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.