A Journal of Clinical Investigation folyóiratban jelent meg a MUSC Hollings Cancer Center kutatóinak cikke, amelyben a BIOPREVENT névre keresztelt, a graft‑versus‑host betegség (GVHD) kialakulását prognosztizáló AI-alapú modellt mutattak be. 

Dr. Pásztor Pál és kutatócsoportja Innovációs Díjat és Proof of Concept támogatást nyert a gyermekintenzív ellátást új alapokra helyező DoseLearn projekttel Szegeden.

A mesterséges intelligencia (MI) új lehetőségeket teremt a pszichiátria és a pszichoterápia területén. A jövő ígérete a hibrid modell, ahol az emberi empátia és az MI számítási kapacitása egymást kiegészítve szolgálja a mentális egészségügyi ellátás fejlődését.

Az új mesterséges intelligencia (AI) eszköz képes meghatározni azokat a kromoszóma-rendellenességeket, amelyek daganatok kialakulásához vezethetnek.

Számos tanulmány adatainak gépi tanulásos feldolgozásával sikerült azonosítani azokat a baktériumtípusokat, amelyek a Parkinson-kórral asszociálhatók.

A jelenlegi prognosztikai módszereknél pontosabbnak bizonyult a betegek korábbi mammográfiás felvételeit is feldolgozó mesterséges intelligencia (AI) algoritmus.

A Johns Hopkins Medicine kutatói a sejtmentes DNS (cfDNS) és fehérje biomarkerek használatában rejlő lehetőségeket határozták meg petefészekrák korai diagnosztizálásában.

Egy MI-n alapuló algoritmus a rheumatoid arthritis három különböző etiológiájú, eltérő kezelést igénylő altípusát különíti el, közli az OTSZ Online.

Az MI alapú videóelemző szoftver több mozgásforma szimmetriáját 86%-os pontossággal elemezve diagnosztizálja a Parkinson-kórt, írja az OTSZ Online.

Egyelőre vizsgálati stádiumban tart az a megközelítés, amelyben a daganatok saját sejtjeit átprogramozva fordítják a rák ellen.