우스터 공과대학(Worcester Polytechnic Institute) 연구진은 95개 뇌 영역의 MRI 스캔을 분석해 알츠하이머병을 거의 93% 정확도로 감지하는 머신러닝 모델을 개발했으며, 해마 부피 감소를 중요한 조기 바이오마커로 확인했습니다.

마이크로소프트가 Copilot Health를 출시했습니다. 이는 50개 이상의 기기에서 수집된 웨어러블 데이터와 HealthEx를 통해 50,000개 이상의 미국 병원 기록을 통합하는 전용 AI 건강 동반자로, 일상적인 환자를 위한 회사의 AI를 의료적 슈퍼인텔리전스로 위치시킵니다.

Nature는 임상 데이터와 유전 정보를 활용해 희귀 질환을 진단하는 획기적인 DeepRare AI 시스템을 발표하여 환자들의 수년간 이어진 진단 여정을 끝냈다고 보도했습니다.

Eko Health의 AI 기반 디지털 청진기는 임상시험에서 중등도~중증 판막성 심장질환을 검출하는 민감도가 92.3%로 나타나 전통적 청진 검사 정확도 46.2%의 거의 두 배에 달했습니다.

마운트시나이 연구에 따르면 AI LLM은 의료 허위정보를 32~46%의 확률로 사실로 받아들이며, 특히 이를 전문가 조언으로 제시할 때 그 비율이 높았습니다.

옥스퍼드 대학교 연구에 따르면 AI 챗봇은 일관성 없는 의료 조언을 제공해 사용자가 신뢰할 수 있는 건강 정보를 식별하기 어렵게 만듭니다.

하버드 연구진이 Nature Neuroscience에 BrainIAC 기초 모델을 발표했으며, 48,900개의 MRI 스캔으로부터 치매, 뇌졸중 및 암을 예측합니다.

유타주는 헬스테크 스타트업 Doctronic과 협력해 임상 평가를 수행한 후 약 200가지의 일반 의약품을 자율적으로 갱신하는 AI 시스템을 출시했습니다. Doctronic은 자사 AI 의사가 규제 승인을 필요로 하지 않는다고 주장해 이번 계획은 FDA의 감독 권한에 대한 중대한 의문을 제기합니다.

이 딥러닝 도구는 달팽이관의 유모세포를 전례 없는 3D로 시각화하여 난청 치료 연구를 진전시킵니다.

MIT 연구진은 가장 성능이 우수한 기계 학습 모델도 새로운 데이터 환경에 적용되면 최악의 성능을 보일 수 있으며, 의료 AI 및 기타 중요한 응용 분야에서 잘못된 상관관계로 인한 숨겨진 위험을 드러낸다고 보여줍니다.