醫療健康和生命科學 – NVIDIA 技術博客
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Fri, 30 May 2025 06:09:38 +0000
zh-CN
hourly
1
196178272 -
AI 將腦部 MRI 轉化為潛在的中風預測因子
Fri, 23 May 2025 06:07:25 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=14066
Continued]]>
研究人員使用 AI 分析常規腦部掃描，發現了一種前景良好的新方法，可以可靠地識別常見但難以檢測的多中風先兆。 在《Cerebrovascular Diseases》期刊上發表的一項研究中，來自Royal Melbourne Hospital的科學家描述了一種新的 AI 模型，該模型有朝一日可以防止高危患者成為中風患者。該深度學習模型通過識別人類通常看不到的細微、難以察覺的模式，可以識別 MRI 腦部掃描圖中 atrial fibrillation (AFib) (一種不規則的心跳障礙) 的跡象。 該論文的主要作者之一、墨爾本皇家醫院的教授兼神經學家 Bernard Yan 表示：“在全球每年 1200 萬例新中風患者中，房顫（AFib）占據了很大比例。“找到一種識別 AFib 的有效方法可以有效預防中風。” 研究人員在 235 名患有由 AFib…
Source
]]>
14066
-
聚焦：Atgenomix SeqsLab 提升健康組學分析以支持精準醫療
Mon, 19 May 2025 05:31:48 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13926
Continued]]>
在傳統的臨床醫學實踐中，治療決策通常基于一般準則、以往經驗和試錯方法。如今，隨著電子病歷 (EMRs) 和基因組數據的訪問， 精準醫療 的新時代正在興起，即以前所未有的準確性為單個患者量身定制治療方法。精準醫療是一種創新的醫療保健方法，通過考慮基因組中的個體可變性來定制疾病預防和治療。 本文將探討 Atgenomix SeqsLab 平臺如何使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS Accelerator for Apache Spark (Spark-RAPIDS) 來集成健康組學見解或大規模生物數據。這種集成使精準醫療的應用范圍更廣，超越理論，走向實用、廣泛的臨床應用。 EMR 與基因組測序和其他健康組學數據的集成具有極高的計算要求。單個全基因組測序 (WGS) 數據集的每個患者容量可超過 300 GB，并且與蛋白質組學、
Source
]]>
13926
-
人工智能幫助揭示阿爾茨海默病的潛在成因和治療方法
Thu, 15 May 2025 07:27:55 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13984
Continued]]>
加州大學圣地亞哥分校的研究人員表示，可以作為阿爾茨海默病早期指標的基因實際上是 退行性大腦疾病的誘因 。他們使用 AI 發現的這一發現可能會產生新的治療方案。 在 4 月份發表在 《Cell》 科學雜志上的一篇論文中，UCSD 的一個團隊發現基因 PHGDH (以前被認為僅僅是該疾病的生物標志物) 通過破壞大腦正常調節基因的方式，在導致“自發”阿爾茨海默癥方面發揮著直接作用。 雖然一些基因突變可能會導致阿爾茨海默病，但這只占 700 多萬美國人 中的一小部分。研究人員表示，識別阿爾茨海默病的其他自發誘因有助于改善醫療保健。 目前，“阿爾茨海默病的治療方案非常有限”，資深作者、UCSD Jacobs 工程學院 Shu Chien-Gene Lay 生物工程系教授 Sheng Zhong 說。“目前，治療反應并不突出。
Source
]]>
13984
-
聚焦：個人 AI 借助 NVIDIA Riva 為小企業主帶來 AI 接待員
Tue, 29 Apr 2025 08:27:20 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13660
Continued]]>
星期二晚上 10 點，Sapochnick Law Firm (一家位于加利福尼亞州圣地亞哥的專業律師事務所) 的電話鈴響了。作為這家公司的客戶，打電話的人在電話鈴響時焦急萬分。他們收到了一封包含可能改變生活的消息的重要信件，并向律師提出了緊急問題。 客戶很快意識到 Sapochnick 團隊可能在幾小時前離開了辦公室，但他們一直在排隊等待，希望至少有一個語音郵件問候可以提供某種幫助。沒有錄音，聲音用熱情、專業的問候打破了沉默。雙方之間自然而然地展開了對話，很明顯，律師事務所發出的聲音遠不止接電話。該公司精通細致入微的移民程序，熟悉該公司處理特定法律場景的方法，最重要的是，該公司擁有公司創始人 Jacob Sapochnick 廣泛的專有知識。 這種真正的互動之所以能夠實現，是因為 Personal AI Receptionist 是一項由 Personal AI 和…
Source
]]>
13660
-
AI 生成的熱圖可保護老年人及其隱私
Wed, 16 Apr 2025 05:08:34 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13563
Continued]]>
到 2030 年，超過五分之一的美國人將年滿 65 歲，成為美國有史以來最大的老年人群體。 位于硅谷的初創公司 Butlr 開發了一個 AI 平臺，旨在保護老年人的安全，同時保護他們的隱私。 他們基于 AI 的平臺使用神經網絡來解釋不同的溫度數據，這些數據由戰略性地放置在老年人護理設施中的傳感器獲取。 然后，該模型會創建人員的實時紅外圖像，這些圖像雖然基本沒有特征且模糊不清，但足夠詳細，可以幫助老年人護理機構的助手密切關注患者。 “我們要做的是利用邊緣溫度數據來拯救生命，利用智能來保護個人信息的隱私，”Butlr 首席執行官兼聯合創始人 Honghao Deng 說。 Butlr 設計其 AI 解決方案的目的是與老年人護理助手合作，而不是取代他們。 該模型可以檢測患者是否跌倒或躺在床上太長時間，并在發現緊急情況時自動提醒護理人員。此外，
Source
]]>
13563
-
AI 利用標準 MRI 掃描提高帕金森病檢測能力
Fri, 11 Apr 2025 06:00:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13587
Continued]]>
要想準確診斷帕金森癥，只需簡單的腦部掃描就可以了，這要歸功于 AI 驅動的新工具。這一進步可以幫助醫生加快檢測和治療速度，為患者提供所需的護理，并改善他們的生活質量。 該機器學習模型由來自佛羅里達大學 (University of Florida) 和頂級醫療中心的團隊開發，可分析 MRI 掃描結果，以區分帕金森癥、多發性系統衰竭 (MSA) 和漸進性上核性麻痹 (PSP) 。這些情況在腦部掃描的早期階段通常看起來很相似，導致診斷變得復雜，并導致治療延遲。 研究報告的資深作者、Parkinson’s Foundation 的醫療顧問兼佛羅里達大學醫學中心 Fixel 研究所所長 Michael S. Okun 表示：“這種基于 AI 的技術已經在朝著更實用、更令人興奮的方向發展。“醫生們經常訂購腦部 MRI 掃描，作為定期檢查潛在神經退行性疾病的一部分。AI 有可能改變這種情況，
Source
]]>
13587
-
斯坦福大學實驗室借助 NVIDIA DGX 云加速 RNA 折疊研究
Wed, 09 Apr 2025 06:19:40 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13512
Continued]]>
斯坦福大學的 Das Lab 正在通過一種利用社區參與和加速計算的獨特方法，徹底改變 RNA 折疊研究。在 NVIDIA DGX 云 通過 NAIRR Pilot 計劃 提供的支持下，該實驗室在三個月內獲得了 32 個 NVIDIA A100 DGX 云節點 (每個節點配備 8 個 GPU) 的訪問權限，使團隊能夠從小規模實驗過渡到大規模分布式訓練。這使得該團隊能夠使用大型模型和數據集進行訓練，迭代訓練技術，并推動 RNA 折疊研究領域的發展。 Rhiju Das 博士及其團隊處于 RNA 研究的前沿，為應對新冠肺炎 (Covid-19) 大流行，于 2020 年舉辦了 OpenVaccine Kaggle 競賽，并于 2024 年舉辦了 Ribonanza 競賽，以進一步研究 RNA 折疊。他們的目標是通過對 RNA 結構和功能進行準確建模，
Source
]]>
13512
-
初創公司利用人工智能改善孕產期和新生兒護理服務
Mon, 07 Apr 2025 06:35:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13524
Continued]]>
每年，全球有近 30 萬名女性死于因孕期或生產引起的并發癥。在出生后的第一個月內死亡的死產兒和嬰兒的數量每年超過近 400 萬。 4 月 7 日是“ 世界衛生日 ”，今年的活動重點是提高人們對努力消除可預防的孕產期和新生兒死亡的認識。 為女性和嬰兒提供更好的護理服務是一項至關重要的社會責任，從巴黎到舊金山以及介于兩者之間的任何地方的初創公司都認為 AI 可以幫助解決這一挑戰。 兩家成立于 2022 年的初創公司 (總部相距半個世界) 已開始推出 AI 解決方案，以改善女性和孕期母親的醫療保健服務。 總部位于巴黎的 BrightHeart 由兩位兒科心臟病專家創立，該公司將 AI 與醫生辦公室常見的超聲波設備相集成，支持對胎兒超聲波進行更全面、更準確的分析。 這家初創公司的平臺剛剛獲得 FDA 批準，該平臺有助于識別常規超聲波檢查經常漏掉的產前心臟缺陷。 大約 1%
Source
]]>
13524
-
借助 NVIDIA Parabricks 和 NVIDIA AI Blueprints，將基因組學和單細胞分析時間縮短至幾分鐘
Fri, 21 Mar 2025 09:13:19 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13269
Continued]]>
NVIDIA Parabricks 是一款可擴展的基因組學分析軟件套件，通過加速計算和深度學習解決 omics 挑戰，實現新的科學突破。 NVIDIA Parabricks v4.5 在 NVIDIA GTC 2025 上發布，通過支持最新的 NVIDIA GPU 架構，并通過結合使用 Giraffe 和 DeepVariant 來改進對齊和變體識別，從而支持不斷增長的數據量。該版本還包括改進的功能，并縮短了跨多個行業領先工具 (包括 STAR、FQ2BAM 和 Minimap2) 的分析時間。 Parabricks v4.5 隨附用于基因組學和單細胞分析的全新 NVIDIA AI Blueprints，使生物信息學家和基因組學平臺提供商能夠輕松部署和測試 NVIDIA Parabricks 和 NVIDIA RAPIDS，而無需本地 GPU 或自管理云配置。通過擴展可訪問性，
Source
]]>
13269
-
利用 Oracles 和實驗反饋指導生成式分子設計
Wed, 19 Mar 2025 08:56:53 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13266
Continued]]>
AI 生成化學有可能徹底改變科學家在藥物研發、健康以及材料科學和工程領域的工作方式。研究人員無需借助“化學直覺”手動設計分子或篩選數百萬種現有化學物質，而是可以訓練神經網絡來提出適合所需特性的新型分子結構。這種能力開辟了廣闊的化學空間，這是以前無法系統探索的。 雖然一些早期成功表明，生成式 AI 有望通過提出化學家可能沒有考慮過的創造性解決方案來加速創新，但這些成功只是一個開始。生成式 AI 還不是分子設計的靈丹妙藥，將 AI 建議的分子轉化為現實世界通常比 一些標題所顯示的困難得多 。 虛擬設計與現實世界影響之間的差距是當今 AI 驅動的分子設計面臨的核心挑戰。計算生成式化學模型需要實驗反饋和分子模擬來確認其設計的分子是否穩定、可合成且具有功能性。與自駕駛汽車一樣，AI 必須經過真實駕駛數據或高保真模擬的訓練和驗證，才能在不可預測的道路上行駛。
Source
]]>
13266
-
借助 Databricks Pixels 2.0 和 MONAI 加速醫學影像 AI 運營
Fri, 28 Feb 2025 06:32:31 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13152
Continued]]>
根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年都會進行 36 億次醫學影像檢查，以診斷、監測和治療各種疾病。大多數圖像都存儲在全球公認的標準 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）中。DICOM 格式的成像研究結合了非結構化圖像和結構化元數據。 數據倉庫等典型的數據管理系統無法適應非結構化數據類型。此外，數據湖無法對元數據進行分類和存儲，而元數據對于搜索、治理和這些影像檢查的可訪問性至關重要。Databricks Pixels 0.6 于 2021 年開發，通過提供可擴展的環境解決了許多此類挑戰，您可以從中提取、管理和編錄 Databricks Data Intelligence Platform 中的所有醫學影像數據。 現在，借助 Databricks Pixels 2.0 解決方案加速器，
Source
]]>
13152
-
利用 Evo 2 以全新規模跨進化研究生命生物分子的語言
Wed, 19 Feb 2025 04:52:15 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12974
Continued]]>
AI 已從實驗好奇心發展為生物學研究的驅動力。 深度學習算法、海量組學數據集和自動化實驗室工作流程的融合使 科學家能夠解決一度被認為棘手的問題 (從快速蛋白質結構預測到生成式藥物設計)，從而增加了科學家對 AI 素養的需求。在這一勢頭下，我們正處于下一次范式轉變的邊緣：專為生物學打造的強大 AI 基礎模型的出現。 這些新模型有望將不同的數據源 (基因組序列、RNA 和蛋白質組譜，在某些情況下還包括科學文獻) 統一為分子、細胞和系統級別上對生命的統一、一致的理解。學習生物學的語言和結構為變革性應用打開了大門，例如更智能的藥物發現、合理的酶設計和疾病機制闡明。 在我們為下一波 AI 驅動的突破做好準備之際，這些基礎模型顯然不僅能夠加速進展，還將重新定義生物學研究的可能性。 2024 年 11 月推出的 首個 Evo 模型 是基因組研究領域的一個突破性里程碑，
Source
]]>
12974
-
AI 基礎模型增強癌癥診斷并實現個性化治療
Tue, 04 Feb 2025 04:44:52 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12883
Continued]]>
斯坦福大學研究人員的一項新研究和 AI 模型正在簡化癌癥診斷、治療規劃和預后預測。這項名為 MUSK (Multimodal transformer with Unified maSKed modeling) 的研究旨在提高精準腫瘤學，根據每位患者獨特的醫療數據為其定制治療計劃。 “多模態基礎模型是醫學 AI 研究的新領域，”放射腫瘤學副教授兼研究高級作者 Ruijiang LI 說。“最近，我們為醫學領域開發了視覺語言基礎模型，尤其是在病理學領域。但是，現有研究使用的現有基礎模型需要配對的圖像 – 文本數據進行預訓練。盡管我們付出了大量努力，最終打造出 1M 病理圖像文本對，但它仍然不足以完全捕捉整個疾病譜系的多樣性。” 在考慮患者狀況和規劃最佳治療方案時，腫瘤科醫生依靠多種數據源。然而，醫生和 AI 模型仍然難以集成和解釋復雜的醫療數據。
Source
]]>
12883
-
新的 AI 模型提供癌癥細胞級視圖
Tue, 04 Feb 2025 04:42:37 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12880
Continued]]>
研究癌癥的研究人員推出了一種新的 AI 模型，該模型提供了癌細胞的細胞級映射和可視化，科學家希望該模型能夠揭示某些細胞間關系如何以及為什么會引發癌癥生長。 位于圣地亞哥的初創公司 BioTuring 宣布推出 一種 AI 模型，該模型可以以單細胞分辨率快速創建癌癥腫瘤的詳細可視化圖像。這種類型的顆粒數據顯示了細胞的大小、形狀、哪些基因被激活，關鍵是顯示了組織樣本中數百萬個不同細胞的相對空間位置。 與速度慢得多的傳統生物計算方法不同，新模型提供了有關腫瘤動力學以及癌細胞和免疫細胞相互作用的實時高分辨率見解。 BioTuring 首席執行官 Son Pham 表示：“人體大約有 30 萬億個細胞，如果進行大規模的腫瘤活檢，就會發現有幾百萬個細胞。“類比是 – 想象一下，您正在以非常高分辨率分析衛星圖像，試圖了解城市的運作方式。在生物學領域，我們的模型所做的是向您展示每棟房子、
Source
]]>
12880
-
借助 AI 驅動的細胞分析技術推進罕見疾病檢測
Wed, 29 Jan 2025 05:31:21 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12913
Continued]]>
由于傳統基因組測序的局限性，罕見疾病很難診斷。哥倫比亞大學助理教授 Wolfgang Pernice 正在使用 AI 驅動的細胞分析來彌合這些差距，并推動個性化醫療的發展。 在 NVIDIA GTC 2024 大會上，Pernice 分享了他的實驗室對 Charcot-Marie-Tooth (CMT) 和線粒體疾病等疾病的研究成果。他的團隊開發了 CellNet，這是一種 AI 驅動的系統，使用患者細胞的高分辨率圖像來識別與疾病相關的細微模式，從而實現準確診斷并制定新的治療策略。 基因組醫學一直致力于將診斷轉化為個性化的治療或治療方法。雖然取得了一些進展，但許多患有 7,000 種已知罕見遺傳病之一的患者仍然需要有效的治療方法。Pernice 的實驗室正在利用計算機視覺和深度學習來解決罕見疾病診斷和治療中的主要障礙，從而致力于更快速、更可擴展的基因組醫學方法。
Source
]]>
12913
人人超碰97caoporen国产