Google AI 医学影像模型
机器学习 (ML) 有潜力彻底改变医疗保健，从减少工作量和提高效率到发现新的生物标志物和疾病信号。为了负责任地利用这些好处，研究人员采用可解释性技术来了解机器学习模型如何进行预测。然而，当前基于显着性的方法突出了重要的图像区域，通常无法解释特定的视觉变化如何驱动机器学习决策。
医疗AI
Google DeepMind 发布了 AlphaFold 3
能够预测所有生命分子结构和相互作用 AI 模型
该模型能够生成蛋白质、DNA 和其他分子的 3D 结构，并揭示它们如何组合在一起。
该模型还能够模拟影响细胞健康的化学变化，并检测可能导致疾病的异常。
AlphaFold 3 将为全球科学研究人员和机构免费开放。它的高精度和新一代架构可支持药物发现和生物学的突破性进展。
科学家通过机器学习模型，为脓毒症治疗“争分夺秒”
这项研究的结果表明，个性化的抗生素治疗时间建议模型可以帮助医生更好地决策，避免治疗延迟或过早给药带来的潜在危害，同时降低患者的死亡率和医疗成本。
基于LLAMA3构建的医疗领域的多模态模型
@ICepfl 和 @YaleMed 的研究人员联手构建了 Meditron，这是一款适用于资源匮乏的医疗环境的 LLM 套件。借助 Llama 3，他们的新模型在 MedQA 和 MedMCQA 等基准测试中优于其参数类别中的大多数开放模型。
希波克拉底：用于推进医疗保健领域大型语言模型的开源机器学习框架
Koç 大学、Hacettepe 大学、Yıldız Technical University 和 Robert College 的研究人员推出了“Hippocrates”，这是一个专为 LLMs 医疗保健应用量身定制的开源框架。与依赖专有数据的先前模型不同，希波克拉底授予对其广泛资源的完全访问权限，从而促进医疗人工智能研究领域的更大创新和协作。该框架的突出之处在于将持续的预训练和强化学习与人类专家的反馈相结合，增强了模型在医疗环境中的实用性。
谷歌发布基于 Gemini 微调的医疗领域模型 Med-Gemini
在临床推理、多模态理解和长文本处理方面都有很大的提升。
研究人员用了14个医疗基准测试Med-Gemini的能力。
结果发现,它在10个基准上都取得了最佳表现,远超之前最强的GPT-4模型。
巴西医生使用 Apple Vision Pro辅助手术
巴西的骨科医生Bruno Gobbato最近使用Vision Pro成功进行了肩袖撕裂的手术。这种手术通常是由于肌腱组织的长期磨损和撕裂造成的。
Vicarious ：允许外科医生360度可视化和进入腹部的手术机器人
该机器人只需要1.5厘米的小切口来进行腹部手术，这比一枚硬币还小，大大减少了手术对患者身体的伤害和术后恢复时间。
MedSAM：通用医学影像分割模型
MedSAM是一种医学影像分割工具，它能够自动识别和描绘医学影像中的重要区域，比如肿瘤或其他组织的病变。
通过学习大量医学影像和对应的掩模（即正确的分割结果），它能够处理各种不同的医学影像和复杂情况。
它可以帮助医生更快、更准确地诊断疾病。
AI医疗设备DermaSensor 刚刚获得FDA批准
能够检测所有主要皮肤癌的AI医疗设备DermaSensor 刚刚获得FDA批准
该设备能检测三种最常见的皮肤癌：黑色素瘤、基底细胞癌和鳞状细胞癌。
在1000多名患者的研究中，DermaSensor在检测224例皮肤癌方面表现出高灵敏度，正确阳性率为96%
Medivis SurgicalAR ：由AI驱动的增强现实手术平台
增强现实（AR）：SurgicalAR 使用增强现实技术，通过全息图像为医生提供手术过程中的视觉辅助。这种技术能够将3D图像直观地展示在医生的视野中，使他们能够更精确地定位和了解病人的内部结构。
人工智能（AI）：SurgicalAR 结合了人工智能，特别是在图像处理和数据分析方面。AI能够帮助解析医学图像，提供更深入的诊断信息，并辅助医生制定更有效的手术计划。
手机也可以当“助听器”使用
Listen AS公司最新发布的MobileEars！
这是一款免费的iOS应用程序，通过它帮助轻度到中度听力损失患者在看电视或是在开会时听到较清晰的声音。
（注意：MobileEars类似于非处方的“个人声音放大装置”，不是助听器，也不能替代助听器。）
这个人工智能模型将改变整个医疗行业。
MedLM 帮助 HCA Healthcare 等医疗系统自动记录急诊室就诊情况。
它获取医患会面的记录，并将其拆分成医疗服务提供者说明的组成部分。
