环球医讯AI与医疗健康

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。

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。

文章探讨了海峡群岛的企业在人工智能（AI）应用方面的进展，包括金融、医疗和公共管理领域的案例。一些企业已经通过AI提升了生产力，同时也面临就业与技能转型的挑战。专家强调，AI应作为辅助工具而非替代人力的手段，同时呼吁加强AI教育以应对未来需求。

意大利萨莱诺大学诞生了国内首批数字医学本科毕业生，标志着人工智能在医学领域的应用迈入新阶段。该专业将计算机科学与医学相结合，致力于通过人工智能技术实现个性化治疗，为未来医疗模式带来革命性变革。

一项新研究发现，用于医疗保健的AI会根据患者信息中的拼写错误、俚语和性别等因素改变医疗建议，这引发了人们对算法公平性的严重担忧。研究显示，即使是患者描述症状方式的微小变化，如打字错误、额外空格或语气变化，都可能显著改变AI的治疗建议，这种偏差可能导致对弱势群体的治疗不足。

根据最新研究，作为标准眼部检查的一部分，快速扫描可以预测一个人未来十年内发生心脏病或中风的风险。科学家利用人工智能分析视网膜数字图像，这种图像通常用于通过捕捉眼睛后部图像来检测疾病。这种方法可以在不到一秒钟内生成个性化的风险评估。希望这种简单的过程有一天能与血压和胆固醇筛查一起提供，以便医生及早干预。研究团队测试了人工智能软件在患有2型糖尿病患者的眼部扫描中的效果，这类患者通常会定期接受眼部检查以监测糖尿病视网膜病变。

研究人员于7月9日表示，一种实验性人工智能引导的机器人能够自主完成一项常见胆囊手术中的精细复杂阶段，标志着自动化医疗程序迈出了重要一步。该机器人使用人工智能进行独立决策，并在手术过程中适应意外并发症，类似于自动驾驶汽车在任何条件下都能智能应对路况。

Wellsheet推出了新的AI护理团队副驾驶系统，旨在将记录时间减少50%，该解决方案集成了图表摘要、查房和出院流程以及AI生成的文档。

印第安纳大学医学院研究人员领导的一项多机构合作研究表明，人工智能和数据信息学正深刻变革癌症的诊断、研究和治疗方式，AI算法不仅能快速分析大量临床数据，还能发现人眼难以察觉的癌细胞，同时标准化方法和数据库扩展对AI训练至关重要，未来AI与人类专家的协作将推动癌症精准医疗的发展。

英国彼得伯勒市议会将拥有35年工作经验的员工的专业知识转化为人工智能助手“Hey Geraldine”，旨在协助成人社会护理部门的工作人员，通过模仿该员工的对话风格，帮助员工解答常见问题，并提供资源和解决方案，从而减少医院出院延迟，提高工作效率。