来自宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）的研究人员使用了机器学习技术来分析近700名儿童、青少年和年轻成年人的功能性磁共振成像（fMRI）的扫描结果。

AI医学影像识别、虚拟医生、应用程序、可穿戴式传感器、药房聊天机器人……越来越多的人工智能医疗产品正在涌入我们的生活。在惠泽患者的同时，这些新兴技术，会给患者带来风险吗？

今天的魔方，明天的现实世界。

来自哥本哈根大学（University of Copenhagen）和其他大学的计算机科学家们根据一种新的机器学习算法，对350万本书展开了研究。

一群来自卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University, CMU）的研究人员最近开发了一款固定式的“运动相机”，运动者在健身房运动时，这款“相机”便能更好的监测运动细节。

经实验结果表明，AI经捉迷藏游戏训练后，会自动发展出类似人类的生活化行为，从而进一步提高它们的智力与应变力。使得人工智能变成“人性智能”。

洛桑联邦理工学院（EPFL）的一个研究团队目前正在研发一种使用机器学习（Machine Learning）算法为截肢患者提供前所未有控制度的智能机械手臂。

当提供有关患者病例的图像和元数据时，AI可以在26种不同的皮肤疾病下实现准确发现，其准确度能比肩资深的皮肤科专家。

肥胖症作为医学AI实际落地的又一突破口，潜力有多大？

从选择一个靶点，到形成潜在的新药候选分子，这个过程需要多长的时间？

接下来我们将带领大家，一探AI可以从哪些方面应用于医疗健康领域，并且从现阶段来看，AI应用于心脏疾病领域的实际案例也是“落地”最多的。

人工智能的潜力和局限。

英国国家医疗服务体系（NHS）推动医疗健康领域人工智能发展。

DeepMind近日发布了一种新的人工智能系统用来预测病情恶化，并可提前48小时预测急性肾损伤（AKI）的发生。

随着人工智能在诸多领域取得突破性的进展和成就，AI正在这些领域成为一个突出的话题，当看到AI逐渐渗透医疗保健领域时人们也不会感到奇怪了。

深度学习在蛋白质结构预测中占有重要地位