史丹佛醫學院的研究人員開發了 Mal-ID，這是一種透過分析 B 細胞和 T 細胞受體序列來診斷疾病的機器學習工具。 Mal-ID 在近 600 人身上進行了測試，成功識別出 COVID-19、狼瘡和 1 型糖尿病等疾病。 該工具還可以追蹤對癌症免疫療法的反應並改進疾病亞類。 該演算法使用在蛋白質上訓練的語言模型來識別免疫細胞上的威脅識別受體。 另一方面，南加州大學的研究人員創建了一種新的人工智慧模型，該模型使用核磁共振成像掃描來測量大腦老化速度。 該工具以非侵入方式追蹤大腦變化，並將大腦老化速度加快與認知障礙風險增加相關聯。 該模型是一種三維卷積神經網絡 (3D-CNN)，它比較同一人的基線和隨訪核磁共振成像掃描，以確定神經解剖學變化。 在成人身上進行測試時，模型的計算結果與認知功能的變化相關。 它還可以區分大腦不同區域和性別之間的不同老化速度。
AI 透過挖掘免疫系統數據診斷疾病； 新的人工智慧模型追蹤大腦老化速度
编辑者： Tasha S Samsonova
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