环球医讯AI与医疗健康

Maxwell Biosciences宣布成立人工智能部门并聘请Jon McClure
2025-07-30 19:22:45家医大健康
Maxwell Biosciences宣布任命Jon McClure为首席技术官，领导其人工智能部门，致力于通过人工智能加速药物发现和医疗设备的发展，推动医疗健康领域的创新。
人工智能生成的医学播客甚至能欺骗专家
2025-07-30 19:22:18家医大健康
研究人员首次评估了人工智能（AI）从同行评审的科学文章中生成播客的能力。使用谷歌的NotebookLM应用程序，研究团队基于《欧洲心血管护理杂志》（EJCN）上发表的研究创建了播客脚本。结果显示，有一半的作者没有意识到播客主持人并非人类。尽管存在一些问题，但AI生成的播客能够以一种易于理解和吸引人的方式总结关键发现，未来有望成为科学传播的有效工具。
利用人工智能的新心力衰竭工具融合了三大洲患者、临床医生和其他利益相关方的意见
2025-07-30 19:21:59家医大健康
由欧洲、南美和非洲的临床医生、患者及其他相关方共同设计的“可信赖人工智能个性化风险评估”（AI4HF）项目，成功开发了首个可信赖的人工智能工具，用于个性化心力衰竭患者的护理和管理。该项目强调个性化治疗和文化适应性，患者和临床医生均指出需要超越风险预测的支持，并指出目前对人工智能在医疗领域的信任度仍较低。目前项目已进入第三轮本地工作组会议，预计2025年秋季公布结果。
英国最强大公开AI超级计算机Isambard-AI正式启动
2025-07-30 19:20:31家医大健康
英国正式启动耗资2.25亿英镑的Isambard-AI超级计算机，该系统将推动公共部门的AI研究，致力于应对气候变化、提升国家医疗服务体系（NHS）表现，并促进医疗与技术创新。该计算机拥有每秒21艾克萨（21×10^18）次AI专用计算能力，位列全球第11位，将支持包括皮肤癌检测、牛乳腺炎早期预警、人类行为预测等关键AI项目。
Medow Health AI在新加坡推出AI语音记录工具
2025-07-30 19:16:12家医大健康
澳大利亚医疗科技公司Medow Health AI在新加坡推出了其人工智能驱动的语音记录平台，旨在帮助医疗专业人员自动记录和整理临床笔记、报告和转诊信件，从而减轻行政负担，提高医疗服务质量。该平台支持多语言，并已适应新加坡的医疗流程，已在当地25家诊所部署。
新人工智能软件旨在通过街头眼镜店眼科检查识别痴呆症高风险人群
2025-07-30 18:51:23家医大健康
由爱丁堡大学研究人员牵头的NeurEYE团队开发了一种人工智能软件，通过分析百万份眼科扫描数据，预测个体罹患痴呆症的风险，该技术有望在常规眼镜店检查中实现早期筛查，为阿尔茨海默病等神经退行性疾病的诊断和治疗带来突破，并可能通过生活方式干预降低发病风险，该项目由NEURii联盟支持，预计每年为英国国家医疗服务体系节省超过3700万英镑。
ChatGPT不是你的心理治疗师：人工智能心理治疗的代价——BetterPlace健康中心解析
2025-07-30 18:48:06家医大健康
本文探讨了人工智能（如ChatGPT）在心理健康领域的使用趋势及其潜在风险，强调AI无法替代专业心理治疗，它缺乏临床判断、伦理规范以及应对危机的能力。BetterPlace Health的专家指出，虽然AI可以作为辅助工具，但不能取代人类治疗师所提供的个性化支持和真实连接，呼吁公众寻求专业帮助并谨慎使用AI心理辅助工具。
英国最强大的人工智能超级计算机启动每秒运行2100亿亿次运算
2025-07-30 18:46:23家医大健康
英国最强大的公共人工智能超级计算机Isambard-AI在布里斯托尔正式启动，该计算机将用于预测牛的疾病、检测皮肤癌偏差、预测人群移动等研究，为公共利益提供极端处理能力。
微软AI诊断协调器（MAI-DxO）：医学诊断的未来已到来
2025-07-30 18:44:59家医大健康
微软推出的AI诊断系统MAI-DxO在医学诊断准确率上达到85.5%，超越了许多经验丰富的医生，这一系统即将整合进微软Copilot和Bing，为用户提供智能医疗建议，并协助医生进行实时诊断。该系统通过“辩论链”机制模拟专家会诊，显著减少了单点错误，提升了诊断的全面性、透明度和可信度，标志着人工智能与医学融合的新里程碑。
预测心脏骤停：人工智能在风险评估方面超越心脏病专家
2025-07-30 18:39:46家医大健康
约翰霍普金斯大学开发的一种新人工智能模型能够以显著高于以往方法的准确性检测突发心脏死亡的风险。该模型名为MAARS，可以比传统临床风险计算器更准确地预测个体突发心脏死亡的风险。这项研究发表在《自然心血管研究》杂志上，研究表明MAARS在内部测试数据集中的准确率达到0.89，在外部测试数据集中的准确率为0.81，而在40至60岁高风险人群中的准确率甚至达到93%。MAARS通过结合心脏MRI图像、临床数据和心脏病学测量，为医生提供可理解的决策解释，同时避免不必要的医疗干预。

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