机器学习
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科学家建立新生儿不良结局的纵向风险评估
根据潜在的个人风险,了解哪些早产儿更有可能进展为获得性早产并发症,是新时代精准医学的重要举措。科学家应用神经网络和机器学习设计了一种预测模型,它能用电子健康档案来预测新生儿罹患败血症、心力衰竭和其它严重疾病的风险。
科学家利用机器学习加快药物制剂开发
长效注射剂(LAI)是治疗慢性病最有前途的治疗策略之一,是一类先进的药物递送系统,可以提高治疗效果、安全性和患者依从性。传统的药物制剂开发依赖于反复试错,需要开展广泛且耗时的体外实验,然而,这种试错法对聚合物LAI的开发带来了重大挑战。
国外新算法可生成蛋白质5D图像揭示微小尺度下的生物学过程
美国圣路易斯华盛顿大学科研团队开发出一种机器学习算法Deep-SMOLM,可生成蛋白质5D图像,包括单个分子的方向和位置等信息。
我国科学家利用机器学习算法对颌骨关键特征点自动还原实现复杂颌骨缺损精准重建
颌骨分上颌骨及下颌骨,是面部中、下部的主要骨骼结构,对面形、语言和吞咽等生理功能都非常重要。肿瘤、外伤、感染等因素均可造成上、下颌骨的缺损,继而造成毁容,甚至危及生命。然而,对于跨过中线的大范围颌骨缺损病例,无法参照健侧进行重建,仅依靠医生的经验往往难以达到理想效果。
国外联合研究提出通过机器学习发现高熵合金新方案
瑞典皇家理工学院联合研究使用了一种结合机器学习、密度泛函理论、实验和热力学计算的迭代方案,从数百万候选合金中找到了两种新的高熵因瓦合金。因瓦合金具有极低的热膨胀性,应用广泛。该研究发表在《科学》杂志上。