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一种名为ECgMLP的新AI模型能够以近乎完美的准确率检测子宫内膜癌。达到99.26%的精准度，标志着诊断医学的一次重大飞跃，并可能改变全球癌症筛查。

宾夕法尼亚大学医学院的 AI 识别出阿达木单抗作为一种拯救生命的稀有疾病 iMCD 的治疗方案。一名接近住安宁疗护的患者现在已进入缓解期两年。

约翰霍普金斯大学的研究人员推出了 AbdomenAtlas，这是一个包含45,000个注释CT扫描的AI驱动数据集。这个开创性工具显著增强了早期癌症检测，为AI模型提供了广泛的训练数据。

一种革命性的人工智能模型 TD-CNNLSTM-LungNet 在使用超声波诊断肺部疾病方面实现了 97% 的准确率，为医疗诊断树立了新标杆。

OpenAI的GPT-4b微模型与Retro Biosciences合作，旨在通过重新设计蛋白质来延长人类寿命，并革新长寿科学。

人工智能推动乳腺癌筛查，检测率提高17.6%，工作流程更快，这一里程碑式的研究在德国揭示了这一点。

MIT Jameel Clinic发布了Boltz-1，一个开源生物分子模型，\ \ 其在预测3D结构方面与Google DeepMind的AlphaFold3的准确性相匹配。

斯坦福研究人员推出了SEQUOIA，一个可以通过分析标准活检图像预测癌细胞基因表达模式的AI系统，可能消除对昂贵检测的需求。

Evo是一个训练于270万微生物基因组的AI模型，能够解读和生成基因序列，革新DNA研究和基因编辑。

NIH公布了一种简化临床试验招募的人工智能算法，提升了效率并推动了医疗研究的发展。

微软推出BiomedParse，这是一个突破性的AI模型，旨在统一和增强生物医学图像分析，为精确和多功能设定了新标准。

根据UVA健康系统的研究，ChatGPT-4在诊断复杂医疗案例方面表现优于医生。研究突显了人工智能在医学中的潜力与挑战，呼吁对人工智能工具在医疗保健中的整合方式进行变革。

斯坦福研究人员推出了虚拟实验室，这是一个革命性的AI研究平台，专门化的代理与科学家合作解决复杂问题。他们的第一个里程碑？新的抗击COVID的蛋白质。

约翰·霍普金斯的研究人员通过观看视频训练机器人进行手术，为具有类人技能和适应能力的自主外科机器人铺平了道路。

AI驱动的视频分析很快可能取代笨重的设备，准确无接触地筛查血压和糖尿病。了解这一创新突破。

DeepMind 开源 AlphaFold 3，允许研究人员接触突破性的蛋白质预测 AI，加快生物学和医学的突破。

了解国际放射学日的重要性，从其历史根源到当今正在革新该领域的尖端人工智能技术。了解 X-ray Interpreter 如何通过独特的活动庆祝这个特殊的日子。

人工智能正在重塑医疗保健，Iambic Therapeutics 的 Enchant 平台可以在早期开发阶段预测药物成功。这一创新预示着一个更高效、更安全的药物开发未来，与快速、精准的医疗诊断进展相契合。

哈佛医学院推出了一种新的AI工具，能够比传统方法更准确、更快速地检测各种形式的癌症。这一病理图像分析的突破可能彻底改变早期癌症诊断和患者护理。

SLIViT 是加州大学洛杉矶分校开发的 AI 模型，在分析 MRI 和 CT 等复杂医学扫描中实现专家级准确性。它承诺提供更快、更准确的诊断，转变放射学领域并改善患者护理。

发现谷歌的 Med-Gemini 如何通过其专门为 X 光分析量身定制的先进人工智能能力，改变医学诊断的格局。这项突破性技术提高了准确性和效率，树立了医疗创新的新标准。

了解GPT-4人工智能如何通过匹配经验丰富的放射科医生在检测报告错误方面的准确性，改变放射学，提供更快的处理时间并降低医疗诊断的成本。

探索 GPT-4 在放射学中的影响，重点关注其在 AI 辅助图像分析方面的进展，以及其潜力与当前局限性之间的平衡。