Революция AI в медицине и здравоохранении. Диагностика заболеваний, разработка лекарств, персонализированная медицина и цифровые терапевты.
Прорывы в анализе медицинских изображений, предсказании эпидемий, геномике. Как машинное обучение спасает жизни и делает здравоохранение доступнее.
MIT разработал ИИ-систему MultiverSeg, которая ускоряет разметку медицинских изображений для исследований. Инструмент требует все меньше ручного вмешательства с каждым новым изображением.
Google представил AfriMed-QA — первый масштабный медицинский бенчмарк для оценки языковых моделей в африканском контексте здравоохранения с 15 000 вопросов от 621 специалиста.
В медицинском ИИ побеждает не лучшая технология, а та, которой больше всего доверяют. Три стратегии построения доверия: академическая валидация, флагманские клиники и регуляторное одобрение.
Исследование показывает, что языковые модели превосходят врачей в диагностике сложных медицинских случаев с точностью 76% против 58%, открывая новые возможности для клинической практики.
Microsoft разрабатывает ИИ-систему для ускорения диагностики редких генетических заболеваний. Технология поможет анализировать миллионы генетических вариантов и сократить время постановки диагноза.
Медицинские ИИ-системы демонстрируют системное смещение, недооценивая симптомы у женщин и этнических меньшинств, что может приводить к серьезным клиническим последствиям.
