Size: a a a

2019 September 12

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Видали, все писают кипятком от статьи? @aozalevsky и другим модельерам будет интересно
источник

AZ

Arthur Zalevsky in Science FYI
Alexander Predeus
Видали, все писают кипятком от статьи? @aozalevsky и другим модельерам будет интересно
чогде?
источник

AZ

Arthur Zalevsky in Science FYI
про нейронку уровня CC?
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
ПЭЙШЫНЗ
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Да мне пох на нейронки )
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
источник

AZ

Arthur Zalevsky in Science FYI
лол.  ну ничо удивительно в целом. еще лет 5 назад была забавная штука, чуваки искали оффтаргеты по наборам побочных эффектов. и хотели делать из них новое)
источник

AZ

Arthur Zalevsky in Science FYI
типа сопоставляешь драг - побочный эффект и известный побочный эффект - белок)
источник

AZ

Arthur Zalevsky in Science FYI
но вообще да, у всех венчуров и фармы должно не хило подгореть)
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Статья огнище - куча лекарств по сути таргетит не то! Судя по тому, что она "всего" в STM, пердаки и у ревьюверов с редакторами горели, как костры рябин
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Символично, что вышла в 9/11 ))) Cat-ass-trophy!!!
источник

DP

Dmitry Penzar in Science FYI
огооонь
источник

MS

Maxim Sysoev in Science FYI
Alexander Predeus
Статья огнище - куча лекарств по сути таргетит не то! Судя по тому, что она "всего" в STM, пердаки и у ревьюверов с редакторами горели, как костры рябин
А что такое STM?
источник

AZ

Alexander Zlobin in Science FYI
Maxim Sysoev
А что такое STM?
Science Translational Medicine, журнал
источник

MS

Maxim Sysoev in Science FYI
Спасибо
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Политика вторгается в ПабМед
источник

AP

Alexander Predeus in Science FYI
Убил бы нах )
источник

AM

Ai Med in Science FYI
Круто же!
источник

AM

Ai Med in Science FYI
#ИИ #фарма

Компания Abbott разработала алгоритм для диагностики сердечного приступа

При поступлении в отделение скорой помощи пациенту с болью в груди без каких-либо существенных изменений на ЭКГ врачи обычно назначают серию тестов крови на тропонины.

Это необходимо для того, чтобы установить, вызваны ли симптомы острым инфарктом миокарда (сердечным приступом) или же они никак не связаны с этим опасным для жизни состоянием и пациента можно отпустить домой.

Однако этот механизм диагностики имеет ряд недостатков, так как он не учитывает пола и возраста пациента. Так, например, у женщин уровень тропонина ниже, чем у мужчин, поэтому врач скорой помощи может допустить ошибку и выписать пациентку домой.

Алгоритм компании Abbott, обученный на 3013 клинических случаях и протестированный на 7998 пациентах скорой помощи, устраняет этот недостаток. В исследовании, опубликованном в издании Circulation, алгоритм прогнозирования показал более 99% точности.

Подробности: http://www.worldpharmanews.com/abbott/4937-abbott-announces-new-data-that-shows-artificial-intelligence-technology-can-help-doctors-better-determine-which-patients-are-having-a-heart-attack

@medicalksu
источник