智醫科學

AI醫療技術、應用與市場動態

↓↓ 最新資訊 ↓↓

【憂鬱症】基於眼動追蹤,利用深度學習識別青年的憂鬱症和自殺意念

 【憂鬱症】基於眼動追蹤,利用深度學習識別青年的憂鬱症和自殺意念   文章出處    npj Digital Medicine      原文標題    Deep learning characterizes depression and suicidal ide...

【鼻噴劑】利用機器學習優化嗅覺區域藥物沉積(ORD)

 【鼻噴劑】利用機器學習優化嗅覺區域藥物沉積(ORD)   文章出處    Journal of Controlled Release      原文標題    Rationalizing nose-to-brain drug delivery: Machine ...

【卵巢癌】利用XGBoost-Cox預測卵巢癌患者的總存活期和無惡化存活期

 【卵巢癌】利用XGBoost-Cox預測卵巢癌患者的總存活期和無惡化存活期   文章出處     BMC Cancer       原文標題    XGBoost-Cox modeling with SHAP analysis for survival pred...

【敗血症】利用機器學習識別敗血症休克後24小時內是否需要RRT(腎臟替代治療)

 【敗血症】利用機器學習識別敗血症休克後24小時內是否需要RRT(腎臟替代治療)   文章出處     BMC Emergency Medicine       原文標題    Early prediction of renal replacement thera...

【心臟病】利用表徵學習預測先天性心臟病患兒童的心臟手術住院時間

 【心臟病】利用表徵學習預測先天性心臟病患兒童的心臟手術住院時間   文章出處    European Heart Journal - Digital Health      原文標題    Representation learning for the pred...

【肝癌】基於多期CT影像,利用深度學習預測肝移植術後早期肝細胞癌復發風險

 【肝癌】基於多期CT影像,利用深度學習預測肝移植術後早期肝細胞癌復發風險   文章出處    Frontiers in Oncology      原文標題    Multiphasic CT-based multimodal deep learning mod...

【HIV】利用機器學習預測HIV/AIDS患者抗逆轉錄病毒治療後的免疫重建

 【HIV】利用機器學習預測HIV/AIDS患者抗逆轉錄病毒治療後的免疫重建   文章出處    Frontiers in Immunology      原文標題    Predicting Immune Reconstitution After Antiret...

【中風】基於頸動脈斑塊超音波影像,利用深度學習預測中風風險

 【中風】基於頸動脈斑塊超音波影像,利用深度學習預測中風風險   文章出處    Frontiers in Medicine      原文標題    A Clinically Deployable Deep Learning Model for Automate...

【體重】利用機器學習識別妊娠期體重過度增長的女性

 【體重】利用機器學習識別妊娠期體重過度增長的女性   文章出處    Frontiers in Public Health      原文標題    Interpretable Machine-Learning Model to Accurately Ident...

【中耳炎】利用機器學習預測「慢性中耳炎」患者術後併發症風險

 【中耳炎】利用機器學習預測「慢性中耳炎」患者術後併發症風險   文章出處    Frontiers in Medicine      原文標題    Construction and Validation of a Machine Learning–Based ...

【代謝】利用可穿戴生物辨識戒指,以非侵入方式監測與飲食代謝相關的皮膚揮發性有機化合物

 【代謝】利用可穿戴生物辨識戒指,以非侵入方式監測與飲食代謝相關的皮膚揮發性有機化合物   文章出處    Nature Communications      原文標題    Miniaturized olfactory sensor chip-based AI...

【敗血症】利用機器學習預測敗血症惡化軌跡

 【敗血症】利用機器學習預測敗血症惡化軌跡   文章出處    npj Digital Medicine      原文標題    Machine learning predicts sepsis deterioration trajectories     ...

【腎小球】利用機器學習預測T2DM患者在特定時間點的腎小球濾過率(eGFR)

 【腎小球】利用機器學習預測T2DM患者在特定時間點的腎小球濾過率(eGFR)   文章出處    Scientific Reports      原文標題    Predicting future kidney function in type 2 diabet...

【腮腺】基於超音波,利用深度遷移與機器學習預測腮腺腫瘤的術前惡性風險

 【腮腺】基於超音波,利用深度遷移與機器學習預測腮腺腫瘤的術前惡性風險   文章出處    European Journal of Radiology      原文標題    Deep transfer learning radiomics combined w...