Heute im Journal Science: BioEmu von Microsoft Research AI for Science. Diese generative Deep-Learning-Methode emuliert Protein-Gleichgewicht-Ensembles – entscheidend für das Verständnis der Proteinfunktion im großen Maßstab.

Erste Begegnungen mit generativer KI können unvergesslich sein. In Ep. 7 von "Die KI-Revolution in der Medizin, überarbeitet" erzählen @BillGates und @SebastienBubeck von ihren frühen Erfahrungen und teilen, wie sie die Technologie sehen, die das Gesundheitswesen jetzt und in Zukunft verändert.

Microsoft Research lädt Organisationen aller Größen ein, am DFT Research Early Access Program teilzunehmen, um das Potenzial unserer neuen Skala-Funktion zu erkunden und Innovationen in verschiedenen Branchen durch schnellere und genauere Dichtefunktionaltheorie zu beschleunigen.

Ich freue mich, zwei Fortschritte zu teilen, die uns näher an eine reale Auswirkung im Bereich der KI im Gesundheitswesen bringen: SDBench führt einen neuen Benchmark ein, der 304 NEJM-Fälle in interaktive diagnostische Simulationen verwandelt. KI muss Fragen stellen, Tests anordnen und Kosten abwägen, was die Komplexität realer klinischer Entscheidungsfindung widerspiegelt. MAI-DxO ist ein modellunabhängiger Orchestrator, der ein Panel virtueller Ärzte simuliert. Er erreicht eine diagnostische Genauigkeit von 85,5 % – viermal so hoch wie die erfahrener Ärzte – und senkt gleichzeitig die Diagnostik-Kosten. Zusammen bieten diese Fortschritte einen Plan, wie KI helfen kann, Präzision und Effizienz im Gesundheitswesen zu liefern, und wir freuen uns darauf, mit Gesundheitsdienstleistern und dem gesamten Ökosystem an diesen Fortschritten zu arbeiten, um einen Unterschied zu machen.

Wir machen einen großen Schritt in Richtung medizinischer Superintelligenz. KI-Modelle haben multiple-choice medizinische Prüfungen mit Bravour bestanden – aber echte Patienten kommen nicht mit ABC-Antwortoptionen. Jetzt kann MAI-DxO einige der schwierigsten offenen Fälle der Welt mit höherer Genauigkeit und niedrigeren Kosten lösen.

Der weltweit erste multimodale, zweisprachige Radiologiedatensatz könnte die Art und Weise, wie Radiologen und KI-Systeme Röntgenbilder interpretieren, revolutionieren. PadChest-GR, entwickelt von der Universität Alicante in Zusammenarbeit mit Microsoft Research, hat das Potenzial, die Forschung in diesem Bereich über Jahre hinweg voranzutreiben.

Wir kratzen gerade erst an der Oberfläche des Potenzials von KI, das Gesundheitswesen zu transformieren. @BillGates und @SebastienBubeck diskutieren ihre Visionen für die Zukunft und was geschehen muss, um dorthin zu gelangen, in Episode 7 von "Die KI-Revolution in der Medizin, überarbeitet."

In der Einführungsepisode von "AI Testing and Evaluation: Learnings from Science and Industry" diskutieren die Gastgeberin Kathleen Sullivan und Amanda Craig Deckard über die Bemühungen von Microsoft, die Erfahrungen anderer Bereiche zu nutzen, um die Richtlinien und Praktiken der KI-Governance voranzutreiben.

In Ep. 7 von "Die KI-Revolution in der Medizin, überarbeitet" erkunden @BillGates und @SebastienBubeck den Stand der generativen KI in der Medizin, das Potenzial von "medizinischer Intelligenz", um Menschen im Gesundheitswesen zu stärken, und was als Nächstes kommen wird.