医疗AI工具日益增多，但测试是否得当？
随着医疗领域越来越多地应用人工智能工具，专家们质疑当前的测试方法是否能够准确评估这些工具在实际临床任务中的表现。
环球医讯AI与医疗健康
- 人工智能如何加速医疗保健领域的网络安全响应Chris Tyberg，Abbott公司的首席信息安全官，讨论了生成式人工智能如何帮助医疗保健组织应对网络安全资源短缺问题，并加速威胁响应。
- 用人工智能重塑医疗保健及医疗网络安全本文探讨了人工智能在医疗保健和网络安全中的应用，介绍了ChristianaCare首席信息安全官Anahi Santiago的观点，讨论了AI如何提高生产力、改善护理交付，并应对新的网络安全威胁。
- 通用人工智能在医疗领域的局限性，健康专家发出警告在HIMSS25会议上，Emtelligent的营销执行副总裁Chris Althoff强调了医疗领域需要专门的人工智能系统，而不是通用的人工智能系统，并指出通用AI模型不足以理解和处理复杂的医疗术语和工作流程。
- 罗登贝里基金会授予iCardio.ai 100万美元奖金罗登贝里基金会将100万美元的罗登贝里奖授予了iCardio.ai，表彰其在使用人工智能技术改善心脏健康诊断和预防心脏病方面所做出的开创性工作。
- AI生成的“医生”在TikTok上用虚假医疗建议欺骗用户——如何识别这种“令人震惊”的欺诈行为TikTok上出现了一种令人担忧的趋势，即使用AI生成的虚拟“医生”发布虚假医疗建议，这些所谓的专家实际上并不存在，而是由人工智能生成的。创作者们正在揭露这种欺诈行为，并提供了一些识别方法。
- 不受监管的大规模语言模型产生类似医疗设备的输出本文探讨了大规模语言模型（LLMs）在临床决策支持中的应用，发现这些模型能够提供类似医疗设备的决策支持输出，这表明需要对其进行监管以确保安全性和有效性。
- 人工智能预测广泛性焦虑障碍的恢复情况宾夕法尼亚州立大学的研究人员利用机器学习模型，发现了一些可以预测广泛性焦虑障碍（GAD）患者长期恢复情况的重要指标，这些指标可以帮助医生更好地定制治疗方案。
- AI生成的“医生”在TikTok上用虚假医疗建议欺骗用户创作者揭露了TikTok上的一些所谓的“医生”实际上是通过人工智能生成的，他们提供未经证实的医疗建议，这些假医生可能会误导用户。本文提供了如何识别这些虚假内容的方法。
- 梅奥诊所对抗AI幻觉的秘密武器：反向RAG技术的应用梅奥诊所采用了一种新颖的技术来解决大型语言模型在医疗领域中产生幻觉的问题，通过反向RAG技术几乎消除了所有基于数据检索的幻觉，从而提高了临床实践中的信息准确性。
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