Fejlett gépi tanulási modell megjósolja az epilepszia és a depresszió kialakulását.

Teljesgenom-elemzésből képes kimutatni az RFC1 gén ismétlődéses expanzióját egy új bioinformatikai modell.

A közeli infravörös tartományú fény szórását használja a diffúz optikai tomográfia - használatával apró agyi vérzések is kimutathatók.

A kardiovaszkuláris kockázat jelenlegi becslése elsősorban a klasszikus rizikótényezőkön alapuló klinikai pontszámokra támaszkodik, ezek azon­ban csak mérsékelt pontossággal képesek megkülönböztetni a magas és alacsony kockázatú egyéneket. Az utóbbi években egyre nagyobb figyel­met kapott a koszorúér-meszesedés mértékét jelző koronáriakalcium-pontszám (CACS) és a koszorúér-CT-angiográfia (CCTA). Jelen közlemény célja, hogy összefoglalja a CACS alkalmazását a lipidszintcsökkentő és a trombocitaaggregáció-gátló terápiák során, továbbá megvizsgálja an­nak lehetőségét, hogy a CCTA a plakkterhelés és a plakkfenotípus részletes jellemzésével miként járulhat hozzá az ateroszklerózis elleni kezelések hatékonyságának monitorozásához.

Az eddigieknél jóval precízebb mérést tesz lehetővé a több korrekciós mechanizmussal működő OpenMetabolics mozgásfigyelő alkalmazás.

Az új módszer nem csak a genetikai mutációk azonosítására képes, hanem azt is megmondja, hogy az adott eltérés milyen típusú betegséget válthat ki.

A mesterséges intelligenciával kifejlesztett eszköz mikro-RNS-ek mennyisége alapján méri a biológiai életkort.

Egy mesterséges intelligenciát használó rendszer nyolc illékony szerves vegyület egyidejű mérésével jelzi a mellkasi daganatokat.

Egy mesterséges intelligencián alapuló algoritmus 93%-os pontossággal képes a betegség korai szűrésére, akár 10 évvel a diagnózis előtt.

Mesterséges intelligenciával, a beteg mozgásformái alapján lehet majd következtetni a betegség korai stádiumára egy kutatás szerint.