"Collaborative robots are the flagship form factor for democratization and automation expansion into new markets, notably via SMEs. Cobots have the capacity to revolutionize industries from medicine ...

UTIs 是成年人门诊就诊和使用抗生素的常见原因之一。然而，当前尿路病原体对抗生素的耐药性不断上升，特别是对喹诺酮类药物，这给 UTIs ...

引言在过去几十年里，微塑料污染已成为全球环境面临的严重问题。这些微小的塑料颗粒（直径从几微米到纳米级别不等）几乎无处不在，从海洋深处到极地冰盖，从空气中到我们的饮用水，微塑料的身影无处不在。更令人担忧的是，随着塑料制品的日益普及，这些微塑料不仅在环境 ...

随着科技的飞速发展，AI 和 ML 技术逐渐渗透到各个领域，精准肿瘤学也迎来了新的发展契机。精准肿瘤学旨在利用患者的基因、蛋白质和环境信息进行疾病诊断和治疗，而 AI 和 ML 技术能够分析多维、多组学、空间病理学和放射组学数据，助力深入理解肿瘤复杂的分子通路，优化治疗方案的选择。

在过去几十年里，自闭症（Autism Spectrum Disorder, ...

【导读】激素受体阳性（HR+）/人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌是最常见的乳腺癌类型，持续复发仍是一个重要的临床问题。目前针对HR+/HER2-乳腺癌患者的复发预测模型仍存在局限性。整合多维数据是预测复发的一种有前途的替代方法。2025年 ...

在非洲，重症疟疾（Severe Malaria, ...

药物研发历来被认为是高风险、高投入的过程，周期长达12至15年，且成功率不足10%。原因多种多样，包括复杂的疾病机制、艰难的数据整合过程和严苛的监管要求。然而，AI技术的迅速发展特别是在图像识别和自然语言处理领域，为解决这些难题提供了新的解决方案。

在当今科技飞速进步的时代，药物研发这一传统行业同样感受到创新的浪潮。药物研发过程中，临床试验的费用高达26亿美元，同时耗时长达12至15年，成功率却不足10%。这一令人沮丧的数据无疑让无数科研人员心生焦虑。那么，面对如此严峻的挑战，药物研发能否找到新的出路？近日，张康教授及其团队在《Nature Medicine》上发表的题为《Artificial Intelligence in Drug ...