MicrosoftはCopilot Healthを開始しました。これは50以上のデバイスのウェアラブルデータとHealthExを通じて5万以上の米国病院の記録を統合する専用のAIヘルスコンパニオンであり、同社のAIを日常の患者向けの医療的スーパーインテリジェンスへと位置づけるものです。

MITの研究者がコドン最適化のための言語モデルを開発し、トラスツズマブを含むタンパク質生産を25～300%向上させた。研究はPNASに掲載された。

Eko HealthのAI搭載デジタル聴診器は臨床試験で中等度〜重度の弁膜性心疾患の検出において感度92.3%を示し、従来の聴診検査の46.2%の精度のほぼ2倍となりました。

研究者らは、致命的なCandida auris感染を20分で診断するAIツール「dSHERLOCK」を発表し、院内感染対策に革命をもたらしました。

MITの研究者らが、脳幹のMRI画像で8つの異なる神経繊維束を自動でセグメント化する画期的なAI搭載ソフトウェアを開発しました。

マウントサイナイの研究は、AIの大規模言語モデルが医療に関する誤情報を32〜46%の確率で信じることを示しており、特にそれが専門家の助言として提示された場合に顕著です。

オックスフォード大学の研究は、AIチャットボットが一貫性のない医療アドバイスを提供しており、ユーザーが信頼できる医療情報を見分けることを困難にしていると報告しています。

ハーバードの研究者がNature NeuroscienceにBrainIACの基盤モデルを発表し、48,900件のMRIスキャンから認知症、脳卒中、がんを予測します。

10万人の女性を対象とした画期的なスウェーデンの研究がThe Lancetに掲載され、マンモグラム解析にAIを導入することで、検診間に発見される乳がん（インターバル乳がん）の診断が12%減少し、医用画像分野で大きな突破口となったことが示されました。

分析によれば、自動化にもかかわらずAIは放射線科医の需要を増加させている。メイヨー・クリニックは2016年以降、放射線科医の雇用を55%増やしており、AIにおけるジェヴォンズの逆説を示している。