Прорывы в анализе медицинских изображений, предсказании эпидемий, геномике. Как машинное обучение спасает жизни и делает здравоохранение доступнее.
Исследование показывает, как минимальные смещения в данных обучения вызывают серьезные ошибки медицинских ИИ-систем, создавая риски для диагностики и лечения пациентов.
Doximity и OpenEvidence обменялись встречными исками в борьбе за рынок медицинских ИИ-ассистентов. Конфликт может установить юридические прецеденты для защиты ИИ-разработок в медицине.
Исследователи MIT разработали ИИ-модель Fetal SMPL, которая создает точные 3D-модели плода с погрешностью всего 3,1 мм, что может революционизировать пренатальную диагностику.
Стэнфордские исследователи создали реалистичные бенчмарки для оценки медицинских ИИ-агентов, имитирующие настоящие клинические сценарии вместо абстрактных тестов.
Royalty Pharma внедрила AI-платформу AlphaSense, сократив время исследований на 30% и позволив небольшим командам аналитиков работать эффективнее сотен сотрудников.
Психотерапевты используют ChatGPT для диагностики без ведома пациентов, создавая этические и медицинские риски в отсутствие регуляции.
Исследование Стэнфорда показывает: нейроразнообразные сотрудники получают на 40% больше пользы от ИИ-ассистентов, чем нейротипичные коллеги.
Eli Lilly запустила платформу TuneLab, предоставляющую биотех-компаниям доступ к ИИ-моделям, обученным на данных стоимостью $1 млрд.
Искусственный интеллект становится ключевым инструментом преодоления кризиса эффективности в фармацевтических исследованиях, где расходы растут, а выход новых препаратов сокращается.
OpenAI O1 демонстрирует высокую точность в ответах на офтальмологические вопросы, открывая новые возможности для медицинских приложений ИИ.