FDA批准的AI医疗设备
FDA批准的AI医疗设备按照传统，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。
来自主题: AI资讯
3754 点击 2024-10-16 13:15
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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。
乳腺超声读片不同于传统的放射学读片，需要通过超声医师自己直接操作，获得病变的超声影像，并且经过观察、分析、鉴别和判断，最后获得准确的超声诊断，因此高度依赖于超声医师个人的经验。此外，虽然现代数字化影像存档和通信系统能够存储超声影像片段可供全面重新读片，但是超声检查期间对病变进行实时分析仍然不可替代。计算机辅助实时影像分析可能有助于解决这些问题。