智能体或重塑医疗AI应用，需精细化满足需求。 2024年尚未结束，涌入医疗领域的大模型已逾百个。
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3692 点击 2024-10-17 15:12
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智能体或重塑医疗AI应用，需精细化满足需求。 2024年尚未结束，涌入医疗领域的大模型已逾百个。
按照传统，FDA会每年秋季都会更新一次人工智能数据库，目前，FDA数据库中共有950个设备。 截至2024年10月，还没有任何使用生成式人工智能或由大型语言模型驱动的设备获批。
微软发表了一篇播客，宣布在其Microsoft Cloud for Healthcare中推出新的医疗保健数据功能和AI工具，包括通过Azure AI Studio中的新医疗保健AI模型、Microsoft Fabric中的医疗保健数据功能、Copilot Studio中的医疗保健AI agents服务以及AI驱动的护理工作流程解决方案。
大模型医疗应用还在早期，最大挑战还是在数据的处理上，国内至少还需要两到三年来解决； 创业公司还有机会，只要找到合适的切入点。这个行业只有撑死的，没有饿死的。
外科医生Dr. Lee在一次美敦力的学术讨论上说到，“外科医生和精英运动员非常相似，都在团队环境中工作，不断的重复训练已达到顶尖的成绩。但运动员往往花费更多的时间在影像室，回顾和研究过去的表现。而医生目前还没有得到足够、及时的信息反馈，以学习和提升手术技能。”
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是在生成式AI领域的突破，我们见证了许多新兴技术的诞生，它们正逐步改变着我们的生活和工作方式。
医疗这块硬骨头，互联网大佬们是非啃不可了。
研究人员提出了一个新的胸部X光图像数据集，该数据集包含临床不确定性和严重性感知的标签，并通过多关系图学习方法进行分析，以提高疾病分类的准确性，扩展了现有的疾病标签信息。
科技飞速发展，AI 如同一位睿智的先锋，不断开拓着新的领域，为人类的生活带来翻天覆地的变化。尤其是在医疗大健康方面，人工智能正以不可阻挡之势与医疗行业深度融合，成为了推动行业进步的强大引擎。
X-Gaussian是一种新型的3D Gaussian Splatting框架，专为X光新视角合成而设计，以减少医疗成像中的X光辐射剂量，通过高效的渲染技术，能够在保持图像质量的同时显著减少训练时间和提升推理速度。