Новости

Исследование в Тайване показало, что популярные AI-инструменты, такие как ChatGPT, имеют ограниченную точность при ответах на клинические вопросы, связанные с инсультом, что вызывает опасения по поводу их надежности в медицинских контекстах.

Компания Lunar Analytics представила платформу, использующую медицинские языковые модели от John Snow Labs для автоматизации процессов в здравоохранении, что позволяет улучшить эффективность и снизить затраты.

Исследование показало, что современные модели искусственного интеллекта, несмотря на высокие результаты на медицинских экзаменах, не способны адекватно обрабатывать измененные клинические вопросы, полагаясь на шаблоны ответов.

Исследования показывают, что большие языковые модели (LLMs) в медицине требуют нового подхода к управлению рисками для обеспечения их безопасности и эффективности.

Исследователи разработали новый набор данных и методику оценки для больших языковых моделей (LLMs), направленные на улучшение диагностики тропических и инфекционных заболеваний в условиях ограниченных ресурсов.

Исследование объединяет федеративное обучение и дифференциальную приватность для диагностики рака груди, обеспечивая безопасный обмен данными и целостность моделей. Результаты показывают высокую точность и защиту конфиденциальности, что делает метод перспективным для клинического применения.

Исследователи из Лондонского университета королевы Марии разработали ИИ-инструмент, который создает синтетические модели фиброзной сердечной ткани, что может улучшить планирование лечения пациентов с фибрилляцией предсердий.

Модель машинного обучения, разработанная командой из Европейского общества трансплантации крови и костного мозга, превзошла традиционные методы в оценке риска трансплантации для пациентов с миелофиброзом, что может улучшить результаты лечения.

Новая предсказательная модель для пациентов с сепсисом в отделениях интенсивной терапии обеспечивает ежедневные уведомления о рисках, позволяя врачам проводить ранние вмешательства и улучшать исходы лечения.

Открытый ИИ Llama 3.1 405B продемонстрировал сопоставимые результаты с GPT-4 в диагностике сложных медицинских случаев, что открывает новые горизонты для использования открытых моделей в здравоохранении.

Исследование Вирджиния Тек показало, что современные модели машинного обучения не справляются с предсказанием вероятности смерти пациентов в больницах, не распознавая 66% критических состояний.

Исследование показывает, что большие языковые модели могут эффективно предсказывать послеоперационные осложнения, анализируя клинические заметки и предоперационные оценки, что может значительно улучшить безопасность пациентов.