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

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

在医学影像诊断领域，脑动脉瘤的检测一直是一个挑战。但最近，一项基于深度学习的模型开发成功，为放射科医生提供了强有力的辅助工具。这项技术不仅能提高脑动脉瘤的检测率，还能显著缩短影像解读和后期处理的时间。研究人员表示，这样的工具在提升临床工作流程和改善脑动脉瘤诊断方面具有巨大的潜力。脑动脉瘤的及时和准确诊断对于启动适当的管理策略、优化患者结果以及减轻这一病症对个人和医疗系统的影响至关重要。因此，高效诊断工具的开发显得尤为重要。图源备注

​近日，CodeFuse IDE0.6版本正式发布，引入了编辑器诊断问题 AI 修复功能，以及支持在下拉补全时同时出现内敛补全的特性，进一步提升了代码编写的便捷性和效率。CodeFuse IDE 是一款基于蚂蚁自研大模型 CodeFuse 和自研 IDE 框架 OpenSumi 开发的 AI 集成开发环境（IDE），支持主流编程语言，并在开发过程中提供代码编写建议、代码解释、单元测试生成、问题修复和智能终端等功能。

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

哈佛医学院的研究人员开发了一种名为CHIEF的AI模型，它具备处理多种癌症诊断程序的能力，能够更准确地诊断和评估各种癌症，预测患者生存率，并提供治疗建议。与现有AI系统相比，CHIEF的灵活性和多功能性是一个重大突破，它能够执行多种任务，并在19种癌症类型上进行测试。通过分析大量图像数据，包括未标记的图像和完整切片图像，CHIEF在癌症检测、肿瘤来源识别以及预测患者生存等方面表现出色，准确率高达94%到96%。此外，CHIEF还能识别肿瘤的基因突变，为没有条件进行基因测序的地区提供解决方案。在未来，研究团队计划继续完善模型，增加对稀有疾病和非癌性病症的训练，提升其在分子数据识别方面的功能，并预测新型癌症治疗的效果和副作用。

科隆大学医学部与医院联合开发了一款基于人工智能的数字病理平台，旨在加速并提升肺癌组织切片的自动化分析效率与准确性。该平台利用人工智能技术分析病理切片，不仅加速诊断过程，还能识别与特定分子相关的变化，为患者提供个性化治疗方案。这项技术革新了传统的病理检查方式，通过将切片数字化，病理学家能够在电脑屏幕上进行分析，提高效率并为人工智能的深度应用奠定基础。研究显示，人工智能可以从病理切片中提取更多癌症相关的信息，改善诊断质量，提供患者病情的新信息，如对治疗的反应情况。研究团队计划与德国、奥地利和日本的五个病理研究机构合作，进行进一步验证，旨在推动人工智能在临床病理学中的广泛应用。这一成果发表在《细胞报告医学》期刊上，标志着数字病理学与人工智能结合的重要进展，未来将显著提高肺癌诊断的精确性，深化对疾病的认识。

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。

钉钉组织大脑在8月推出了一系列新功能，包括敏捷组织诊断、会议成本分析和流程效率监控等，旨在帮助企业管理者全面了解和优化组织结构和运作效率。

近日，一项发表在《细胞代谢》杂志上的研究显示，研究人员利用热像仪和人工智能技术，通过分析面部温度，可以检测多种慢性疾病，并评估一个人的生理年龄。这一创新方法为早期疾病诊断和健康监测提供了新的可能性。

​剑桥大学心理学系研究人员近日在阿尔茨海默病早期诊断领域取得重大突破。他们开发出一种尖端人工智能工具，能够以80%的准确率预测阿尔茨海默病的进展。这一创新方法旨在减少对侵入性和昂贵的痴呆症诊断测试的依赖，同时有望在疾病早期阶段显著改善治疗效果。

在一项刚刚发表在著名期刊《自然通讯》上的研究中，来自纽约大学、格拉斯哥大学等机构的科研人员成功开发出一种先进的人工智能程序，能够准确诊断最常见的肺癌类型——腺癌，并精准预测复发风险，代表了肺癌诊断和治疗领域的重大突破。

["医生使用未受监管AI工具辅助患者诊断，引发监管机构担忧","监管机构认为未经测试的AI工具可能导致医疗事故诉讼风险","人工智能模型难以解释工作原理，增加监管难度"]

["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。"]

["韩国团队使用AI诊断自闭症儿童","AI系统准确识别视网膜图像","自闭症诊断工具在人类受试者上测试通过","越早诊断提供更多帮助","需要进一步研究在更年幼儿童中的准确性"]

["加拿大Klick科研人员发布AI大模型，仅需6-10秒语音诊断2型糖尿病。","267志愿者语音样本验证，准确率女性89%，男性86%。","研究发现“音调”和“音调标准差”为关键诊断特征。","使用逻辑回归、朴素贝叶斯等模型进行训练和测试。","集成模块结合多信息源提高模型准确性，为早期干预提供可能。"]

["荷兰研究人员开发了一种名为 Sturgeon 的算法，可以在 90 分钟内识别脑瘤的类型","该算法依赖于纳米孔测序技术，能够实时读取 DNA 样本的碱基序列","经过训练和测试，该算法能在 40 分钟内正确识别出 18 例脑瘤的类型","通过识别脑肿瘤的亚型，外科医生可以调整手术策略","研究人员希望进一步验证技术，并与标准方法进行比较"]

["三星医疗将在 ISUOG 大会上展示基于 AI 的自动测量和诊断解决方案。","重点产品包括配备 27 英寸 OLED 显示器的 HERA W10 Elite 高端超声系统。","还将展示 HeartAssistTM 和 UterineAssistTM 等基于 AI 的诊断助手解决方案。","以及 BiometryAssistTM 和 ViewAssistTM 等基于 AI 的自动化测量功能。","三星医疗通过 AI 和超声技术,提升了产科和妇科的诊断效率。"]

["伦敦大学学院神经学院的科学家基于AI语言模型开发了新工具，可以特征化精神分裂症患者语音中的细微特征。","研究旨在了解自动语言分析如何改善精神疾病的诊断和评估。","研究发现精神分裂症患者的语言表现不如对照组可被AI模型预测，这或许与大脑学习和认知地图有关。","科学家计划广泛应用这项技术，可能为未来精神疾病诊断带来新的突破。"]

["当前AI医疗诊断的准确性仍然存有很大疑虑,远远不能取代医生的经验。","解决获取足够医疗数据的问题,是提高AI医疗诊断准确性的关键。","影像识别和新药研发是当前AI医疗较大的增长机遇。","随着技术进步和数据积累,AI医疗诊断准确性将逐步提高。","AI医疗诊断正处于增长窗口期,前景广阔。"]