Google разработала ИИ-агент на базе Gemini для медицинских консультаций, который использует активный диалог вместо стандартного подхода «вопрос-ответ». Система показала превосходство в пользовательском тестировании.
Агентный ИИ может решить проблему доступности психиатрической помощи через автономных терапевтов, предиктивные системы и предотвращение кризисов, заполняя пробелы при сохранении человеческого контроля.
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.