科研前线 | 如何应用小数据量数据发表高影响因子的医疗AI论文？

记得在2018年10月，Lancet上发表了首篇基于深度学习对头颅CT的自动诊断系统，实现了对颅内出血，颅骨骨折，中线偏移和占位效应的自动检出，而针对颅内出血，又进一步实现了对脑实质，脑室，硬膜外，硬膜下，蛛网膜下腔等5种出血子类型的鉴别诊断。

科研前线 | 也许你和NATURE之间只隔着一个好的深度学习模型…

2020年1月1日，DeepMind与谷歌健康携手在Nature上发表了题为“International evaluation of an AI system for breast cancer screening”的文章。应用深度学习技术系统的性能超越了专业医生，使乳腺X线筛查的假阳性结果降低了5.7％和1.2％，假阴性结果降低了9.4％和2.7％（美国和英国）。

科研前线 | 8项科技攻关项目获立项，再次证明推想AI科研平台是课题申请的利器

日前国家对于新冠肺炎防控科技攻关的工作强调：协同推进新冠肺炎防控科技攻关，为打赢疫情防控阻击战提供科技支撑。但趋势上，新冠肺炎疫情在全球流行估计已无法避免，我国需一边打好国内阻击战，一边应对全球疫情带来的新风险，战胜疫情的关键要靠科学力量。推想科技针对新冠肺炎疫情集中重点研发力量攻关开发的肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统自发布以来，就已备受国际知名媒体杂志的关注和高度好评。

北京市海淀医院&推想科技KJR高分论文，揭示PCR核酸检测与AI+CT在新冠病例筛查中的高互补性

近日，一篇关于新冠肺炎病例在PCR核酸检测假阴性情况下，借助AI+CT等数据进行临床诊断的论文在《Korean Journal of Radiology》（韩国放射学杂志）发表。该论文指出PCR核酸检与AI+CT在新冠肺炎（COVID-19）病例临床诊断具有高度互补性，并讨论了新冠病毒合并其他感染的情况，为全球范围新冠肺炎病例的诊断和疫情防控提供借鉴。

新型冠状病毒肺炎不同临床分型间CT和临床表现的相关性研究

回顾性分析2020年1月华中科技大学同济医学院附属同济医院确诊的103例NCP患者的胸部CT平扫图像和临床资料，根据NCP诊疗方案（试行第五版），将所有患者分为普通型（58例）、重型（36例）和危重型（9例），并分析其临床表现、实验室检查和CT表现。CT特征参数包括病灶分布、位置、大小、形态、边缘、数目、密度、肺炎病灶占整肺百分比和肺外表现。

科研新高点！国内顶级心血管AI成果登录JACC子刊！

冠状动脉疾病（Coronary Artery Disease, CAD）又称冠心病，是一类严重威胁人类健康的心脏疾病，全球第一大死因。现在，推想科技正在将前瞻的AI能力用于冠心病领域的预测上，期待为现代医学对抗此类疾病提供帮助。

合作医院RSNA投稿超300篇，推想科技AI科研平台发力临床验证

合作医院RSNA投稿超300篇，推想科技AI科研平台发力临床验证

用AI重塑影像工作流：柳叶刀子刊 EBiomedicine发表南京鼓楼医院与推想最新成果

近日，南京鼓楼医院医学影像科张冰主任团队与推想科技科研团队联合进行的重磅科研成果在高分学术期刊《EBioMedicine》（《柳叶刀 The Lancet》子刊，IF=6.2）发表，研究提出了基于人工智能深度学习的智能排版和结构式报告系统（Intelligent Imaging Layout System，IILS）。

阜外医院与推想科技科研成果填补国内心胸比率AI自动化测量空白

近日，中国医学科学院阜外医院放射影像中心吕滨主任团队与推想科技科研团队的联合科研成果——《基于深度学习的心胸比率自动化测量（Automatic Cardiothoracic Ratio Calculation With Deep Learning）》被《IEEE Access》杂志（IF=3.56）发表。