今日のジャーナルScience:BioEmuのMicrosoft Research AI for Science。この生成的深層学習手法は、タンパク質の平衡アンサンブルをエミュレートし、タンパク質の機能を大規模に理解するための鍵となります。

ジェネレーティブAIとの初めての出会いは、思い出深いものになることがあります。「The AI Revolution in Medicine, Revisited」の第7話では、@BillGatesと@SebastienBubeckが初期の経験を振り返り、テクノロジーが現在と将来の医療をどのように変えるかについて語っています。

Microsoft Research では、あらゆる規模の組織を DFT Research 早期アクセス プログラムに参加して、新しい Skala 機能の可能性を探求し、より高速で正確な密度汎関数理論を通じて業界全体のイノベーションを加速するよう呼びかけています。

ヘルスケアAIの実社会への影響に近づくための2つの進歩を共有できることを嬉しく思います。 SDBenchは、304のNEJMケースをインタラクティブな診断シミュレーションに変換する新しいベンチマークを導入します。AIは、実際の臨床意思決定の複雑さを反映して、質問をし、テストを注文し、コストを比較検討する必要があります。 MAI-DxO は、モデルにとらわれないオーケストレーターで、仮想の医師のパネルをシミュレートします。経験豊富な医師の4倍にあたる85.5%の診断精度を達成し、診断コストを削減します。 これらの進歩は、AIが医療の精度と効率性を実現する方法の青写真を提供し、私たちは医療パートナーやエコシステム全体と協力して、これらの進歩が違いを生み出すことを楽しみにしています。

「AI テストと評価」では、バイオテクノロジー ガバナンスの専門家である Alta Charo が、ゲノム編集の進化する状況とその規制への影響を探り、Microsoft GM の Daniel Kluttz が AI ガバナンスの文脈でそれらの洞察を振り返ります。

私たちは、医療のスーパーインテリジェンスに向けて大きな一歩を踏み出しています。AIモデルは多肢選択式の健康診断に合格していますが、実際の患者にはABCの回答オプションはありません。MAI-DxO は、世界で最も困難なオープンエンド型のケースのいくつかを、より高い精度と低コストで解決できるようになりました。

世界初のマルチモーダルバイリンガル放射線科データセットは、放射線科医とAIシステムがX線を理解する方法を変える可能性があります。アリカンテ大学が Microsoft Research と共同で開発した PadChest-GR は、今後数年間、この分野全体の研究を前進させる可能性を秘めています。

私たちは、医療を変革するAIの可能性のほんの一部に過ぎません。@BillGatesと@SebastienBubeckが、未来へのビジョンとそこに到達するために何が必要かについて語ります。

「AI Testing and Evaluation: Learnings from Science and Industry」のイントロ エピソードでは、ホストの Kathleen Sullivan と Amanda Craig Deckard が、AI ガバナンスのポリシーとプラクティスを推進するために他のドメインの経験を活用する Microsoft の取り組みについて説明します。

「The AI Revolution in Medicine, Revisited」の第7話では、@BillGatesと@SebastienBubeckが、医療におけるジェネレーティブAIの現状、医療関係者に力を与える「医療インテリジェンス」の可能性、そして次に何が起こるかを探ります。