最新の研究によると、世界中で乳癌の症例が急増しており、早期発見が非常に重要です。英国ノッティンガム大学の研究者らは、AIと医師による乳房X線写真読影の精度を比較し、商用AIであるLunitの精度が人間の医師と同等であることを発見しました。この成果は、特に乳癌検診において、臨床医療に新たな道を切り開くものです。乳癌の発症率は高いですが、早期介入は患者の生存率を大幅に向上させるため、AIによる乳房X線写真検診への応用は重要な支援ツールとなることが期待されます。
最新の研究によると、世界中で乳癌の症例が急増しており、早期発見が非常に重要です。英国ノッティンガム大学の研究者らは、AIと医師による乳房X線写真読影の精度を比較し、商用AIであるLunitの精度が人間の医師と同等であることを発見しました。この成果は、特に乳癌検診において、臨床医療に新たな道を切り開くものです。乳癌の発症率は高いですが、早期介入は患者の生存率を大幅に向上させるため、AIによる乳房X線写真検診への応用は重要な支援ツールとなることが期待されます。
医療分野において、画像データの分析は複雑で煩雑なプロセスでした。最近、ウィル・コーネル医科大学の研究者らが、時間経過による医療画像の変化を高効率かつ正確に分析・検出できる、LILAC(学習に基づく縦断的画像変化推論)と呼ばれる新しいAIシステムを開発しました。この研究は2月20日に『米国科学アカデミー紀要』に掲載され、LILACの複数の医療現場における幅広い応用可能性を示しています。従来の医療画像分析方法は、多くのカスタマイズと事前準備を必要とする場合が多々ありました。
先日、マイクロソフトリサーチはワシントン大学、スタンフォード大学、南カリフォルニア大学、カリフォルニア大学デービス校、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者らと共同で、LLaVA-Radを発表しました。これは、臨床放射線医学レポート作成の効率向上を目指した、新しい小型マルチモーダルモデル(SMM)です。このモデルの発表は、医学画像処理技術の大きな進歩を示すだけでなく、放射線医学の臨床応用にも新たな可能性をもたらします。バイオメディカル分野では、大規模基礎モデルに基づいた研究が進展しています。
百川智能は1月24日、国内初となる全シーン対応深層思考モデルであるBaichuan-M1-previewを発表しました。このモデルは、言語、ビジョン、検索推論の3つの次元で優れたパフォーマンスを発揮し、AI分野における大きなブレークスルーを象徴しています。Baichuan-M1-previewは複数の権威ある評価データセットで優れた成績を収め、特に数学的推論とコードタスクにおいては、o1-previewを含む多くの著名なモデルを上回っています。特筆すべきは、