Harrison.ai 最近推出了一个针对放射学的视觉语言模型。
被称为 Harrison.rad.1 的这个基于对话的模型能够进行与 X 射线图像相关的开放式聊天。它可以检测和定位放射学发现并生成报告，所有这些都强调临床安全性和准确性。
与在一般和开源数据上训练的现有生成式人工智能模型不同，Harrison.ai 的模型是在一组由医疗专家大规模标注的真实、多样化和专有的数据上进行训练的。
该公司进一步声称，其生成式人工智能模型在皇家放射学院有竞争力的 2B Rapids 考试中表现优于主要的大型语言模型，如 OpenAI 的 GPT-4o 和微软的 LLaVA-Med，平均得分为 60 分中的 50.88 分——与经验丰富的放射科医生相当。
此外，Harrison.rad.1 在临床 X 射线问答的 VQA-Rad 基准数据集中显示出 82%的准确率，在 Harrison.ai 内部的开源 RadBench 数据集中显示出 73%的准确率。
维多利亚州的 See-Mode Technologies 已获得美国食品和药物管理局的首个 510(k)许可，用于一种在超声扫描中检测和诊断甲状腺问题的人工智能驱动解决方案。
其甲状腺超声分析软件检测单个或多个结节，并根据美国放射学会的 TI-RADS 评级系统自动对每个结节进行分类。它还会自动生成完整的工作表，放射科医生可以立即审查和修改，并在临床医生审查和批准后提供初步印象。此外，它简化了甲状腺后续研究的报告。
在维多利亚州的拉筹伯大学成立了一个新的医疗人工智能创新中心。
在州政府 1000 万澳元（680 万美元）的资助下，澳大利亚医疗创新人工智能中心旨在开发人工智能，为癌症、疾病和病毒发现新的治疗方法、疫苗和免疫疗法。
用于跟踪和预测乳腺癌扩散的人工智能彩色地图和用于癌细胞检测的生物传感器是正在筹备中的项目。
一份媒体发布还指出，该中心将是澳大利亚第一个访问英伟达超级计算机 DGXH200 的中心。
新西兰的全科医生寻求关于在医疗保健中实施和使用人工智能的官方国家指南，最近的一项调查指出。
一组初级保健组织“初级保健中的人工智能”在过去两个月对全科医生进行了调查，询问该国初级保健中人工智能的使用情况。
据透露，约四分之一的约 300 名受访者在日常工作中使用人工智能。
同时，据 Health Navigator 慈善信托基金的创始人兼首席执行官 Janine Bycroft 博士称，调查结果还表明各组织正在寻求“我们国家当局的某种认可或框架，这在信任和接受方面可能会改变游戏规则。”
目前，该国的全科医生可以使用 WellSouth 初级保健网络提供的全面人工智能实施指南。举办网络研讨会和进行隐私影响评估是初级保健组织在该部门内促进人工智能采用的其他方式。
