Recientemente, la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC) ha anunciado una gran noticia. El grupo de investigación del profesor Sun Cheng y sus colaboradores han desarrollado con éxito el sistema de puntuación "TIMES" para predecir la recurrencia del cáncer de hígado, y lo han convertido en una herramienta de diagnóstico con IA de acceso público y gratuito. Los resultados se publicaron a las 00:00 del 13 de marzo, hora de Beijing, en la revista académica internacional Nature. El cáncer de hígado, la tercera causa principal de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo, tiene una tasa de recurrencia del 70% después de la cirugía, y la predicción precisa de la recurrencia del cáncer de hígado ha sido un desafío médico. La distribución espacial de las células inmunitarias en el microambiente tumoral tiene un impacto importante en el pronóstico del paciente, pero anteriormente...

Recientemente, el Hospital Zhongshan afiliado a la Universidad de Fudan y el Instituto de Inteligencia Científica de Shanghai lanzaron conjuntamente CardioMind (观心), el primer modelo de IA especializado en cardiología de China. Esta innovadora tecnología marca el comienzo de una nueva era en el diagnóstico inteligente de enfermedades cardiovasculares. El modelo, denominado "AI cardiólogo", tiene como objetivo imitar el razonamiento de los mejores expertos para mejorar la eficiencia del diagnóstico y tratamiento de las enfermedades cardiovasculares. El académico de la Academia de Ciencias de China y director de cardiología, Junbo Ge, declaró en la presentación que el modelo CardioMind no se limita a introducir datos en la IA.

Recientemente, Ping An Healthcare Technology Company Limited lanzó oficialmente su servicio de asistente de IA para médicos, "Ping An Xin Yi". Este servicio se lanzará completamente en la aplicación Ping An Good Doctor, brindando a los usuarios consultas de salud durante todo el día. Este asistente digital, mediante tecnología avanzada de persona digital y macrodatos médicos, combinada con el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, puede simular de manera eficiente el conocimiento y la experiencia profesional de un médico real. Nota de la imagen: La imagen fue generada por IA, el servicio de autorización de imágenes es Midjourney. Los usuarios pueden acceder directamente a través de la aplicación Ping An Good Doctor.

El 11 de enero de 2025, Beijing JD Century Trading Co., Ltd. celebró en Beijing la Conferencia Anual de Médicos de JD Health 2025 y la Conferencia de Atención Médica Digital. En la conferencia, JD Health lanzó oficialmente la línea completa de productos de modelos grandes basada en sus escenarios en línea, "AI Jingyi", y el primer producto de modelos grandes del sector para aplicaciones en todos los escenarios hospitalarios, "JD Zhuoyi", con el objetivo de utilizar la capacidad tecnológica del modelo grande médico "Jingyi Qianxun" para crear un sistema de servicio de productos de modelos grandes que cubra todos los escenarios en línea y fuera de línea de la atención médica, con el fin de mejorar la experiencia del paciente y ayudar a los médicos en la práctica clínica.

Un equipo de investigación de la Universidad China de Hong Kong (Shenzhen) y el Instituto de Big Data de Shenzhen han publicado recientemente un modelo de lenguaje grande (LLM) médico llamado HuatuoGPT-o1. Este modelo está diseñado específicamente para el razonamiento complejo en el ámbito médico, con el objetivo de mejorar la fiabilidad del diagnóstico y la toma de decisiones médicas. A diferencia de los LLM anteriores que se centraban en el razonamiento matemático, HuatuoGPT-o1 se centra en el campo específico de la medicina, simulando el riguroso proceso de pensamiento de los médicos en su trabajo diario y abriendo así nuevas vías para el desarrollo de la IA médica. El equipo de investigación cree...

Un nuevo estudio sugiere que el sistema de inteligencia artificial o1-preview de OpenAI podría superar a los médicos humanos en el diagnóstico de casos médicos complejos. Un equipo de investigación de la Facultad de Medicina de Harvard y la Universidad de Stanford realizó una prueba exhaustiva de diagnóstico médico de o1-preview, mostrando una mejora significativa con respecto a las versiones anteriores. Según los hallazgos, o1-preview logró una precisión de diagnóstico del 78.3% en todos los casos probados. En una comparación directa de 70 casos específicos, el sistema

¡La aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito médico ha experimentado un gran avance! Un estudio conjunto realizado por la Universidad de Harvard, la Universidad de Stanford y otras instituciones de primer nivel muestra que el modelo o1-preview de OpenAI ha demostrado una capacidad asombrosa en múltiples tareas de razonamiento médico, incluso superando a los médicos humanos. Este estudio no solo evaluó el rendimiento del modelo en pruebas de selección múltiple médicas, sino que también examinó a fondo su capacidad de diagnóstico y gestión en escenarios clínicos simulados, con resultados notables. Los investigadores, a través de cinco experimentos, evaluaron el o1-...

Recientemente, la empresa emergente de imágenes cardiovasculares Cleerly está utilizando la inteligencia artificial (IA) para detectar precozmente posibles riesgos cardíacos. La empresa utiliza la IA para analizar exploraciones de TC del corazón, identificando signos tempranos de enfermedad coronaria, de forma similar a las radiografías y colonoscopias en las pruebas de detección del cáncer de mama y de colon. El fundador de Cleerly y cardiólogo James Min afirma: "La mayoría de las personas que mueren de enfermedades cardíacas nunca presentan síntomas antes del evento. Necesitamos empezar a realizar pruebas de detección generalizadas para detectar posibles enfermedades cardíacas". Este concepto

Cuerpo del texto: En los últimos años, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito médico ha recibido una atención creciente. En particular, muchos hospitales esperan que los chatbots como ChatGPT sirvan como herramientas auxiliares para mejorar la eficiencia del diagnóstico médico. Sin embargo, un estudio reciente publicado en la revista 《JAMA Network Open》 muestra que el uso de ChatGPT no ha mejorado significativamente la capacidad de diagnóstico de los médicos. Este estudio revela el potencial y las limitaciones de la IA en el diagnóstico médico. Nota sobre la imagen: Imagen generada por IA

El uso de la inteligencia artificial en el ámbito médico está en constante expansión. Recientemente, un estudio reveló que ChatGPT-4, el chatbot desarrollado por OpenAI, supera a los médicos en precisión diagnóstica, generando un amplio debate e interés. Publicado en la revista JAMA Network Open, el estudio evaluó a 50 médicos en seis casos complejos. Los resultados mostraron que los médicos asistidos por ChatGPT obtuvieron una puntuación media del 76%, mientras que aquellos que no utilizaron la herramienta alcanzaron solo el 74%. Sorprendentemente, Chat...

Recientemente, el Servicio Nacional de Salud de Inglaterra (NHS) recibió la aprobación para comenzar a utilizar un escáner de inteligencia artificial de tan solo 1 libra en las radiografías. El objetivo de esta nueva tecnología es ayudar a los médicos a detectar con mayor precisión si un paciente tiene una fractura, especialmente en los departamentos de urgencias y centros de atención de urgencia, donde a menudo se producen diagnósticos perdidos. Nota de la imagen: Imagen generada por IA, la imagen está autorizada por Midjourney. Los datos muestran que en la atención médica de urgencia, aproximadamente el 10% de los casos de fracturas son pasados por alto o diagnosticados con retraso por el personal médico.

En los últimos años, la influencia de la inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario ha sido cada vez más significativa, especialmente en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento. El desarrollo de los grandes modelos de lenguaje visual médico (Med-LVLMs) ha abierto nuevas posibilidades para lograr herramientas de diagnóstico médico más inteligentes. Sin embargo, estos modelos a menudo se enfrentan a un problema importante en sus aplicaciones prácticas: las alucinaciones fácticas. Este fenómeno no solo puede provocar diagnósticos erróneos, sino que también puede tener graves consecuencias para la salud del paciente. Para abordar este problema que afecta a la IA médica, la investigación...

La detección de aneurismas cerebrales en el campo del diagnóstico de imágenes médicas siempre ha sido un desafío. Sin embargo, recientemente se ha desarrollado con éxito un modelo basado en el aprendizaje profundo que proporciona a los radiólogos una herramienta de apoyo poderosa. Esta tecnología no solo puede mejorar la tasa de detección de aneurismas cerebrales, sino que también puede reducir significativamente el tiempo de interpretación de imágenes y el procesamiento posterior. Los investigadores indican que esta herramienta tiene un enorme potencial para mejorar los flujos de trabajo clínicos y mejorar el diagnóstico de aneurismas cerebrales. El diagnóstico oportuno y preciso de los aneurismas cerebrales es esencial para iniciar las estrategias de manejo adecuadas, optimizar los resultados de los pacientes y mitigar los efectos de esta condición en los individuos.

Recientemente se lanzó oficialmente la versión 0.6 de CodeFuse IDE, que incluye la función de reparación con IA para el diagnóstico de problemas del editor, y admite la aparición simultánea de completado implícito al completar desplegable, lo que mejora aún más la comodidad y la eficiencia de la escritura de código. CodeFuse IDE es un entorno de desarrollo integrado (IDE) con IA basado en el modelo grande propio CodeFuse y el framework de IDE propio OpenSumi de Ant, admite los lenguajes de programación principales y proporciona código durante el desarrollo

En el rápido desarrollo de la tecnología médica, la inteligencia artificial está cambiando silenciosamente los métodos de diagnóstico en el campo de la radiología. Qure.ai, una empresa innovadora, se encuentra a la vanguardia de esta transformación, utilizando la tecnología de IA para inyectar nueva vitalidad a los servicios médicos, mejorando no solo la eficiencia y precisión del diagnóstico, sino también ofreciendo una solución esperanzadora para aliviar la escasez de recursos médicos. El sistema de IA de Qure.ai ha demostrado una capacidad notable. Puede analizar una gran cantidad de imágenes médicas en poco tiempo, incluyendo radiografías de tórax, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, identificando con precisión enfermedades como la tuberculosis, el cáncer de pulmón y los accidentes cerebrovasculares.

La facultad y el hospital de medicina de la Universidad de Colonia han desarrollado conjuntamente una plataforma de patología digital basada en inteligencia artificial para acelerar y mejorar la eficiencia y precisión del análisis automatizado de secciones de tejido de cáncer de pulmón. La plataforma utiliza la inteligencia artificial para analizar las secciones de tejido, acelerando no solo el proceso de diagnóstico, sino también identificando cambios relacionados con moléculas específicas para permitir planes de tratamiento personalizados para los pacientes. Esta tecnología revoluciona los métodos tradicionales de examen patológico, digitalizando las secciones de tejido para que los patólogos puedan analizarlas en la pantalla de una computadora, aumentando la eficiencia y sentando las bases para una aplicación más profunda de la inteligencia artificial. Estudios muestran que...

La aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito médico ha experimentado un progreso significativo, pero un estudio ha puesto de manifiesto las limitaciones de la IA general, como ChatGPT, en el diagnóstico médico complejo. Dirigido por el educador médico Amrit Kirpalani de la Universidad Western de Ontario, Canadá, el estudio descubrió que ChatGPT cometió errores en 76 de 150 casos médicos complejos, con una tasa de error superior al 50%. La base de casos utilizada en este estudio se asemeja más a situaciones médicas reales que el examen de licencia médica de Estados Unidos, incluyendo diversas complicaciones y problemas de diagnóstico. El estudio señala que...

En agosto, DingTalk presentó una serie de nuevas funciones para su 'Cerebro Organizacional', incluyendo diagnóstico ágil de la organización, análisis de costes de reuniones y monitorización de la eficiencia de los procesos. Estas herramientas buscan ayudar a los gerentes de empresa a comprender y optimizar completamente la estructura y la eficiencia operativa de sus organizaciones.

Recientemente, un equipo internacional de investigadores chinos y singapurenses desarrolló con éxito DeepDR-LLM, el primer sistema de inteligencia artificial multimodal del mundo para el diagnóstico y tratamiento de la diabetes. Los resultados de esta investigación se publicaron el 19 de julio de 2024 en la revista Nature Medicine.

El modelo PANDA, mediante la combinación de TC de exploración simple e IA, identifica lesiones de cáncer de páncreas en etapa temprana. El proyecto benéfico de detección temprana de múltiples cánceres mediante IA de Alibaba se lanza en Lishui, Zhejiang. Lishui puede realizar la detección temprana de múltiples cánceres y enfermedades. El modelo PANDA, tras su validación clínica, mejora la sensibilidad de identificación del cáncer de páncreas. PANDA aumenta la eficiencia de la detección del cáncer y mejora el pronóstico de los pacientes con cáncer. La revista Nature Medicine califica a PANDA de tener alta sensibilidad y conveniencia.