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AI诊断精准度高于医生
谷歌健康研究部门和美国西北大学医学院等机构的科学家们带来一款人工智能系统，它能够根据胸部CT扫描，对恶性肺结节进行检测分析，从而对肺癌进行早期诊断。与放射医学专家相比，它的准确性甚至要更为优越。可疑肺结节的生长速度是恶性肿瘤的重要指示，为了让AI在无人类参与的情况下学会预测肺结节的恶性程度，研究者在训练AI时不仅准备了患者初次确诊时的CT扫描作为输入，还使用了更早之前的CT扫描进行比对。AI不仅要看当前的CT扫描，还要比对先前的扫描结果，因此理论上讲，这是一种“4D”扫描。
在6716个测试病例中，这套深度学习模型的准确性接受了检验。结果显示，它能够以94%的准确率发现极小的恶性肺结节。同时，AI与6名平均有8年临床经验的放射科医师进行了“较量”，表现亮眼。在无先前CT扫描图像的情况下，AI的表现甚至超越所有6位放射医学专家，假阳性减少11%，假阴性减少5%。高灵敏度和低漏检率意味着，如果在临床环境使用，可以减少不必要的随访带来的额外负担，同时还能更少错过肿瘤。
日本研发出高效吸光性材料
日本研究人员最新研发出一种高效的吸光性材料，其可见光和红外线的吸收率都超过99%，新材料将有望应用于影像器材等领域。吸光性材料是指光线照射在材料之上，于照明之外并无透射，也不产生映射和大块的耀斑，在吸收光线后材料较少反射出光。要大幅提高材料光吸收率和耐久性，需要在材料表面进行纳米级的微细加工，形成圆锥形空洞构造，相关技术挑战巨大。
日本产业技术综合研究所领衔的研究小组首先利用加速器发出的离子束照射树脂材料以制造一些细小的孔，再经过化学处理使小孔扩展成圆锥形，使树脂材料拥有了精密的表面构造，最后以这种树脂材料为模子，填充上混合了碳的黑色硅橡胶，就制成了高效吸光的“黑暗”材料。新材料对可见光和红外线的吸收率分别超过99.5%和99.9%。研究人员称，这种材料经久耐用，未来有望应用于望远镜和照相机等对光吸收极为敏感的设备。
谷歌健康研究部门和美国西北大学医学院等机构的科学家们带来一款人工智能系统，它能够根据胸部CT扫描，对恶性肺结节进行检测分析，从而对肺癌进行早期诊断。与放射医学专家相比，它的准确性甚至要更为优越。可疑肺结节的生长速度是恶性肿瘤的重要指示，为了让AI在无人类参与的情况下学会预测肺结节的恶性程度，研究者在训练AI时不仅准备了患者初次确诊时的CT扫描作为输入，还使用了更早之前的CT扫描进行比对。AI不仅要看当前的CT扫描，还要比对先前的扫描结果，因此理论上讲，这是一种“4D”扫描。
在6716个测试病例中，这套深度学习模型的准确性接受了检验。结果显示，它能够以94%的准确率发现极小的恶性肺结节。同时，AI与6名平均有8年临床经验的放射科医师进行了“较量”，表现亮眼。在无先前CT扫描图像的情况下，AI的表现甚至超越所有6位放射医学专家，假阳性减少11%，假阴性减少5%。高灵敏度和低漏检率意味着，如果在临床环境使用，可以减少不必要的随访带来的额外负担，同时还能更少错过肿瘤。
日本研发出高效吸光性材料
日本研究人员最新研发出一种高效的吸光性材料，其可见光和红外线的吸收率都超过99%，新材料将有望应用于影像器材等领域。吸光性材料是指光线照射在材料之上，于照明之外并无透射，也不产生映射和大块的耀斑，在吸收光线后材料较少反射出光。要大幅提高材料光吸收率和耐久性，需要在材料表面进行纳米级的微细加工，形成圆锥形空洞构造，相关技术挑战巨大。
日本产业技术综合研究所领衔的研究小组首先利用加速器发出的离子束照射树脂材料以制造一些细小的孔，再经过化学处理使小孔扩展成圆锥形，使树脂材料拥有了精密的表面构造，最后以这种树脂材料为模子，填充上混合了碳的黑色硅橡胶，就制成了高效吸光的“黑暗”材料。新材料对可见光和红外线的吸收率分别超过99.5%和99.9%。研究人员称，这种材料经久耐用，未来有望应用于望远镜和照相机等对光吸收极为敏感的设备。