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。
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。
在医疗领域中,大语言模型已经有了广泛的研究。然而,这些进展主要依赖于英语的基座模型,并受制于缺乏多语言医疗专业数据的限制,导致当前的医疗大模型在处理非英语问题时效果不佳。
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。
扩展多模态大语言模型(MLLMs)的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化,包括模型架构、数据构建和训练策略,尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
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。