Recentemente, o Hospital Zhongshan afiliado à Universidade Fudan e o Instituto de Inteligência Científica de Xangai lançaram em conjunto o CardioMind (观心), o primeiro grande modelo de IA para cardiologia da China. Essa tecnologia inovadora marca o início de uma nova era na inteligência do tratamento cardiovascular. O modelo, chamado de "médico de coração de IA", visa imitar o pensamento de especialistas de ponta para melhorar a eficiência do diagnóstico e tratamento de doenças cardiovasculares. O acadêmico da Academia Chinesa de Ciências e chefe de cardiologia, Junbo Ge, disse em uma coletiva de imprensa que o grande modelo CardioMind não se limita a inserir dados na IA.

Recentemente, a Ping An Healthcare Technology Company Limited lançou oficialmente seu serviço de assistente de IA médica, o "Ping An Xin Yi". Este serviço será totalmente lançado no aplicativo Ping An Good Doctor, fornecendo aos usuários consultoria de saúde 24 horas por dia. Este assistente digital, por meio de tecnologia avançada de pessoa digital e big data médica, combinada com processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, consegue simular eficientemente o conhecimento profissional e a experiência de um médico real. Nota da imagem: imagem gerada por IA, fornecedora de licenças de imagens Midjourney. Os usuários podem acessar diretamente pelo aplicativo Ping An Good Doctor.

Na jornada do tratamento do câncer, a detecção precoce sempre foi um problema difícil. Nos últimos anos, a tecnologia de biópsia líquida tem recebido muita atenção devido à sua natureza não invasiva e alta sensibilidade. No entanto, as técnicas de detecção existentes dependem principalmente do sequenciamento direcionado profundo, dificultando a integração de vários tipos de dados e, consequentemente, afetando a sensibilidade e a especificidade. Para abordar essa deficiência tecnológica, a equipe de pesquisa da Universidade de Oxford desenvolveu um novo método de detecção multimodal de DNA tumoral circulante (ctDNA), baseado no sequenciamento de piridinaborano assistido por TET (TAPS) em todo o genoma. A maior vantagem deste método...

Uma equipe de pesquisa da Universidade Chinesa de Hong Kong (Shenzhen) e do Instituto de Big Data de Shenzhen lançou recentemente um modelo de linguagem grande (LLM) para saúde chamado HuatuoGPT-o1. Este modelo foi projetado especificamente para raciocínio complexo em saúde, com o objetivo de melhorar a confiabilidade do diagnóstico e da tomada de decisão médica. Ao contrário dos LLM anteriores que se concentravam em raciocínio matemático, o HuatuoGPT-o1 concentra-se no campo específico da saúde, simulando o rigoroso processo de pensamento dos médicos em seu trabalho diário e abrindo novos caminhos para o desenvolvimento da IA médica. A equipe de pesquisa acredita...

Um novo estudo sugere que o sistema de inteligência artificial o1-preview da OpenAI pode superar médicos humanos no diagnóstico de casos médicos complexos. Uma equipe de pesquisa da Harvard Medical School e da Stanford University realizou testes abrangentes de diagnóstico médico no o1-preview, mostrando melhorias significativas em relação às versões anteriores. De acordo com os resultados, o o1-preview atingiu uma taxa de diagnóstico correto de 78,3% em todos os casos testados. Em uma comparação direta de 70 casos específicos, o sistema

O uso da inteligência artificial na área médica voltou a apresentar um grande avanço! Uma pesquisa realizada em conjunto por diversas instituições de ponta, incluindo as universidades de Harvard e Stanford, mostra que o modelo o1-preview da OpenAI apresentou uma capacidade surpreendente em diversas tarefas de raciocínio médico, superando até mesmo médicos humanos. Esta pesquisa não apenas avaliou o desempenho do modelo em testes de múltipla escolha na área médica, mas também focou em sua capacidade de diagnóstico e gestão em cenários clínicos simulados, com resultados impressionantes. Os pesquisadores, por meio de cinco experimentos, avaliaram o o1-

Recentemente, a Cleerly, uma startup de imagem cardiovascular, está usando inteligência artificial (IA) para detectar precocemente potenciais riscos de doenças cardíacas. A empresa usa IA para analisar imagens de tomografia computadorizada do coração, identificando sinais precoces de doença arterial coronariana, semelhante aos raios-X e colonoscopias usados ​​nos testes de câncer de mama e colorretal. O fundador da Cleerly e cardiologista James Min disse: "A maioria das pessoas que morrem de doenças cardíacas nunca apresentou sintomas antes do evento. Precisamos começar a triagem em larga escala de indivíduos em risco de doença cardíaca." Esse conceito

Corpo do texto: Nos últimos anos, o uso da inteligência artificial (IA) na área médica tem recebido cada vez mais atenção. Em particular, chatbots como o ChatGPT têm sido considerados por muitos hospitais como ferramentas auxiliares para melhorar a eficiência do diagnóstico médico. No entanto, um estudo recente publicado na revista *JAMA Network Open* mostra que o uso do ChatGPT não melhorou significativamente a capacidade de diagnóstico dos médicos. A pesquisa destaca o potencial e as limitações da IA no diagnóstico médico. Legenda da imagem: Imagem gerada por IA

Nos últimos anos, o uso da inteligência artificial na área médica tem crescido constantemente. Recentemente, um estudo revelou que o chatbot ChatGPT-4, desenvolvido pela OpenAI, superou médicos em precisão de diagnósticos, gerando amplas discussões e atenção. Publicado na revista JAMA Network Open, o estudo testou 50 médicos em seis casos complexos. Os resultados mostraram que médicos auxiliados pelo ChatGPT obtiveram uma pontuação média de 76%, enquanto aqueles que não utilizaram a ferramenta alcançaram apenas 74%. Surpreendentemente, o Chat...

Recentemente, o Sistema Nacional de Saúde da Inglaterra (NHS) recebeu aprovação para começar a usar um escaneamento de inteligência artificial de apenas £1 em exames de raios-X. O objetivo dessa nova tecnologia é ajudar os médicos a detectar com mais precisão se um paciente sofreu uma fratura, especialmente em departamentos de emergência e centros de atendimento urgente, onde os diagnósticos perdidos são comuns. Nota da imagem: imagem gerada por IA, fornecida pela Midjourney. Dados mostram que cerca de 10% dos casos de fraturas em cuidados de urgência são perdidos ou diagnosticados com atraso por profissionais de saúde.

Nos últimos anos, a influência da inteligência artificial (IA) na área médica tem se tornado cada vez mais significativa, especialmente no diagnóstico de doenças e planejamento de tratamentos. O desenvolvimento de modelos de linguagem visual médica de grande porte (Med-LVLMs) oferece novas possibilidades para a criação de ferramentas de diagnóstico médico mais inteligentes. No entanto, esses modelos, em aplicações práticas, frequentemente enfrentam um problema considerável: a alucinação factual. Esse fenômeno pode não apenas levar a diagnósticos incorretos, mas também ter consequências graves para a saúde do paciente. Para solucionar esse problema que afeta a IA médica, a pesquisa...

Na área de diagnóstico de imagens médicas, a detecção de aneurismas cerebrais sempre foi um desafio. No entanto, recentemente, um modelo baseado em aprendizado profundo foi desenvolvido com sucesso, fornecendo aos radiologistas uma ferramenta auxiliar poderosa. Essa tecnologia não apenas aumenta a taxa de detecção de aneurismas cerebrais, mas também reduz significativamente o tempo de interpretação de imagens e pós-processamento. Os pesquisadores afirmam que essa ferramenta tem um enorme potencial para melhorar os fluxos de trabalho clínicos e melhorar o diagnóstico de aneurismas cerebrais. O diagnóstico preciso e oportuno de aneurismas cerebrais é crucial para iniciar estratégias de manejo adequadas, otimizar os resultados do paciente e reduzir o impacto dessa condição sobre os indivíduos.

No rápido desenvolvimento da tecnologia médica, a inteligência artificial está mudando silenciosamente os métodos de diagnóstico na área de radiologia. A Qure.ai, uma empresa inovadora, está na vanguarda dessa transformação, utilizando tecnologia de IA para injetar nova vitalidade nos serviços médicos, não apenas melhorando a eficiência e precisão do diagnóstico, mas também trazendo esperança para aliviar a tensão nos recursos médicos. O sistema de IA da Qure.ai demonstrou capacidades impressionantes. Ele pode analisar uma grande quantidade de imagens médicas em pouco tempo, incluindo radiografias de tórax, tomografias computadorizadas e imagens de ressonância magnética, identificando com precisão tuberculose, câncer de pulmão e acidente vascular cerebral, entre outras.

A Faculdade de Medicina e o Hospital Universitário de Colônia desenvolveram em conjunto uma plataforma digital de patologia baseada em inteligência artificial, com o objetivo de acelerar e melhorar a eficiência e a precisão da análise automatizada de lâminas de tecido de câncer de pulmão. A plataforma utiliza a inteligência artificial para analisar as lâminas de patologia, acelerando não apenas o processo de diagnóstico, mas também identificando alterações relacionadas a moléculas específicas, permitindo planos de tratamento personalizados para os pacientes. Esta inovação tecnológica revoluciona o método tradicional de exame patológico, digitalizando as lâminas para que os patologistas possam analisá-las na tela do computador, aumentando a eficiência e criando a base para aplicações mais profundas de inteligência artificial. Estudos mostram que...

A Perceptive desenvolveu o primeiro robô dentista totalmente automático com IA do mundo, realizando com sucesso a primeira cirurgia dentária completa em pacientes humanos, com uma velocidade de diagnóstico 8 vezes superior à dos médicos humanos. Essa inovação introduziu o sistema de imagem OCT3D, que utiliza a tecnologia de tomografia de coerência óptica para gerar imagens 3D do interior dos dentes, fornecendo alta resolução e precisão de localização, superior aos raios-X tradicionais e sem riscos de radiação. O método de estrutura de movimento empregado pela Perceptive resolveu o problema da imagem desfocada, atingindo uma precisão de localização patológica de 20 mícrons e uma precisão superior a

Recentemente, uma equipe internacional de pesquisadores chineses e singapurenses desenvolveu com sucesso o primeiro sistema de inteligência artificial multimodal do mundo para diagnóstico e tratamento de diabetes, o DeepDR-LLM. Os resultados da pesquisa foram publicados em 19 de julho de 2024 na revista Nature Medicine.

O modelo 'PANDA' utiliza tomografia computadorizada (TC) de varredura plana combinada com IA para identificar lesões de câncer de pâncreas em estágio inicial. O projeto de triagem precoce de múltiplos cânceres com IA da Alibaba foi lançado em Lishui, Zhejiang. Lishui é capaz de realizar triagem precoce de múltiplos cânceres e doenças. O modelo 'PANDA', através de validação clínica, aumentou a sensibilidade na identificação do câncer de pâncreas. O 'PANDA' melhora a eficiência da triagem do câncer e o prognóstico dos pacientes com câncer. A revista Nature Medicine avaliou o 'PANDA' como tendo alta sensibilidade e conveniência.

Médicos estão usando ferramentas de IA não regulamentadas para auxiliar no diagnóstico de pacientes, gerando preocupações em órgãos reguladores. Os órgãos reguladores temem que ferramentas de IA não testadas possam levar a riscos de litígios médicos. A dificuldade em explicar o funcionamento dos modelos de IA aumenta a complexidade da regulamentação.

Um novo estudo revela que o ChatGPT-4 possui apenas 17% de precisão em casos médicos pediátricos, inferior aos 39% observados em casos médicos gerais. Os pesquisadores apontam a dificuldade do ChatGPT em reconhecer relações entre doenças, sugerindo treinamento especializado e acesso a literatura médica precisa para melhorar a precisão do modelo. Em 100 casos pediátricos, o modelo diagnosticou corretamente apenas 17, com a maioria dos erros concentrados no mesmo sistema orgânico.

A Samsung Medical exibirá soluções de medição e diagnóstico automatizados por IA na conferência ISUOG. Os destaques incluem o sistema de ultrassom de alta gama HERA W10 Elite com monitor OLED de 27 polegadas. Também serão demonstrados os assistentes de diagnóstico baseados em IA, como HeartAssistTM e UterineAssistTM, bem como BiometryAssistTM e ViewAssistTM.