Microsoft запустила Copilot Health — специализированного ИИ-компаньона для здоровья, который интегрирует данные носимых устройств более чем с 50 устройств и записи более чем из 50 000 больниц США через HealthEx, тем самым ориентируя ИИ компании на создание медицинского суперразума для повседневных пациентов.
Исследователи MIT разработали языковую модель для оптимизации кодонов, повышающую выработку белка, в том числе трастузумаба, на 25–300%; опубликовано в PNAS.
Цифровой стетоскоп с ИИ от Eko Health показал чувствительность 92,3% при выявлении умеренных и тяжёлых заболеваний клапанов сердца, почти вдвое превосходя 46,2% точность традиционного аускультативного обследования в клинических испытаниях.
Исследователи представили инструмент ИИ dSHERLOCK, который диагностирует смертельно опасные инфекции Candida auris за 20 минут, революционизируя контроль инфекций в больницах.
Исследователи MIT разработали новаторское программное обеспечение на основе ИИ, которое автоматически сегментирует восемь отдельных пучков нервных волокон на МРТ-сканах ствола мозга.
Исследование Mount Sinai показывает, что ИИ-LLM принимают медицинскую дезинформацию за правду в 32–46% случаев, особенно когда она представлена как совет эксперта.
Исследование Оксфордского университета показывает, что ИИ-чатботы дают противоречивые медицинские рекомендации, из-за чего пользователям трудно определить надежную информацию о здоровье.
Исследователи из Гарварда опубликовали в Nature Neuroscience базовую модель BrainIAC, предсказывающую деменцию, инсульт и рак по 48 900 МРТ-сканам.
Крупное шведское исследование 100 000 женщин, опубликованное в The Lancet, показало, что применение ИИ для помощи в анализе маммограмм привело к 12%-ному сокращению интервальных диагнозов рака молочной железы, что является значительным прорывом в медицинской визуализации.
Анализ показывает, что ИИ увеличивает спрос на радиологов несмотря на автоматизацию; клиника Майо с 2016 года нанимает на 55% больше радиологов, что демонстрирует парадокс Джевонса в контексте ИИ.
