醫療 AI最新動態
診斷、病歷文書與藥物研發——AI 與醫學的交匯處，人命關天。
187 篇文章
AI 基礎設施預算最容易超支在哪裡？
Wasabi Technologies 發布醫療機構採用 AI 的調查結果。調查指出，IT 基礎設施約占 AI 預算的七成，也突顯基礎設施成本超支的疑慮。
全球首例！中國首款植入式腦機接口商業化落地
NEO-ONE SCI 腦機接口系統在中國完成了首例商業化植入，為脊髓損傷患者提供了新的康復途徑。該系統通過硬膜外信號採集來控制外部設備，協助患者完成手部抓握動作。
宇樹G1人形機器人完成全球首次活體手術
加州大學聖地亞哥分校的研究人員利用宇樹G1人形機器人，成功為活豬進行了腹腔鏡膽囊切除術。這項發表於《Nature》的研究，評估了通用型人形機器人在手術環境中的可行性。
高中生利用AI透過視網膜掃描篩查自閉症
一名17歲學生開發了名為「RetinaMind」的AI工具，利用卷積神經網路分析視網膜影像以篩查自閉症與ADHD。該項目在測試中達到89%的準確率，展示了AI在神經發育診斷中的潛力。
AI 模型使用合成病患數據在診斷上媲美醫生
發表在 Nature 的最新研究顯示，AI 系統在診斷與治療規劃上能媲美甚至超越臨床醫生。然而，該研究依賴合成病患數據，凸顯了受控研究與現實臨床應用之間的差距。
劍橋團隊運用 AI 開發廣譜冠狀病毒通用疫苗
劍橋大學研究團隊啟動了首個由 AI 完全設計抗原核心的疫苗人體臨床試驗。該計畫旨在為現有的新冠病毒變異株及未來可能出現的跨物種冠狀病毒提供廣譜保護。
CHAI 發布醫療領域 AI 治理框架操作手冊
CHAI 聯盟發布了一份長達 228 頁的醫療 AI 治理框架，旨在協助醫療機構管理 AI 風險、生命週期及倫理部署。該手冊為政策制定、組織架構及第三方供應商管理提供了具體可行的操作指南。
OpenAI o1 在哈佛試驗中勝過醫生
哈佛一項試驗發現，OpenAI 的 o1 模型在緊急分診診斷上優於醫生。此結果展示 AI 作為醫院第二意見工具的潛力。此基準測試突顯其在關鍵醫療情境中的先進推理能力。
開源 20GB MedQA 84% LLM
Empirisch Tech 開源 Chaperone-Thinking-LQ-1.0，這是 4-bit GPTQ 量化與 QLoRA 微調的 DeepSeek-R1-32B 模型，在 MedQA 上達 84%。可在單一 L40 GPU 的 20GB VRAM 運行，比基底快 1.6 倍。設計用於本地醫療保健，尊重資料主權。
猶他州批准首個AI藥物處方
猶他州成為美國首個透過監管沙盒允許AI開藥的州。健康科技新創Doctronic推出首個此類系統，但安全公司Mindgard在測試其聊天機器人時發現風險。本文討論依賴州沙盒監督的優缺點。
猶他州批准AI開精神藥
猶他州啟動一年試點，允許Legion Health的AI聊天機器人無需醫師續開特定精神科藥物。官員稱可降低成本並緩解短缺；醫師批評系統不透明且具風險。這是美國第二例AI獲此臨床授權。
Corti 的 Symphony 在醫學編碼勝過 OpenAI
Corti 推出 Symphony AI，在醫學編碼基準測試中勝過 OpenAI 和 Anthropic。基於最大規模的同行評審醫學編碼研究，將編碼視為推理任務。現在透過 API 提供，用於臨床筆記標準化。
公立醫院縮減床位規模，轉向提質增效
中國公立醫院正大幅縮減床位規模，從過去的擴張模式轉向提質增效。這一趨勢受到財務壓力及DRG/DIP等支付方式改革的推動。
LLM-T1D：用於閉環糖尿病控制的可解釋 AI
LLM-T1D 結合了強化學習與 LLaMA 3.1 和 Qwen3 等大型語言模型，打造出透明且具備可解釋性的胰島素幫浦控制器。該系統在實現高血糖控制精度的同時，能為其醫療決策提供人類可讀的解釋。
腦部植入物協助癱瘓患者恢復肢體活動
一名癱瘓男子在接受「雙神經繞道」腦部植入手術後，成功恢復了自行進食與飲水的能力。該技術透過繞過脊髓損傷部位，成功重建大腦與肢體間的運動控制與感官回饋。
ScienceSoft 於 AWS 上構建符合 HIPAA 標準的 AI 語音排程系統
ScienceSoft 利用 Amazon Nova 2 Sonic 與 Amazon Bedrock Guardrails 開發了一套符合 HIPAA 標準的安全 AI 語音排程解決方案。此架構展示了如何在自動化醫療工作流程中，兼顧隱私保護與嚴格的法規要求。
MedRealMM：用於醫療諮詢的全新多模態基準測試
MedRealMM 是一個基於真實中文臨床諮詢的大規模多模態基準測試。它評估了大型語言模型處理圖文醫療數據的能力，並突顯了模型在安全性與推理能力上與人類醫師的差距。
醫療推理與臨床需求之大型語言模型研究綜述
本研究綜述透過將臨床能力等級與計算推理模式進行對應，評估了大型語言模型在醫療領域的應用。文中引入了一個涵蓋五個推理層級的基準測試，並比較了 18 種先進模型，以識別臨床實踐中的效能差距。
人形機器人完成全球首例活體豬手術
外科醫生成功利用人形機器人對活體豬進行了手術。這項臨床前試驗旨在測試將人形機器人整合至複雜醫療環境中的可行性。
NIH 發布全球最大的基因組與健康數據庫
NIH 發布了一個龐大的數據集，將超過 50 萬份人類基因組與完整的醫療記錄相結合。儘管面臨預算削減，該資源旨在加速精準醫療的研究。
用於可審計心理健康資訊的代理型 AI
研究人員開發了一種多代理框架，整合了 FDA 的監管數據與來自 Reddit 和 WebMD 的患者敘述。該系統利用 Neo4j 知識圖譜來維護來源證明，確保精神科藥物資訊既具備豐富背景又可追溯。
利用 AI 代理構建自助式健康分析系統
本文介紹了 Chaplin，這是一個開源解決方案，利用 Amazon Bedrock 與模型上下文協議 (MCP) 驅動的 AI 代理來提供自助式健康事件分析。
T2D-Bench：糖尿病領域 LLM 的證據門控評估基準
T2D-Bench 是一個全新的評估框架，利用多層知識圖譜來驗證 LLM 在第二型糖尿病建議中的臨床準確性。它能識別未經證實的臨床遺漏，並強制模型符合基於證據的醫療準則。
UnitedHealth 投入 30 億美元 AI 計畫，導入機器人致電醫生
UnitedHealth Group 正投入 30 億美元於 AI 計畫，包括自動化醫療圖表摘要以及負責預約掛號的 AI 代理。該技術旨在簡化行政工作並提升臨床效率。
用於可靠臨床資訊提取的 Agentic RAG
ACIE 是一個地端 Agentic RAG 管線，專為處理臨床環境中複雜的病患背景與跨文件依賴關係而設計。該系統在 7,326 次提取中獲得了 96.5% 的醫師認可率，證明了 Agentic 推理在醫療數據分類中的有效性。
利用 AI 協助診斷兒童罕見遺傳疾病
研究人員成功運用 OpenAI 推理模型協助醫師診斷複雜且先前無法解決的罕見遺傳疾病案例。該研究最終確認了 18 例新診斷，展示了推理模型在臨床診斷中的潛力。
ALS 患者使用腦機介面實現 99% 準確率語音溝通
UC Davis 的一項研究指出，一名 ALS 患者透過腦機介面植入物進行了超過 3,800 小時的獨立溝通。該系統達到了 99% 的準確率，並使患者能夠維持全職工作。
NHS England 為 505,000 名員工部署 Microsoft 365 Copilot
NHS England 正為超過 505,000 名員工部署 Microsoft 365 Copilot，這是全球規模最大的醫療保健 AI 部署。此前的一項試點計畫顯示，30,000 名員工平均每天在行政工作上節省了 43 分鐘。
利用 NVIDIA Nemotron Speech 加速臨床 ASR 模型評估
NVIDIA 推出了一種利用 Agent Skills 和 Nemotron Speech 來評估臨床自動語音識別 (ASR) 模型的新方法。此解決方案解決了識別複雜醫學術語（如藥物和手術名稱）的困難，這些術語通常是現成語音系統的挑戰。
姬路市醫院 AI 客服在兩週內達到 90% 準確率
MediaLink 為姬路市急診醫院成功導入 AI 聊天機器人，並在兩週內達到 90% 的準確率。該專案強調了「知識循環」框架對於有效部署 AI 的重要性。