,是一種生理活動,可以快速解除拓撲蛋白對早期反應基因的抑制,從而在神經元中表達這些早期反應基因。這項研究結果,有助于研究人員們研發出新的方法,防治認知下降疾病,例如老年癡呆癥。此項研究于近日發表在Cell雜志上。 在此研究之前,研究人員們在小鼠老年癡呆模型上發現,甚至是在疾病的前期,海馬區的神經元已經有大量的DNA損傷,即DNA雙鏈斷裂。為了研究清楚,這些DNA雙鏈斷裂是如何和為什么發生的,哪些基因[查看]
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- 得益于數字健康技術、傳感器和數據科學的發展,醫療市場將發生一次翻天覆地的變化。將來,每個人都會成為自身健康的CEO,這只是時間早晚的問題。 當前人們在這方面有大量的努力,如利用機器學習技術協助醫務人員的初創公司Lumiata,以及IBM的Watson系統。還有企業利用患者記錄來評估當前約1.5萬種治療方法,以驗證其有效性。 隨著人們對各種數據的深入了解,相關信息將變得越來越個性化、有針對性。將其提供給患者后,會讓他們進一步了解自己的醫療選擇,允許他們做出更多的治療決定,而不是因缺乏相關知識而導致被迫接受。 此[查看]
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