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2026-02-10
UniR-G:使用多模态强化学习扩展医学成像报告生成
本文介绍了UniR-G,一种利用多模态强化学习技术革新医学成像报告生成的新方法。UniR-G旨在通过结合视觉和文本信息,实现更精确、更全面的报告生成,显著提升医疗诊断效率。
2026-02-10
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AI新闻/评测
AI工具应用
AI行业应用
2026-02-07
廉价 AI 聊天机器人革新医疗诊断,惠及护理资源匮乏地区
卢旺达和巴基斯坦的两项研究表明,廉价的 AI 聊天机器人能够显著提高医疗诊断的准确性,甚至在资源匮乏地区超越了训练有素的医生。这项突破性技术有望改善中低收入国家的医疗水平,为更多患者提供高质量的诊疗服务。
2026-02-07
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AI行业应用
AI工具应用
AI新闻/评测
2026-02-03
穿刺误差小于 1 毫米,国内首款 AI 经皮穿刺手术导航设备获批上市
国内首款明确包含深度学习人工智能功能的经皮穿刺手术导航设备——龙点睛穿刺手术导航设备,已正式获得国家药品监督管理局(NMPA)三类医疗器械批准上市。该设备在AI算法赋能下,能自动分割CT影像中的关键结构,精准规划穿刺路径。临床数据显示,其可将穿刺靶点误差控制在1mm以内,一次穿刺成功率大幅提高,并能有效将手术时长缩短62%。此外,该设备通过降低耗材成本,有助于减轻医疗机构和患者的经济负担,提升微小病灶活检与消融治疗的效率与准确性。
2026-02-03
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AI行业应用
AI工具应用
2026-02-02
Horizon 1000:推动 AI 在初级医疗保健领域的应用
OpenAI 宣布与盖茨基金会合作启动“Horizon 1000”试点计划,承诺投入5000万美元的资金和技术支持,目标是在2028年前覆盖非洲1000家初级医疗保健诊所。该计划旨在利用AI技术赋能当地医疗工作者,解决医疗资源短缺问题,提升护理质量,推动AI在现实世界医疗场景中的落地应用。
2026-02-02
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AI新闻/评测
AI行业应用
2026-01-30
DeepMind的基因组AI如何助力破解罕见病谜团
谷歌DeepMind开发的AlphaGenome AI模型,正在被应用于“未确诊疾病黑客马拉松”中,以破解29种长期未被诊断的罕见病的基因成因。该AI专注于预测非编码DNA突变的影响,这是当前诊断医学面临的巨大挑战。文章探讨了这项技术如何帮助数百万被遗忘的罕见病患者找到答案。
2026-01-30
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AI新闻/评测
AI行业应用
2026-01-28
UniRG:使用多模态强化学习扩展医学成像报告生成
微软研究院发布了UniRG模型,它利用多模态强化学习(RL)技术,显著提升了医学影像报告生成的效率和准确性。该研究解决了现有模型在处理复杂、长尾病例时的不足,为临床决策支持系统带来了新的突破。
2026-01-28
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AI行业应用
AI工具应用
2026-01-26
英伟达和礼来CEO分享人工智能与药物发现的“可能蓝图”
在摩根大通年度医疗保健会议上,英伟达(NVIDIA)创始人兼CEO黄仁勋与礼来(Lilly)CEO戴夫·瑞克斯宣布合作成立首个AI联合创新实验室,旨在通过AI彻底改变药物发现的流程。双方将联合投资高达10亿美元,共同攻克生物学复杂性建模的难题,加速新药研发。
2026-01-26
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AI行业应用
AI基础/开发
2026-01-26
这款人工智能能识别出医生经常错过的危险血细胞
剑桥大学研究人员开发出一种名为CytoDiffusion的生成式AI系统,它能以超越人类专家的精度分析血细胞的形态和结构,从而显著提高白血病等疾病的诊断准确性。该工具不仅能识别罕见异常,还能量化自身的不确定性,为临床医生提供强大的辅助支持。
2026-01-26
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AI新闻/评测
AI工具应用
AI行业应用
2026-01-24
告别“碰运气”式制药:诺奖得主、谷歌 DeepMind 创始人 Hassabis 要用 AI 攻克人类疾病
谷歌 DeepMind 创始人、2024 年诺贝尔化学奖得主戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)正通过其分拆公司 Isomorphic Labs 进军生物制药领域。该公司致力于利用 AI 技术革新传统药物发现模式,改变耗资巨大且失败率高达 90% 的“大海捞针”式研发流程。Isomorphic Labs 采取“结构优先”策略,基于 AlphaFold 核心技术构建 AI 引擎,旨在将药物研发转化为精密工程,力求实现每年研发数十款新药的规模化目标,目前已专注于攻克胰腺癌、肺癌等领...
2026-01-24
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AI基础/开发
2026-01-22
OpenAI 推出医疗保健新方案
OpenAI 正式发布“OpenAI for Healthcare”产品组合,旨在帮助医疗机构提升护理质量、减轻行政负担,同时满足严格的 HIPAA 合规要求。新方案包括专为医疗场景优化的 ChatGPT 医疗保健版(由 GPT-5.2 驱动)和符合 HIPAA 标准的 OpenAI API,为医疗领域的安全、企业级 AI 应用奠定基础。
2026-01-22
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AI行业应用
2026-01-22
OpenAI 医疗保健新篇章:ChatGPT 医疗保健版及 API 正式推出
OpenAI 正式推出企业级“OpenAI 医疗保健”产品组合,核心是“ChatGPT 医疗保健版”,专为满足 HIPAA 合规要求而设计。该组合旨在通过安全的 AI 基础设施,帮助医疗机构提升护理质量、减轻行政负担,并支持临床解决方案的定制化开发。它由专为医疗优化的 GPT-5.2 模型驱动,提供带有透明引用的循证检索,并确保数据安全和合规。
2026-01-22
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AI工具应用
2026-01-21
Horizon 1000:推进人工智能在初级医疗保健中的应用
OpenAI与盖茨基金会宣布启动“Horizon 1000”试点倡议,共同承诺提供5000万美元的资金、技术和技术支持,旨在通过人工智能赋能非洲的初级医疗保健系统。该计划将首先在卢旺达启动,目标是到2028年惠及1000家初级医疗诊所及其社区,以缩小AI能力与实际部署之间的差距,提升全球医疗服务的可及性和质量。
2026-01-21
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AI行业应用
2026-01-18
人工智能医疗淘金热已经来临
TechCrunch深入报道了席卷医疗健康领域的AI淘金热。本文聚焦于AI在诊断、药物研发和个性化治疗中的颠覆性应用,分析了当前资本涌入背后的巨大机遇,同时也探讨了监管和数据安全等关键挑战。
2026-01-18
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AI行业应用
AI工具应用
2026-01-17
OpenAI 和 Anthropic 进军医疗健康领域,我们毫不意外
AI巨头OpenAI和Anthropic正在加速布局医疗健康领域。本周,OpenAI收购了健康初创公司Torch,Anthropic推出了Claude for Health,而Sam Altman投资的Merge Labs也获得了巨额融资。本文探讨了AI公司热衷医疗健康的原因,以及面临的幻觉风险和数据安全挑战。
2026-01-17
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AI新闻/评测
AI行业应用
2026-01-15
AI治疗师的崛起
面对全球性的心理健康危机,人工智能(AI)疗法应运而生。本文评述了四本新书,探讨了AI在心理健康领域的潜力、风险以及与人类照护的复杂关系。从ChatGPT到专业心理应用,AI正以前所未有的方式介入我们的内心世界,但数据隐私、模型可靠性与伦理困境也随之浮现。
2026-01-15
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AI行业应用
AI工具应用
2026-01-14
AI驱动的医疗健康革命:谷歌DeepMind与M&S的合作深入解读
2026-01-14
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AI工具应用
2026-01-14
谷歌发布医疗AI模型MedGemma 1.5 4B:可本地部署,CT、MRI都能处理
谷歌近日发布了专为医疗领域设计的开源AI模型MedGemma 1.5 4B及其语音识别模型MedASR。MedGemma 1.5 4B作为一款轻量化模型,实现了本地部署,显著提升了在文本和图像医疗记录分析方面的准确性。该模型现已升级支持处理包括CT和MRI在内的三维医疗影像数据。同时发布的MedASR在医疗术语转录错误率上低于OpenAI的Whisper large-v3,可无缝集成至MedGemma系列,为医疗AI应用提供了更精准、高效的解决方案。
2026-01-14
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AI工具应用
2026-01-14
这款人工智能可检测出医生常常遗漏的危险血细胞
剑桥大学等机构研发出一种名为CytoDiffusion的生成式AI系统,它能以超越人类专家的准确性和一致性分析血细胞的形状和结构,有效检测出白血病等疾病的细微异常信号。该工具还能量化自身的不确定性,为临床诊断提供强大支持。
2026-01-14
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2026-01-13
Anthropic 在 OpenAI 推出 ChatGPT Health 后,宣布推出医疗保健版 Claude
继 OpenAI 推出 ChatGPT Health 后,Anthropic 迅速跟进,宣布推出专为医疗领域设计的 Claude for Healthcare 工具集。该产品旨在为医疗服务提供商、支付方和患者提供支持,并通过引入“连接器”功能,显著加速了如事先授权审批等耗时的管理流程,尽管人们对 LLM 在医疗建议方面的准确性仍存疑虑。
2026-01-13
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AI行业应用
2026-01-13
英伟达BioNeMo平台被生命科学领导者采纳,以加速人工智能驱动的药物发现
英伟达BioNeMo平台正被多家生命科学领域的领导者采用,以加速AI驱动的药物发现流程。本文聚焦于BioNeMo如何通过生成式AI技术革新药物研发,并提及了与礼来公司共同成立AI实验室的合作。了解这项技术如何赋能科研人员,加速新疗法的开发。
2026-01-13
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