中华医学信息导报：周良辅院士——人工智能在脑胶质瘤中的应用
人类已经历了3次工业革命：第1次为18世纪60年代蒸汽机的广泛应用，第2次为19世纪70年代电动机的广泛应用，第3次为20世纪四五十年代计算机引领多领域取得的重大突破；目前，已迎来人类第4次工业革命——即人工智能
中华医学信息导报 - 人工智能，脑胶质瘤，应用 - 2018-04-30
Nat Commun：我国学者开发人工智能系统，帮助预防角膜炎导致的失明
最近，来自温州医科大学的研究人员开发了一个深度学习系统，基于6567张裂隙灯图像，对角膜炎、其他角膜异常和正常角膜进行自动分类。
MedSci原创 - 失明，角膜炎 - 2021-06-19
遗传病面部识别系统（BioFace）在全球人工智能博览会上斩获优秀案例奖
苏州BioX生命智能产业研究院自主研发的“基于人工智能技术的遗传病面部识别系统”项目被纳入“苏州工业园区人工智能优秀应用案例库”。
生物探索 - 人工智能，遗传病，面部识别系统 - 2020-09-18
强生医疗与长木谷签署战略合作 开启人工智能赋能骨科关节新篇章
2019年11月15日，在中国上海国家会展中心举办的中华医学会第二十一届骨科学术会议暨第十四届COA学术大会上 -- 强生（上海）医疗器材有限公司与中国骨科人工智能领跑者北京长木谷医疗科技有限公司正式签订了中国骨科这项合作是由强生与长木谷共同发起的中国关节外科人工智能辅助手术规划深度开发项目。该项目旨在将顶尖关节外科权威专家们丰富的手术经验转化成标准算
美通社 - 强生医疗，长木谷 - 2019-11-15
European Radiology：人工智能，实现COVID-19的“一站式”诊断及检测
现阶段，胸部CT扫描已成为诊断COVID-19的一项重要手段，但由于COVID-19的某些CT特征与其他病毒性感染相似，因此诊断准确性有待商榷。
MedSci原创 - 人工智能，COVID-19新型冠状病毒 - 2022-04-13
Mol Cancer Res：基于组学信息的人工智能可用来预测药物敏感性
近来基于细胞系或者PDX模型的大规模药物基因组试图揭示组学特征与药物之间的联系，旨在得到与肿瘤病人匹配的药物。由于数据的复杂性及高维度的特性使得这种以数据为导向药物筛选困难重重，因此，研究人员希望机器可以从组学数据中学习新的信息特征来预测药物敏感性。
“医海拾贝微转化” - 药物敏感性，组学数据，个性化医疗 - 2017-12-07
Eur J Pediatr Surg：人工智能是否增加儿童急性阑尾炎诊断中的准确性？
尽管AI在儿童急性阑尾炎诊断中展现出了前景，但目前的研究设计和报告质量仍需改进
MedSci原创 - 人工智能（AI），急性阑尾炎（AA） - 2024-03-21
王振常：人工智能将成为医学影像行业临床能力提升的机遇与抓手
5月30日，在中国医师协会第十三次放射医师年会上，中国医师协会放射科分会主任委员、北京友谊医院副院长王振常提出，医学影像人工智能时代到来了。
人民网-人民健康网 - 医学人文 - 2019-06-02
「肿瘤·对话」ASCO 2023丨王坤教授专访：深入解读人工智能模型预测乳腺癌新辅助化疗的病理反应，推动个体化精准治疗
王坤教授专访：深入解读人工智能模型预测乳腺癌新辅助化疗的病理反应，推动个体化精准治疗！
MedSci原创 - 乳腺癌，新辅助化疗，ASCO 2023，王坤教授 - 2023-06-09
文献荐读｜张国君教授：人工智能组织学预后特征指导乳腺癌精准治疗
本研究提出了一种人工智能组织学预后特征（HiPS）风险评分系统。首先，基于深度学习人工智能对整张病理切片进行定量评估，提取出一种客观的可定量的组织学分级评估。
医悦汇 - 乳腺癌，人工智能，精准治疗 - 2024-01-04
IJNS：人工智能驱动的会话治疗在医疗干预中的可行性和有效性
基于会话治疗的干预是可行的、可接受的，并对身体功能、健康生活方式、心理健康和心理社会结局产生了积极影响。
MedSci原创 - 人工智能，医疗干预 - 2023-07-25
2023年，人工智能界7大可能事件，7大发展方向预测
目前，人工智能（AI）在技术和产业两个方面临近 " 奇点时刻 "，与各个传统行业的融合度也日益加深。
MedSci原创 - 人工智能 - 2023-01-25
说话要用到大脑中两张“网”，人工智能翻译或许又是一个“阿尔法狗”
这一发现对创建更智能的人工智能系统，如语音翻译工具，具有重要意义。相关研究发表在《自然·神经科学》杂志上。工作记忆是一种对信息进行暂时加工和储存的容量有限的记忆系统，在许多复杂的认知活动中起重要作用。
科技日报 - 语言，大脑 - 2016-12-15
Radiology：乳腺钼靶人工智能算法与5年乳腺癌风险预测模型的比较
基于计算机视觉的人工智能 (AI) 模式可以潜在地提高临床风险因素之外的风险预测。其中，乳腺密度是最常纳入临床风险模型的成像生物标志物。
MedSci原创 - 乳腺钼靶，乳腺癌 - 2024-03-15
Mol Oncol：人工智能预测乳腺癌对化疗的耐受性，助力个体化治疗
他们开发出了一套机器学习算法--人工智能的其中一个分支--通过基因数据的分析得出最可能的
MedSci原创 - 人工智能，预测，乳腺癌，个体化 - 2015-09-27
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