近年来,人工智能(AI)在医疗行业的影响越来越显著,特别是在疾病诊断和治疗规划方面。医学大型视觉语言模型(Med-LVLMs)的发展,为实现更智能的医疗诊断工具提供了新的可能性。然而,这些模型在实际应用中,常常面临一个不容忽视的问题,那就是事实幻觉。这种现象不仅可能导致错误的诊断结果,还可能对患者的健康产生严重的后果。为了解决这个困扰医学 AI 的问题,研究人员们开发了一种全新的多模态检索增强生成系统,命名为 MMed-RAG。这个系统的设计目标是提高 Med-LVLMs 的事实
最近的一项研究像警报一样响起,提醒我们在面对 AI 给出的医疗建议时可不能掉以轻心。德国和比利时的研究人员对微软的 Bing C0pilot 进行了全面测试,这款引擎号称能够回答美国最常见的10个医疗问题和50种热门药物相关问题。然而,生成的500个答案中,竟然有24% 的内容与现有医学知识完全不符,3% 的回答更是错误得离谱。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney问题不仅仅在于错误,令人惊讶的是,42% 的回答可能会对患者造成中度或轻度伤害,而足足22% 的回答甚至可能导致死
医疗人工智能公司Suki宣布,公司已成功筹集7000万美元新资金。这笔资金将用于其产品的开发,包括一个供临床医生使用的人工智能(AI)驱动的语音助手。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商MidjourneySuki创始人兼首席执行官Punit Soni在声明中表示:“医疗行业对AI的需求日益增长,我们很自豪能够提供一套与现有工具无缝互操作的全功能解决方案。”“在投资者的支持下,我们将加速增长,多样化Suki的能力,并深化与战略合作伙伴的关系,例如MedStar Health,这是Suki历史上最重要的合作伙
医疗金融科技初创公司PayZen在旧金山成功完成2.32亿美元的B轮融资,领投方为图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney。此轮融资旨在扩大以AI驱动的医疗支付平台,旨在消除医疗护理的财务障碍,通过个性化支付计划为患者提供支持,同时改善医疗系统的财务成果。PayZen的AI平台集成到电子病历系统中,分析各种数据点,为患者创建定制化支付计划,减轻财务负担。在过去两年中,PayZen实现了显著增长,包括每年六倍的增长和100%的客户保留率。资金将用于进一步推广可负担、可定制的医疗支付选项,并推出新的AI驱动解决方案。