近日，Abridge 宣布成功融资1.5亿美元，计划将生成式 AI 技术更好地融入医疗行业。这家初创公司专注于转录医生与患者之间的对话，并将这些记录自动整理进电子健康档案中。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney随着医疗行业面临人手短缺的挑战，Abridge 希望通过提升其技术来帮助临床医生减轻行政负担。公司与电子健康记录巨头 Epic 的合作，将进一步增强其在医院的影响力。Abridge 的投资方 Primary Venture Partners 的 Marisa Bass 表示，Abridge 具备了许多成功的关键要素，比如资本、

GPT-4，OpenAI的语言模型，未经过额外训练，通过了日本国家物理治疗考试，正确率高达73.4%，在处理纯文本问题时表现出色，正确率80.5%，但在解决实际问题和处理包含图片与表格的问题时表现欠佳，正确率分别为46.6%和35.4%。研究揭示了AI在某些领域，尤其是理解复杂情境与视觉信息的局限性。尽管GPT-4使用英语数据训练，但在处理日语输入时仍能有效工作。研究人员认为，GPT-4在临床康复和医学教育中展现出潜力，但应谨慎对待其能力，未来还需评估其在不同测试中的表现。此外，谷歌和Meta等公司正在开发更专业的医疗AI模型，旨在提高在医疗任务中的表现。然而，专家指出，将这些模型安全地整合到日常医疗实践中可能需要很长时间，因为它们在推理能力上仍有改进空间。

韩国AI应用“X Caliber”正革新宠物医疗服务，通过快速准确的诊断帮助兽医解决宠物疾病问题，显著提高诊疗速度与效率，增强宠物主人对诊断结果的信任。该技术利用AI分析X光片，诊断准确性高达86%，已在韩国、美国、澳大利亚及部分东南亚国家应用，尤其在缓解兽医放射科医生短缺的印尼显示出巨大潜力。这标志着AI在医疗领域的应用正在逐步拓展，预示着AI医疗新时代的开启。

谷歌开发的HeAR生物声学模型通过分析声音来探测多种疾病，如肺结核、COVID-19和慢性阻塞性肺疾病，其训练基于3.13亿个音频片段，展现出卓越的诊断能力。HeAR在多个健康声学事件、咳嗽和肺功能推断任务中超越现有模型，特别是在检测COVID-19和肺结核方面表现出色。Salcit Technologies已将HeAR应用于产品Swaasa®，用于评估肺部健康和早期检测结核病，此举不仅提升了疾病诊断的准确性，还促进了远程医疗的发展，使得医疗服务更加便捷。

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。

人工智能在医疗领域的应用取得了显著进展，但一项研究揭示了通用型AI如ChatGPT在复杂医疗诊断中的局限性。研究由加拿大安大略省西部大学的医学教育家Amrit Kirpalani领导，发现ChatGPT在150个复杂医疗案例中有76个出现错误，错误率超过50%。这一研究采用的案例库比美国医师执照考试更接近真实医疗情况，包含多种并发症和诊断难题。研究指出，ChatGPT在处理医学“灰色地带”时表现欠佳，无法灵活解读轻微异常的检查结果，这可能导致非专业人士误信错误信息。尽管如此，AI在医疗领域仍有其价值，如作为医学院教育工具帮助学生整理笔记、澄清诊断算法和备考。然而，Kirpalani强调，公众不应使用ChatGPT寻求医疗建议，而应咨询专业医疗保健提供者。构建可靠的AI医生需要大量临床数据训练和严格监督。短期内，AI更可能增强人类医生的工作，而非取代。

商汤医疗开发的医疗大模型“大医”已成功通过国家互联网信息办公室的算法备案，这一备案标志着对“大医”合规性和安全性的权威认可，也显示了其技术落地应用上的关键进展。该模型基于具有千亿参数规模的大语言模型“日日新·商量”

MedSAM-2基于Segment Anything Model2（SAM2）框架，为医疗影像分割领域带来了革命性变革。其核心突破在于将2D和3D影像视作视频序列处理，实现对三维影像的高效分割。MedSAM-2的“一键分割”功能只需用户在单个图像上指定目标，模型便能自动在后续图像中识别并精确分割同一类型物体，无需连续输入。作为通用模型，它能够处理任何图像中的物体，实现零样本泛化，并在数据处理上提供高度灵活性。MedSAM-2在性能测试中展现卓越能力，优于传统全监督分割模型和基于SAM的交互式模型，特别是在一键分割设置下的泛化性能。临床应用价值显著，能提高医疗影像分析效率和精确度，对于提升诊断准确性和手术指导具有重要意义。MedSAM-2的问世预示着医疗影像分割技术的崭新里程碑，其潜在应用领域广泛，未来有望带来更多创新可能性。

​近日，由OpenAI创始人Sam Altman资助的一项大规模研究揭示了无条件基本收入对美国民众生活的影响。这项为期三年的研究由OpenResearch实验室进行，向德克萨斯州和伊利诺伊州的3，000名随机选择的受试者每月提供1，000美元，同时设立对照组每月获得50美元。

Intron Health，一家专注于临床语音识别的初创公司，宣布获得了160万美元的种子轮融资。该公司由Tobi Olatunji创立，他曾是一名在尼日利亚接受培训并执业的医生，亲眼目睹了医疗系统的低效率，包括繁琐的文书工作和追踪这些文件的困难。

大模型初创公司百川智能近期完成A轮融资，总额达50亿元人民币，估值攀升至200亿元。《智能涌现》独家报道，除此前公布的阿里、腾讯、小米等投资方外，本轮融资还吸引了北京、上海、深圳等地的国资背景产业投资基金加入。

在2024年的百度健康产业生态大会上，百度健康推出了五大AI应用产品，旨在以AI技术解决医疗领域“不可能三角”问题。这五个产品包括： 1. **健康智能体家族**：提供AI精准寻医、医学报告解读、用药指导、皮肤检测及睡眠辅助服务，支持多模态交互，满足非必须就医时的健康管理需求。 2. **在线医疗Copilot**：面向医患双方提供远程医疗服务，连接医师与患者，通过AI技术支持提高医疗效率与服务水平。 3. **AI智慧门诊**：面向医院，通过AI分析判断医师是否需要增设门诊，提高医疗服务效率的智慧系统。 4. **CDSS（临床决策支持系统）**：面向基层医疗机构，旨在提升其诊疗能力，减少误诊与漏诊，支持基层医疗质量提升。 5. **灵医开放平台**：为合作伙伴提供分导诊、预问诊、药品问答、症状自诊及辅助诊断等服务API，免费提供API1000万token额度，降低使用医疗垂直大模型的技术门槛与成本。 上述产品的应用数据显示，AI健康问答每日活跃用户已经超过200万，AI用药助手服务超过2000万人次，AI医学报告涵盖超过100种类型。通过上述智能服务体系，百度健康正积极利用AI技术提升医疗资源的可及性、可负担性和服务质量，有效助力医生与患者更加高效地管理和利用医疗资源。

英国伦敦的健康科技公司Huma宣布推出AI驱动云平台，可帮助初创企业迅速原型化、推出合规数字健康应用。通过文本提示，平台几分钟内生成医疗应用，简化传统开发。其创始人Dan Vahdat表示，该平台旨在推动数字和AI在医疗保健领域应用。Huma Cloud具有AI驱动的构建工具，允许用户利用模板、模块和疾病管理工具，以拖放方式实现个性化应用开发。Huma成功完成8000万美元D轮融资，计划扩大平台功能和覆盖范围。目前，平台已在初创公司和大型制药公司中进行试点，过程仅需几天时间。Huma云平台已服务超过3000家医院和诊所，用户覆盖3500万。平台支持无需技术背景的用户快速原型设计和测试医疗应用，并已获得全球监管机构批准。此外，平台提供订阅模式或按使用量收费，计划未来几个月扩大测试范围，接受更多申请。

支付宝推出了医疗大模型，在医疗考试和基准测试中表现超越了GPT-4，占据中文LLM评测A榜第一、B榜第二的位置。其在识别报告、药品、毛发图像等方面准确性超过90%，并在多地医院落地使用。这款大模型集看、听、说、画的原生多模态能力于一体，基于百灵大模型，能处理多种数据并经过医院级标注，适应医疗领域的安全性和专业性要求。已嵌入医院医疗环节，提供智能问答、病历结构化、药品识别等服务，并发展为全模态数字人、智能体以及行业解决方案，实现了AI在医疗场景的应用。支付宝已早于去年开始布局AI医疗，并与专业医学团队合作，确保数据准确性。大模型的安全性由蚂蚁集团提供保障，通过“医疗可信一体机+可信云”解决方案等措施，确保数据的保密和安全。整体上，支付宝医疗大模型在技术、应用和安全性上均有显著突破，其在未来医疗领域的发展值得期待。

医疗行业的最新助手——Gandalf，一款能自动审核医疗器械和医药公司提交的文档的AI监管助手。Gandalf 使用 Unstructured 解析 PDF 文件，只需用户上传 PDF 文件，Gandalf 便可在几秒钟内进行全面审核。

北大和香港科技大学的团队搞了个大新闻，他们提出了一种训练方法，让8B尺寸的医疗专家模型达到了GPT-4级的性能。这可不是小打小闹，他们还引入了一个新概念——「稳定性差距」，来解释大语言模型在持续预训练过程中出现的一些现象。

软银集团与 Tempus AI 合作成立了一家新的合资企业，旨在利用人工智能（AI）分析个人医疗数据，提供治疗建议。软银集团首席执行官孙正义在东京的一次新闻发布会上宣布了这一消息。

["西雅图初创公司 PreemptiveAI 获 640 万美元资金，专注构建智能医疗模型。","公司利用智能手机和可穿戴设备数据，开发 AI 软件，预测健康结果。","与杜克大学合作远程监控患者数据，识别健康风险。","潜在客户包括医疗服务提供商、药物开发商和保险公司。"]

["医生与患者对话是确诊病情、建立治疗方案的关键所在。","谷歌的AMIE模型在诊断准确性和交流水平等方面优于医生。","AMIE通过模拟病人对话环境不断学习，自我改进。","AMIE在评估中表现出更高的诊断准确率，加速AI医学应用。"]