हाल ही में, फुदान विश्वविद्यालय के संलग्न झोंगशान अस्पताल और शंघाई विज्ञान बुद्धिमत्ता संस्थान ने मिलकर भारत का पहला कार्डियोवैस्कुलर विशेष चिकित्सा AI बड़ा मॉडल “ऑब्ज़र्व हार्ट” (CardioMind) जारी किया है, यह नवीन तकनीक कार्डियोवैस्कुलर उपचार के बुद्धिमत्ता युग के आगमन का प्रतीक है। इस मॉडल को “AI हार्ट डॉक्टर” कहा जाता है, इसका उद्देश्य शीर्ष विशेषज्ञों की सोच की नकल करना और कार्डियोवैस्कुलर रोगों के उपचार की दक्षता में सुधार करना है। चीन विज्ञान अकादमी के सदस्य और कार्डियोलॉजी विभाग के प्रमुख, गे जुनबो ने जारी समारोह में कहा कि ऑब्ज़र्व हार्ट बड़ा मॉडल केवल डेटा को AI में इनपुट करने तक ही सीमित नहीं है

हाल ही में, पायनियर हेल्थ मेडिकल टेक्नोलॉजी कंपनी लिमिटेड ने आधिकारिक तौर पर अपने चिकित्सा विशेषज्ञ एआई असिस्टेंट सेवा 'पायनियर शिनमेड' को लॉन्च किया है। यह सेवा पायनियर हेल्थ ऐप पर पूरी तरह से लॉन्च की जाएगी और उपयोगकर्ताओं को चौबीसों घंटे स्वास्थ्य परामर्श प्रदान करेगी। यह डिजिटल असिस्टेंट उन्नत डिजिटल मानव तकनीक और चिकित्सा बड़े डेटा का उपयोग करता है, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों को मिलाकर वास्तविक डॉक्टरों के पेशेवर ज्ञान और अनुभवों की प्रभावी ढंग से नक़ल करता है। चित्र स्रोत: यह चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, और मिडजर्नी छवि अधिकार सेवा प्रदाता द्वारा अधिकृत है। उपयोगकर्ता पायनियर हेल्थ ऐप के माध्यम से सीधे एक्सेस कर सकते हैं।

हॉन्ग कॉन्ग विश्वविद्यालय (HKU) की शोध टीम ने हाल ही में घोषणा की कि उन्होंने एक एआई-आधारित इमेजिंग टूल विकसित किया है, जिसका उद्देश्य कैंसर निदान की गति और सटीकता को बढ़ाना है। "सेल मॉर्फोलॉजी एंटी-डिस्टिलेशन" (CytoMAD) नाम की यह नई तकनीक, इंजीनियरिंग स्कूल के प्रोफेसर काईवेन ची द्वारा संचालित, सामान्य मार्किंग तकनीकों के बिना सटीक एकल सेल विश्लेषण के लिए जनरेटिव एआई विधियों का उपयोग करती है। CytoMAD की तकनीक की हॉन्ग कॉन्ग विश्वविद्यालय के ली काशिंग मेडिकल कॉलेज और मैरी हॉस्पिटल के सहयोग से परीक्षण किया गया है, और यह फेफड़े के कैंसर रोगियों के मूल्यांकन में प्रभावी साबित हुई है।

कैंसर के इलाज की यात्रा में, प्रारंभिक पहचान हमेशा एक चुनौतीपूर्ण मुद्दा रहा है। हाल के वर्षों में, तरल बायोप्सी तकनीक ने अपनी गैर-आक्रामकता और उच्च संवेदनशीलता के कारण व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि, मौजूदा परीक्षण तकनीकें अक्सर गहरे लक्षित अनुक्रमण पर निर्भर करती हैं, जो कई प्रकार के डेटा को एकीकृत करने में कठिनाई पैदा करती हैं, और इस प्रकार संवेदनशीलता और विशिष्टता को प्रभावित करती हैं। इस तकनीकी कमी को लक्षित करते हुए, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय की शोध टीम ने全基因组的 TET 辅助吡啶硼烷测序(TAPS) के आधार पर नई बहु-मोडल चक्र ट्यूमर DNA (ctDNA)检测方法 विकसित की है। इस विधि का最大亮

हाल ही में, एक उपयोगकर्ता ने Reddit पर एक उल्लेखनीय अनुभव साझा किया, जिसमें कहा गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता चैटबॉट ChatGPT ने उसके जीवन के लिए महत्वपूर्ण मदद प्रदान की, समय पर एक दुर्लभ किडनी रोग का निदान किया। यह पोस्ट तेजी से वायरल हो गई, जिससे कई उपयोगकर्ताओं का ध्यान और चर्चा मिली। इस उपयोगकर्ता, जिसका उपयोगकर्ता नाम “Ananymous717” है, ने एक साधारण व्यायाम के बाद अपने शरीर में असामान्य असुविधा महसूस की। उसने याद किया: "लगभग एक सप्ताह पहले, मैंने एक ऐसा व्यायाम किया जिसे मैं कम तीव्रता का समझता था, लेकिन उठने पर..."

हांगकांग चाइनीज यूनिवर्सिटी (शेन्ज़ेन) और शेन्ज़ेन बिग डेटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के शोध टीम ने हाल ही में HuatuoGPT-o1 नामक चिकित्सा बड़े भाषा मॉडल (LLM) जारी किया है। यह मॉडल चिकित्सा क्षेत्र के जटिल तर्क के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है, जिसका उद्देश्य चिकित्सा निदान और निर्णय लेने की विश्वसनीयता को बढ़ाना है। पहले के LLMs जो मुख्य रूप से गणितीय तर्क पर केंद्रित थे, के विपरीत, HuatuoGPT-o1 चिकित्सा के इस विशेष क्षेत्र में ध्यान केंद्रित करता है, जो चिकित्सकों के वास्तविक कार्यों में गंभीर सोच प्रक्रिया का अनुकरण करके चिकित्सा AI के विकास के लिए एक नई दिशा खोलता है।

एक नए अध्ययन से पता चलता है कि OpenAI का o1-preview कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जटिल चिकित्सा मामलों के निदान में मानव डॉक्टरों की तुलना में बेहतर हो सकती है। हार्वर्ड मेडिकल स्कूल और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की शोध टीम ने o1-preview का पूर्ण चिकित्सा निदान परीक्षण किया, जिसके परिणामस्वरूप इस प्रणाली में पिछले संस्करणों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। अध्ययन के परिणामों के अनुसार, o1-preview ने सभी परीक्षण किए गए मामलों में 78.3% की सही निदान दर हासिल की। 70 विशेष मामलों की सीधी तुलना में, यह प्रणाली

चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रयोग ने एक बार फिर महत्वपूर्ण प्रगति की है! हार्वर्ड विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और अन्य शीर्ष संस्थानों के सहयोग से किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि OpenAI का o1-preview मॉडल कई चिकित्सा तर्क कार्यों में अद्भुत क्षमताओं का प्रदर्शन करता है, यहां तक कि मानव चिकित्सकों से भी आगे निकल गया है। यह अध्ययन न केवल उस मॉडल के चिकित्सा बहुविकल्पीय परीक्षण में प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, बल्कि इसकी वास्तविक क्लिनिकल दृश्यों में निदान और प्रबंधन क्षमताओं पर भी ध्यान केंद्रित करता है, जिसका परिणाम आश्चर्यजनक है। शोधकर्ताओं ने o1- के माध्यम से पांच प्रयोग किए,

हांगकांग चाइनीज़ यूनिवर्सिटी (CUHK) की अनुसंधान टीम ने 'VisionFM' नामक एक नया मूलभूत एआई मॉडल सफलतापूर्वक विकसित किया है, जो नेत्र रोगों के निदान और भविष्यवाणी पर केंद्रित है, विशेष रूप से रोग स्क्रीनिंग और ग्लूकोमा की प्रगति के पूर्वानुमान के मामलों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। संबंधित अनुसंधान पिछले महीने 'NEJM AI' पत्रिका में प्रकाशित हुआ है। चित्र स्रोत संबंधी नोट: चित्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता MidjourneyVisionFM की क्षमताएँ ध्यान आकर्षित करती हैं। अनुसंधान दर्शाता है कि इस मॉडल ने 12 प्रकार के नेत्र रोगों का निदान करते समय, इसकी सटीकता केवल ये।

हाल ही में, कार्डियोवैस्कुलर इमेजिंग स्टार्टअप Cleerly संभावित हृदय रोग के खतरों का पूर्व-नियंत्रण करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक का उपयोग कर रहा है। कंपनी एआई का उपयोग करके हृदय के सीटी स्कैन छवियों का विश्लेषण करती है, कोरोनरी artery रोग के प्रारंभिक संकेतों की पहचान करती है, जो स्तन कैंसर और कोलन कैंसर स्क्रीनिंग में एक्स-रे और कोलोनोस्कोपी के समान है। Cleerly के संस्थापक, हृदय रोग विशेषज्ञ जेम्स मिन ने कहा: "जिन्हें हृदय रोग से मृत्यु होती है, उनमें से अधिकांश को रोग होने से पहले कभी भी कोई लक्षण नहीं दिखाई देता। हमें संभावित हृदय रोगियों की व्यापक स्क्रीनिंग शुरू करने की आवश्यकता है।" यह विचार

23 नवंबर को, राष्ट्रीय चिकित्सा बीमा प्रशासन ने कहा कि उसने पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक निदान को परियोजना दिशानिर्देशों में शामिल किया है, जिसमें रेडियोलॉजिकल जांच, अल्ट्रासोनिक जांच और पुनर्वास परियोजनाओं में "कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक" के विस्तार बिन्दु स्थापित किए गए हैं, और इस कार्यवाही से रोगियों पर अतिरिक्त बोझ नहीं डाला जाएगा। यह कदम एआई सहायक तकनीकों के नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए बाधाएं दूर करता है। 2024 की शुरुआत में, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता+" पहली बार सरकारी कार्य रिपोर्ट में शामिल किया गया, और संबंधित क्रियाकलाप तेजी से प्रगति कर रहे हैं। राष्ट्रीय विकास और सुधार आयोग ने इसकी नई गुणवत्ता उत्पादन शक्ति को बढ़ावा देने की भूमिका पर जोर दिया, बीजिंग और कई अन्य स्थानों ने क्रियान्वयन योजनाएँ पेश कीं, जो सभी क्षेत्रों में स्मार्टाइजेशन को बढ़ावा देती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस धीरे-धीरे मानसिक स्वास्थ्य क्षेत्र में निदान के तरीके को बदल रहा है। काउनास प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के शोध दल ने एक क्रांतिकारी अवसाद निदान मॉडल विकसित किया है, जो आवाज़ और ब्रेनवेव डेटा के मल्टी-मोडल विश्लेषण के द्वारा मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं की सटीक पहचान के लिए एक नया मार्ग प्रशस्त करता है। इस शोध का मूल उद्देश्य पारंपरिक एकल डेटा निदान की सीमाओं को तोड़ना है। शोध दल ने आवाज़ को एक प्रमुख डेटा स्रोत के रूप में चुना है, क्योंकि यह स्थिति की भावना को सूक्ष्मता से दर्शा सकती है। बोलने की गति, स्वर, भावनात्मक ऊर्जा सभी अवसाद के संभावित संकेत हो सकते हैं। चित्र स्रोत टिप्पणी

हाल ही में, इंग्लैंड की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (NHS) ने अनुमोदन प्राप्त किया है और X-रे जांच में केवल 1 पाउंड में एक AI स्कैन का उपयोग करना शुरू कर दिया है। इस नई तकनीक का लक्ष्य डॉक्टरों को अधिक सटीकता के साथ यह निर्धारित करने में मदद करना है कि क्या मरीज के पास फ्रैक्चर है, विशेष रूप से आपातकालीन विभाग और आकस्मिक देखभाल केंद्रों में, क्योंकि यहां अक्सर गलत निदान की स्थिति होती है। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney के अनुसार, चिकित्सा आपातकालीन उपचार में, लगभग 10% फ्रैक्चर मामलों को चिकित्सा पेशेवरों द्वारा अनदेखा या निदान में देरी की जाती है। यह

कैंसर की लड़ाई के मोर्चे पर, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के वैज्ञानिकों ने एक उत्साहजनक समाचार लाया है। उन्होंने नवीनतम सुपर-स्मार्ट AI मॉडल CHIEF का परिचय दिया है, जो विभिन्न प्रकार के कैंसर में सटीक निदान, मरीजों के परिणामों की भविष्यवाणी, और यहां तक कि उपचार योजनाओं की सिफारिश करने में सक्षम है। यह AI एक सर्वगुण संपन्न चिकित्सा सहायक की तरह है, चिकित्सकों को जटिल कैंसर निदान में स्पष्ट मार्गदर्शन प्रदान करता है। CHIEF एक विशेष रूप से प्रशिक्षित AI प्रणाली है, जो उन पारंपरिक AI से पूरी तरह से भिन्न है जो केवल एकल कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं।

चिकित्सा चित्र निदान के क्षेत्र में, मस्तिष्क की एनीरिज़्म का पता लगाना हमेशा एक चुनौती रहा है। लेकिन हाल ही में, गहन अधिगम पर आधारित एक मॉडल सफलतापूर्वक विकसित हुआ है, जो रेडियोलॉजिस्टों के लिए एक शक्तिशाली सहायक उपकरण प्रदान करता है। यह तकनीक न केवल मस्तिष्क की एनीरिज़्म की पहचान दर को बढ़ा सकती है, बल्कि चित्र व्याख्या और बाद की प्रक्रिया के समय को भी महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि ऐसे उपकरण नैदानिक कार्य प्रवाह को बेहतर बनाने और मस्तिष्क की एनीरिज़्म के निदान में सुधार करने के लिए विशाल संभावनाएं रखते हैं। मस्तिष्क की एनीरिज़्म का समय पर और सटीक निदान उचित प्रबंधन रणनीतियों को शुरू करने, रोगी के परिणामों का अनुकूलन करने और इस बीमारी के प्रभाव को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है।

हाल ही में, कोडफ्यूज़ आईडीई 0.6 संस्करण आधिकारिक रूप से जारी किया गया है, जिसमें संपादक निदान समस्याओं के लिए एआई सुधार कार्यक्षमता और ड्रॉपडाउन पूर्णता के दौरान अंतर्निहित पूर्णता के साथ समर्थित विशेषता को शामिल किया गया है, जिससे कोड लेखन की सुविधा और दक्षता में और सुधार हुआ है। कोडफ्यूज़ आईडीई एक एआई एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) है, जो एंट द्वारा स्व-निर्मित बड़े मॉडल कोडफ्यूज़ और स्व-निर्मित आईडीई ढांचे ओपनसुमी पर आधारित है, जो मुख्यधारा की प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है और विकास के दौरान कोड सहायता प्रदान करता है।

चिकित्सा प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता चुपचाप रेडियोलॉजी क्षेत्र में निदान के तरीके को बदल रही है। Qure.ai, यह नवोन्मेषी कंपनी, इस परिवर्तन के अग्रभाग पर है, AI तकनीक का उपयोग करके चिकित्सा सेवाओं में नई ऊर्जा का संचार कर रही है, न केवल निदान की दक्षता और सटीकता को बढ़ा रही है, बल्कि चिकित्सा संसाधनों की कमी से निपटने की उम्मीद भी दे रही है। Qure.ai का AI प्रणाली अविश्वसनीय क्षमताएँ प्रदर्शित कर रही है। यह एक छोटे समय में विशाल चिकित्सा इमेजिंग का विश्लेषण कर सकती है, जिसमें सीने का एक्स-रे, सीटी स्कैन और एमआरआई इमेज शामिल हैं, और तपेदिक, फेफड़ों का कैंसर और स्ट्रोक जैसे रोगों की सटीक पहचान कर सकती है।

हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के शोधकर्ताओं ने CHIEF नामक एक एआई मॉडल विकसित किया है, जो विभिन्न कैंसर निदान प्रक्रियाओं को संभालने की क्षमता रखता है, विभिन्न प्रकार के कैंसर का अधिक सटीक निदान और मूल्यांकन कर सकता है, रोगियों की जीवित रहने की दर की भविष्यवाणी करता है, और उपचार के सुझाव प्रदान करता है। मौजूदा एआई सिस्टम की तुलना में, CHIEF की लचीलापन और बहु-कार्यात्मकता एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जो विभिन्न कार्यों को निष्पादित कर सकता है, और 19 प्रकार के कैंसर पर परीक्षण किया गया है। बड़ी मात्रा में छवि डेटा का विश्लेषण करके, जिसमें बिना चिह्नित छवियां और पूर्ण स्लाइस छवियां शामिल हैं, CHIEF कैंसर की पहचान, ट्यूमर के स्रोत की पहचान में मदद करता है,

कोलोन विश्वविद्यालय चिकित्सा विभाग और अस्पताल ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित डिजिटल पैथोलॉजी प्लेटफॉर्म विकसित किया है, जिसका उद्देश्य फेफड़े के कैंसर की ऊतक कटौती के स्वचालित विश्लेषण की गति और सटीकता को बढ़ाना है। यह प्लेटफॉर्म पैथोलॉजिकल स्लाइड्स का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करता है, न केवल निदान प्रक्रिया को तेज करता है, बल्कि विशेष आणविक परिवर्तनों की पहचान भी करता है, जिससे मरीजों के लिए व्यक्तिगत उपचार योजनाएं बनाई जाती हैं। यह तकनीक पारंपरिक पैथोलॉजिकल जांच के तरीके में नवाचार करती है, स्लाइडों को डिजिटल रूप में परिवर्तित करके, पैथोलॉजिस्ट कंप्यूटर स्क्रीन पर विश्लेषण कर सकते हैं, जो दक्षता में सुधार करता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गहरी अनुप्रयोगों के लिए आधार तैयार करता है। शोध से यह पता चला है,

चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, लेकिन एक अध्ययन ने यह उजागर किया है कि सामान्य एआई जैसे ChatGPT जटिल चिकित्सा निदान में सीमाओं का सामना कर रहे हैं। इस अध्ययन का नेतृत्व कनाडा के ओंटारियो प्रांत के वेस्टर्न यूनिवर्सिटी के चिकित्सा शिक्षक अमृत किर्पालानी ने किया, जिसमें पाया गया कि ChatGPT ने 150 जटिल चिकित्सा मामलों में से 76 में त्रुटि की, जिससे त्रुटि दर 50% से अधिक हो गई। इस अध्ययन में उपयोग किया गया मामला संग्रह अमेरिका की चिकित्सक लाइसेंस परीक्षा की तुलना में वास्तविक चिकित्सा स्थितियों के अधिक निकट है, जिसमें कई जटिलताएँ और निदान की चुनौतियाँ शामिल हैं। अध्ययन में बताया गया है कि Ch