这些人工智能工具可以预测慢性病导致的早期死亡风险

科学的下一个视界:诊断脑出血,星际飞船6的下一个前传

从2018年9月7日开始播放幻灯片《科技惊喜》,它可以诊断中风,也可以让科学家们在卡车旅行中使用反物质,下面是所有那些将塑造我们未来的令人兴奋的技术。(文本:Rajarshi Bhattacharjee)从人工智能可以诊断中风科学家采取反物质的卡车,这里的一切令人兴奋的技术将决定我们的未来。(文本:Rajarshi Bhattacharjee)一台阻止气候变化的机器,2018年9月7日讨厌二氧化碳加热地球?瑞士有一台巨大的机器,它能从空气中吸收二氧化碳,而且比植物的性能更好。实际上,这是一棵巨大的人造树。总部设在苏黎世的Cliqag是世界上第一个能够在工业水平上从空气中捕获二氧化碳的商用工厂。工厂每年抽取的二氧化碳(900吨)量与200辆汽车在同一时间内排放的量大致相同。(图片:www.climeworks.com)讨厌二氧化碳加热地球?瑞士有一台巨大的机器,它能从空气中吸收二氧化碳,而且比植物的性能更好。实际上,这是一棵巨大的人造树。总部设在苏黎世的Cliqag是世界上第一个能够在工业水平上从空气中捕获二氧化碳的商用工厂。工厂每年抽取的二氧化碳(900吨)量与200辆汽车在同一时间内排放的量大致相同。(图:www.climeworks.com)2018年,美国西奈山伊坎医学院的科学家们对脑出血进行了快速诊断,他们开发了一个人工智能平台,可以在1.2秒内通过脑ct扫描识别疾病。并诊断一系列急性神经疾病,如中风和出血。研究表明,该系统比人体诊断速度快。这是首次利用人工智能来检测急性神经事件并证明其直接的临床应用。位于美国西奈山的伊坎医学院的科学家们开发了一个人工智能平台,可以在1.2秒内通过脑部ct扫描识别疾病,并诊断一系列急性神经疾病,如中风和出血。研究表明,该系统比人体诊断速度快。这是首次利用人工智能来检测急性神经事件并证明其直接的临床应用。2018年9月7日,还记得2017年电影《瓦莱丽安与千座行星之城》中由Dane DeHaan(Valerian)驾驶的追逐飞船吗?美国设计和技术公司雷克萨斯有一种未来的单座飞行器的概念,称为Skyjet,它将带未来的人类进行星际旅行。由一个紧凑的燃料电池舱提供动力,这架天合光能飞机将在2740年左右,使用清洁的可再生能源进行太空旅行。(图片:www.lexus.co.uk)还记得2017年电影《瓦莱丽安与千座行星之城》中由Dane DeHaan(Valerian)驾驶的追击飞船吗?美国设计和技术公司雷克萨斯有一种未来的单座飞行器的概念,称为Skyjet,它将带未来的人类进行星际旅行。由一个紧凑的燃料电池舱提供动力,这架天合光能飞机将在2740年左右,使用清洁的可再生能源进行太空旅行。(图片:www.lexus.co.uk)一个空间,为更多的记忆9月7日,2018年最密集,坚实的历史记忆在这里。它很快就会超过当前硬盘的能力1,000倍。加拿大埃德蒙顿阿尔伯塔大学的科学家说,他们可以利用氢原子来提高储存能力。他们能够达到每平方英寸128tb的存储密度。这比目前每平方英寸大约有512gb的10tb硬盘好多了。(图像:www.ualberta.ca)历史上最密集、最坚固的记忆就在这里。它很快就会超过当前硬盘的能力1,000倍。加拿大埃德蒙顿阿尔伯塔大学的科学家说,他们可以利用氢原子来提高储存能力。他们能够达到每平方英寸128tb的存储密度。这比目前每平方英寸大约有512gb的10tb硬盘好多了。(图:www.ualberta.ca)下一位

伦敦:科学家们开发并测试了一个人工智能(ai)计算机系统,以预测在一个庞大的中年人口中,由于慢性病而过早死亡的风险。基于计算机的机器学习算法系统的预测非常准确,其性能优于目前人类专家开发的预测标准方法,根据发表在《plos one》杂志上的研究,英国诺丁汉大学的研究人员使用了2006年至2010年期间被招募到英国生物银行的50多万年龄在40至69岁之间的人的健康数据,并一直持续到2016年。诺丁汉大学的助理教授Stephen Weng说:“大多数应用都集中在单一的疾病领域,但是预测由几种不同的疾病导致的死亡是非常复杂的,特别是考虑到环境和个人因素可能影响到他们。”他在一份声明中说:“我们已经在这一领域迈出了重要一步,通过机器学习开发了一种独特而全面的方法来预测一个人过早死亡的风险。”他说合肥癫痫治疗技术好:“这项研究利用计算机建立新的风险预测模型,其中考虑到每个被评估者的人口、生物特征、临床和生活方式等多种因素,甚至包括他们每天的水果、蔬菜和肉类的饮食消费。”新研究中使用的人工智能机器学习模型被称为“随机森林”和“深度学习”。这些都是针对传统使用的基于年龄和性别的“考克斯回归”预测模型(被发现是预测死亡率最不准确的),以及一个多变量的考克斯模型,该模型效果更好,但往往过度预测风险。Joe Kai教授是该项目的临床学者之一,他说:“目前人们对利用‘ai’或‘机器学习’来更好地预测健康结果的可能性非常感兴趣。”"在某些情况下,我们可能发现它有帮助,而在另一些情况下则可能没有。在这个特殊的例子中,我们已经证明,通过仔细的调整,这些算法可以有效地改善预测。