麻省理工学院（MIT）科学家们最近发布了一款强大的开源人工智能模型，名为 Boltz-1。这一创新有望显著加速生物医学研究和药物开发。Boltz-1是首个完全开源的模型，能够在生物分子结构预测方面达到与谷歌 DeepMind 的 AlphaFold3相同的先进水平。该模型的开发团队来自 MIT Jameel 机器学习健康诊所，主要由研究生杰里米・沃尔文德和加布里埃尔・科尔索领导，合作团队还包括 MIT 的研究员萨罗・帕萨罗以及电气工程与计算机科学教授瑞吉娜・巴兹利和汤米・亚卡拉。在12月5日的发布会上，沃尔

印度最大的癌症护理网络 —— 健康全球企业（HCG）近日宣布与全球知名咨询公司埃森哲建立战略合作关系，旨在利用生成性人工智能和深度学习技术，推动癌症研究和治疗的创新。这一合作的核心目标是通过分析多维度和多组学的患者数据，加速精确医学的发展，从而实现对各种癌症的早期检测和更有效的治疗。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney此次合作将 HCG 的临床肿瘤学专长与埃森哲在人工智能、机器学习和量子计算方面的全球能力相结合，致力于揭示具有重要临床意

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

近日，中国医学界迎来重大突破，首个应用于临床的眼科大模型“伏羲慧眼”（VisionFM）在河南郑州正式亮相。河南省医学科学院院长王宁利教授介绍，该模型不仅具备筛查和诊断眼科疾病的能力，还能预测疾病的发展趋势。通过分析眼部照片，“伏羲慧眼”可以预测人体38项血液生化指标，实现“眼底一张照，眼病都知道”的愿景。这一大模型是王宁利教授团队与30余家研究机构、百余名科研人员及医工融合工程师共同研发的成果，展现了跨学科合作的强大力量。它汇聚了来自26个国家和

在癌症斗争的前线，哈佛医学院的科学家们带来了一个令人振奋的消息。他们最新推出了一款名为 CHIEF 的超级智能 AI 模型，能够在多种癌症类型中精准诊断、预测患者结果，甚至推荐治疗方案。这款 AI 就像一位全能的医学助手，帮助医生在复杂的癌症诊断中提供清晰的指引。CHIEF 是一个经过特殊训练的 AI 系统，它与那些只能执行单一任务的传统 AI 截然不同。研究团队表示，传统的 AI 往往只能在有限的癌症类型中完成特定的任务，比如检测癌细胞或预测肿瘤的基因特征。而 CHIEF 的厉害之

Anthropic首席执行官Dario Amodei近日发表了一篇1.5万字的博文，勾勒出他对人工智能未来的乐观愿景。Amodei预测，"强大的人工智能"最早将在2026年问世，这种AI将在各个领域超越人类专家，能够控制软硬件并完成大多数人类工作。Amodei对AI的潜力充满信心。他认为在未来5-12年内，AI将帮助治愈大多数疾病，将人类平均寿命延长至150岁，解决世界饥饿和气候变化问题，甚至在10年内将撒哈拉以南非洲的人均GDP提升至中国水平。然而，这些预测似乎过于乐观。当前AI在医疗等领域的应用仍面临诸多挑

百川智能与国家儿童医学中心北京儿童医院签署战略合作，旨在利用人工智能技术提升儿科医疗服务的质量与覆盖面。双方合作范围包括居家医疗、辅助诊疗和科研创新，目标是推出“一大四小”的AI智慧儿童健康服务产品，以构建全面的儿童健康大模型为核心，包括家庭数字顾问、基层医生助手、专家临床科研助理和慢病管理机器人。此合作标志着儿科领域科技发展的新尝试，通过AI技术的运用，旨在为儿童提供更优质的医疗服务，实现医疗资源的下沉，让家庭在家门口享受到高标准的医疗保障。

"MedTrinity-25M" 是由 UCSC-VLAA 团队发布的一个大规模多模态医学数据集，包含2500万张医学影像及其详细注释。该数据集具有多粒度注释，支持医学多模态大模型训练，其构建过程复杂，通过数据处理、元数据提取、感兴趣区域定位及医学知识收集，利用大规模语言模型生成详细描述，提高数据可用性。数据集于2024年7月21日正式发布，配套提供预训练模型，如LLaVA-Med++，在医学任务中表现出色，为医学研究提供强大支持。此数据集是医学研究领域的重要资源，旨在促进医学研究的发展。

["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。"]

["ChatGPT在临床医疗决策中的准确率为71.7%。","ChatGPT在初级保健和急诊环境中表现卓越。","，ChatGPT在鉴别诊断、诊断测试和临床管理任务中均表现出色。"]

["最新研究显示ChatGPT-4在儿科医学病例中的准确率仅为17%，低于一般医学病例的39%。","研究者指出ChatGPT难以识别疾病关系，提出专门培训和提供准确医学文献以提高模型准确性。","模型在100个儿科病例中仅有17个正确诊断，主要错误集中在同一器官系统。"]

["通过深度学习，MIT研究人员成功发现一种新型抗生素，有效对抗导致每年超过1万人死亡的耐药细菌。","人工智能在医疗领域的应用日益受到关注，MIT的研究提供了高效、资源有效的药物研发框架。","研究人员已与初创公司Phare Bio分享研究结果，计划进一步分析数据，寻找可杀灭其他细菌的化合物。","该研究为深度学习在抗生素研发中的应用提供了机械洞察，为解决抗生素耐药问题提供了新的思路。"]

["最新研究揭示，ChatGPT回答39个医学问题仅有10个准确，其余29个问题回答不完整或不准确。","研究人员发现在某些情况下，ChatGPT捏造了参考文献，引发对其可靠性的质疑。","OpenAI回应建议用户不要将ChatGPT的回答视为专业医学建议。"]

["到 2035 年，预计 FDA 批准的医学影像 AI 工具数量将激增，风险资本支持将超过 300 亿美元。","过去七年，医学影像 AI 产品的可用性持续增长，其中医学影像占据了数字健康风险资本的 85%。","研究表明，风险资本支持与 AI 产品开发之间存在强烈关系，预计到 2035 年，将有 350 种新产品进入市场。"]

["OBIA收录了来自301医院的937例患者、193万张医学影像,涵盖9种模态、30个解剖部位。","OBIA实现了影像数据的去标识化、管理、质量控制,为用户提供浏览、检索、下载服务。","OBIA填补了国内生物医学影像数据开放共享的空白,有助推动医学影像AI的发展。"]

["全球乳腺癌病例激增，早期检测至关重要。","英国诺丁汉大学研究比较AI与医生乳腺X光片阅读准确率。","商用AI Lunit表现与人类医师相当，为临床医疗提供新思路。","乳腺癌发病率高，但早期干预可提高存活率。","AI筛查乳腺X光片的结果为AI在医疗领域提供了强有力的支持。"]

["ChatGPT 帮助一名儿童确诊脊髓束带症","儿童疑病 3 年，17 位医生无法确诊","母亲通过 ChatGPT 输入病历得出诊断","儿童进行手术治疗并处于康复阶段","ChatGPT 在医学领域的应用受到验证"]

["1. ChatGPT 在泌尿科问题上的表现不准确，提供不正确的治疗建议。","2. 研究人员认为 ChatGPT 经常以自信的态度提供不准确的医学信息。","3. 患者们应谨慎对待 ChatGPT 的医疗建议，使用更可靠的临床工具获取准确信息。"]