人工智能在医疗领域的应用再次迎来重大突破!一项由哈佛大学、斯坦福大学等多所顶尖机构联合开展的研究显示，OpenAI 的 o1-preview 模型在多项医学推理任务中表现出惊人的能力，甚至超越了人类医生。这项研究不仅评估了该模型在医学多项选择题基准测试中的表现，更着重考察了其在模拟真实临床场景下的诊断和管理能力，结果令人瞩目。研究人员通过五个实验，对 o1-preview 模型进行了全面评估，包括鉴别诊断生成、展示诊断推理过程、分诊鉴别诊断、概率推理和管理推理。这些实验均

在近日举行的极客公园 IF2025创新大会上，百川智能创始人兼 CEO 王小川与极客公园创始人张鹏进行了对话，详细阐述了自己对医疗方向、AGI（通用人工智能）以及技术进程的深入思考。王小川回顾了选择医疗领域的初衷，这既是他从事生命科学的梦想，也是理性考量后的决策。早在2000年，王小川在研究生期间便开始接触生命科学，并对生命背后的数学模型产生了浓厚兴趣。如今，随着大模型技术的快速发展，他的这一梦想有了实现的可能。王小川认为，大模型的竞争本质上是在应用赛道上

台大医院正在开启医疗人工智能的全新篇章。通过引入两台NVIDIA超级计算机，医院正在大规模推进多数据类型的智能医疗应用研发。这并非医院首次与NVIDIA合作。早在2020年，台大医院就开始部署AI超级计算平台，并已在多个医疗领域取得显著突破。目前，医院的智能医疗中心已经开发出多个颠覆性的AI应用，包括ICD-10自动编码、健康检查报告自动生成、远程医疗会诊转录、急诊语音记录报告以及病理报告关键点提取等。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney此次新一代超级计算

据上海市科学技术委员会消息，上海再次刷新医疗科技新纪录。11月6日，华山医院神经外科成功完成一项开创性脑机接口临床植入试验，为瘫痪患者重获生活自主权带来了希望。这一突破性技术由博睿康医疗科技与清华大学洪波教授团队联合开发。患者小董在瘫痪4年后，通过硬币大小的脑机接口设备，成功采集大脑感觉运动区域的神经信号。与传统侵入性脑机接口不同，该系统采用无线微创设计，对大脑细胞几乎无损。手术仅仅一周后，患者即可出院，展现出技术的精妙与人性化。临床试

谷歌最近推出了Health AI Developer Foundations（HAI-DEF），这是一个健康 AI 开发者基金会，旨在赋予开发者更高效构建和实施医疗AI模型的能力。这项新举措的目标是使医疗领域的AI开发民主化，促进创新，改善患者护理。在医疗AI开发中，面临的独特挑战包括对大型、多样化数据集的需求、对AI和医疗专业知识的需求，以及训练和部署复杂AI模型所需的巨大计算资源。这些障碍可能会阻碍创新，限制AI解决方案在多样化医疗需求中的发展。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyHAI-DEF为开

正文:近年来，人工智能（AI）在医疗领域的应用受到越来越多的关注。特别是 ChatGPT 等聊天机器人，被许多医院希望作为辅助工具，以提升医生的诊断效率。然而，最新发布的一项研究显示，使用 ChatGPT 并未显著提高医生的诊断能力。这项研究发表于《JAMA Network Open》期刊，揭示了 AI 在医疗诊断中的潜力及其局限性。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney研究中，参与者为50名医生，包括26名主治医生和24名住院医生。他们被要求在一个小时内，根据六个真实的病例进行诊断。为了

近年来，人工智能在医疗领域的应用不断扩大。最近，一项研究显示，OpenAI 开发的聊天机器人 ChatGPT-4在诊断准确性方面竟超越了医生，引发了广泛的讨论和关注。该研究发表于《JAMA 网络开放》期刊，测试了50位医生在六个复杂病例上的表现。结果显示，使用 ChatGPT 辅助的医生平均得分为76%，而未使用该工具的医生仅为74%。令人震惊的是，ChatGPT 单独进行诊断时的准确率达到了90%。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney研究者为了避免参与者或 AI 模型的先验知识，使用了真实的、

在人工智能日益普及的今天，越来越多的用户开始通过ChatGPT、Google Gemini等AI聊天机器人咨询医疗问题，甚至有人将X光片、核磁共振（MRI）和PET扫描等医疗影像上传至社交平台X的AI助手Grok寻求解读。然而，这种做法可能带来严重的隐私安全隐患。尽管医疗数据受到联邦法律的特殊保护，但一旦用户主动选择绕过这些保护机制，将面临以下风险:数据训练风险生成式AI模型通常会利用接收到的数据进行训练，以提高输出的准确性。但是，用户上传的数据具体如何使用、用于什么目的，以及与谁

哈佛医学院最新宣布获得一笔来自校友的重要捐赠资金，将全面加速医疗人工智能人才的培养进程。由该校杰出校友、医疗数据分析公司Inovalon创始人Keith R. Dunleavy领导的Dunleavy基金会向哈佛医学院捐赠600万美元，用于开拓医疗人工智能领域的创新教育项目。这笔资金将以"邓利维临床人工智能基金"的形式运作，其中包括100万美元的即时拨款和500万美元的永久基金。资金将主要用于支持研究生、本科生和博士后研究人员开展临床AI相关研究工作。该基金的首要任务是扩大今年9月刚刚启动的"医

医疗初创公司Pharos近日推出创新AI解决方案，致力于简化医院向外部临床注册机构提交质量报告的繁琐流程。该公司刚刚完成由Felicis领投的500万美元种子轮融资，投资方还包括General Catalyst、Moxxie和Y Combinator。在当前医疗系统中，向美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）等机构提交质量报告是一项极其耗时的工作。护理人员需要从每位患者的电子健康记录中手动提取数据，单个案例的处理时间可能长达8小时。这不仅占用了大量人力资源，还分散了医护人员对患者护理的注意力。图源备注

最近，一款由 OpenAI 的 Whisper 技术驱动的 AI 转录工具在医疗行业广受欢迎。许多医生和医疗机构都在使用这个工具来记录和总结与患者的会面。根据 ABC 新闻的报道，研究人员却发现这款工具在某些情况下会出现 “幻觉” 现象，有时甚至会完全编造内容。这款由名为 Nabla 的公司开发的转录工具，已经成功转录了超过700万次医学对话，目前有超过3万名临床医生和40个健康系统在使用它。尽管如此，Nabla 公司也意识到了 Whisper 会产生幻觉的可能性，并表示正在努力解决这个问题。一组来自康

最近，英伟达和微软携手推出了一项新计划，旨在推动医疗领域的 AI 创新。这项合作结合了英伟达的 Inception 全球计划和微软的初创企业支持计划，意在帮助更多初创企业提升他们的医疗设备和工作流程。现在，两家公司已经有数百家初创企业加入了这两个生态系统。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney通过这次合作，初创企业将能更方便地获得加速计算资源，享受到来自两大公司的技术支持和业务指导。英伟达将提供10，000个 ai.nvidia.com 的推理积分，帮助企业运行经过 GPU 优

最近，医疗文档智能化初创公司 Tennr Inc. 宣布完成一轮3700万美元的融资，这一 B 轮投资由 Lightspeed Ventures 领投，还有 a16z 和 Foundation Capital 参与。这次融资使 Tennr 总共筹集的资金超过6100万美元，其在六个月前完成的1800万美元 A 轮融资仅过去不久。Tennr 主要通过人工智能文档分析工具来帮助医疗机构管理每日需要处理的成千上万份纸质文档。它的软件能够自动化处理与医疗相关的繁琐和劳动密集型任务，比如转诊表、病人记录和保险索赔等。这样一来，医疗机构就能将更多精力放在患者护

近日，临床 AI 领域的先锋公司 Aidoc 宣布，他们正在与 NVIDIA 共同开发一项名为 “BRIDGE”（Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence）的新指南。这个指南的目标是加速医疗行业对人工智能的采纳，预计将在2025年初发布。BRIDGE 将为医疗机构提供一个基于证据的框架，帮助他们更顺利地将 AI 整合到临床工作流程中，从而更快、更有信心地实现 AI 创新。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney尽管目前已有超过900种获得 FDA 批准的医疗影像 AI 工具，但许多医疗系统依然面

新加坡卫生部最近宣布将投资2亿新元（约合1.5亿美元），计划在未来五年内在全国的医疗系统中大力推行新型人工智能技术。这个新投资将注入到卫生创新基金中，旨在支持技术创新的发展和试点，推动这些创新在整个系统内的规模化应用。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney其中，最引人注目的项目之一是生成性人工智能（genAI）项目，计划在2025年底之前，在公共医疗系统中实现自动更新病历记录的功能。卫生部表示，这项技术的推出将有助于自动化重复性和耗时的任务，

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

计算机科学家吴恩达领导的人工智能基金AI Fund于本周二宣布，已对印度的一家人工智能医疗保健公司Jivi进行投资。Jivi是一家位于印度北部城市古尔冈的人工智能医疗保健公司，利用人工智能技术提供潜在的诊断和治疗方法，生成健康报告，并执行管理任务。AI Fund在一份声明中介绍了Jivi的相关情况，但并未透露具体投资金额或所购股份比例。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney据Nasscom-BCG今年早些时候发布的报告，印度的人工智能领域正蓬勃发展，预计到2027年，其市场规模

在医疗科技的快速发展中，人工智能正悄然改变着放射学领域的诊断模式。Qure.ai这家创新公司正站在这场变革的前沿，利用AI技术为医疗服务注入新的活力，不仅提高了诊断效率和准确性，还为缓解医疗资源紧张带来了希望。Qure.ai的AI系统展现出了令人瞩目的能力。它能够在短时间内分析海量医疗影像，包括胸部X光片、CT扫描和MRI影像，准确识别结核病、肺癌和中风等多种疾病。特别是在结核病筛查方面，AI系统甚至可以独立解读图像，无需放射科医生直接参与，大大加快了诊断速度。这