Nat Cancer：新型人工智能模型有望实现对170多种癌症的检测
crossNN框架的开发为跨平台DNA甲基化数据的肿瘤分类提供了一种新的解决方案，该模型的简单性和可解释性使其在临床应用中具有巨大潜力。
Cell子刊：北京协和医院陈有信团队开发AI 模型，可识别诊断25种眼底病，并给出转诊建议
该研究表明，UWF 图像和 CdCL 方法显著增强了深度学习算法检测周围视网膜异常的能力。WARM 模型显示出作为大规模眼底综合筛查的一种可靠且准确的工具的潜力。
PNAS：科学家利用人工智能成功识别出引发人类复杂疾病的关键基因组
来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发了一种名为TWAVE的新型计算工具，其或有望彻底改变我们对复杂疾病的理解和治疗方式。
Nature Medicine：皮肤科的“GPT-4”时刻！200万张图像炼成全能AI，精准诊断128种皮肤病
PanDerm展现了惊人实力：在早期黑色素瘤的动态监测中，其诊断准确率超越人类皮肤科医生10.2%；在AI辅助下，它能将医生的皮肤癌诊断准确率提升11%。
Nature Methods：告别“猜谜”式研究！CellNEST为细胞通讯分析带来前所未有的精准度与深度
他们开发了一款名为CellNEST的全新计算工具，它如同一位装备了人工智能（AI）武器的顶尖侦探，能够以前所未有的精度和深度，揭示细胞世界的秘密。
上海交大/清华大学合作开发AI模型，通过视网膜照片预测中风风险
在这项最新研究中，研究团队开发了一种深度学习系统——DeepRETStroke，这是一个专用于表征眼-脑连接的领域特定基础模型。
AI设计人类增强子！超越天然增强子，短至50bp也能实现细胞特异性
该研究的设计方法嵌入了相关转录因子结合位点（TFBS）基序，其频率高于同类内源性增强子，同时使用更具选择性的基序词汇。结果表明，增强子活性与单细胞水平的转录因子表达相关。
Nature子刊：复旦大学倪挺团队开发预测评估人类细胞衰老的通用工具——hUSI
hUSI 在多种生物学背景下展现出了表征细胞衰老的实用性，在衰老研究和临床实践中具有广泛的应用前景。
重要进展！自动化所成功研制脑机接口柔性微电极植入机器人CyberSense
植入机器人CyberSense具有自动化程度高、可植入数量多、空间定位准、时间效率高、使用方便快捷、灵活避让血管的优势，有效提高了成功率和植入效果。