人工智能在临床应用中的范围正在不断扩大。临床AI技术公司Aidoc和亚马逊网络服务（AWS）早些时候宣布了一项具有里程碑意义的合作：云服务巨头将进行多年的投资，以帮助开发和优化Aidoc的CARE框架及其基础模型。
CARE代表“开创性的临床级基础模型”，该模型经过“数百万次检查”的训练，并利用“先进的多模态能力”，旨在为“开发临床AI解决方案的速度和精度设立新的基准”。
AWS的投资已经开始得到回报。上周，Aidoc宣布其基于基础模型的AI解决方案获得了FDA的批准，这是该公司在临床医学领域迈出的一大步。具体来说，这一批准是针对Aidoc的肋骨骨折分诊解决方案，该方案基于公司的CARE1框架。通过利用公司的专有aiOS平台，新批准的技术将进一步增强从医疗数据生成的分析和见解，从而更好地指导放射学诊断和临床环境中的干预措施。
Aidoc的联合创始人兼首席执行官Elad Walach解释说，临床AI已经揭开了一个巨大的领域，并具有巨大的潜力来改善患者护理：“仅在过去一年中，我们就取得了令人难以置信的进展……但我们才刚刚开始。”Walach表示，公司迅速推进的众多发展及其与AWS的合作是“推动创新向前发展的途径”，最终改善患者的治疗效果。
AWS医疗保健和生命科学总经理Dan Sheeran评论道：“我们特别兴奋能与Aidoc合作，因为大多数公司甚至无法通过试点阶段；大多数公司并未考虑到医生和患者面临的现实环境；我们需要从现实出发。”只有这样，Sheeran解释说，企业才能为床边临床医生提出实际可用的解决方案。
最近，整个AI生态系统似乎越来越关注临床领域。例如，谷歌继续在其专门为医疗和临床环境开发的Med-PaLM 2大型语言模型上进行大量投资；事实上，其工作的一个主要目标是“构建和测试AI模型，以帮助缓解全球医师短缺以及对现代影像和诊断工具的低访问率”。其他较小的公司也越来越多地专注于特定和小众领域，利用AI开发更好的诊断工具，如皮肤病学和病理学应用。放射学本身是一个正在爆发的领域，各种AI用例和潜在应用层出不穷，特别是随着图像检测和计算机视觉技术的显著增长。
毫无疑问，这个领域的工作仍处于初期阶段，因此公司需要耐心地了解这些应用如何真正为患者提供价值。可以肯定的是，在未来的一年中会有更多发展。
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