Сьогодні в журналі Science: BioEmu від Microsoft Research AI for Science. Цей генеративний метод глибокого навчання імітує ансамблі білкової рівноваги – ключ до розуміння функції білка в масштабі.

Перші зустрічі з генеративним штучним інтелектом можуть бути незабутніми. У 7-му епізоді «Революція штучного інтелекту в медицині, переглянуто» @BillGates та @SebastienBubeck розповідають про свій ранній досвід і діляться тим, як вони бачать технології, що змінюють охорону здоров'я зараз і в майбутньому.

Microsoft Research запрошує організації будь-якого розміру приєднатися до програми раннього доступу до досліджень DFT, щоб дослідити потенціал нашого нового функціоналу Skala та прискорити інновації в різних галузях за допомогою швидшої та точнішої теорії функціоналу щільності.

Ми раді поділитися двома досягненнями, які наближають нас до реального впливу на штучний інтелект у сфері охорони здоров'я: SDBench представляє новий тест, який перетворює 304 випадки NEJM в інтерактивні діагностичні симуляції. Штучний інтелект повинен ставити запитання, замовляти тести та зважувати витрати, відображаючи складність реального прийняття клінічних рішень. MAI-DxO – це оркестратор, незалежний від моделі, який моделює групу віртуальних лікарів. Він досягає 85,5% діагностичної точності, що в чотири рази більше, ніж у досвідчених лікарів, при цьому скорочуючи витрати на діагностику. Разом ці досягнення пропонують план того, як штучний інтелект може допомогти забезпечити точність та ефективність у сфері охорони здоров'я, і ми з нетерпінням чекаємо на співпрацю з партнерами в галузі охорони здоров'я та всією екосистемою над цими досягненнями, які змінять ситуацію.

Ми робимо великий крок до медичного суперінтелекту. Моделі штучного інтелекту успішно пройшли медичні обстеження з кількома варіантами відповідей, але реальні пацієнти не приходять із варіантами відповідей ABC. Тепер MAI-DxO може вирішувати одні з найскладніших відкритих справ у світі з вищою точністю та нижчими витратами.

Перший у світі мультимодальний двомовний набір даних для радіології може змінити спосіб, у який радіологи та системи штучного інтелекту розуміють рентгенівські промені. PadChest-GR, розроблений Університетом Аліканте спільно з Microsoft Research, має потенціал для просування досліджень у цій галузі на довгі роки.

Ми лише дряпаємо поверхню потенціалу штучного інтелекту для трансформації охорони здоров'я. @BillGates і @SebastienBubeck обговорюють своє бачення майбутнього і те, що має статися, щоб досягти цього, в епізоді 7 книги «Революція штучного інтелекту в медицині, переглянуто».

У вступному епізоді «Тестування та оцінка штучного інтелекту: уроки науки та промисловості» ведучі Кетлін Салліван та Аманда Крейг Деккард обговорюють зусилля Microsoft щодо використання досвіду інших доменів для просування політики та практики управління штучним інтелектом.

У 7-му епізоді «Революція штучного інтелекту в медицині, переглянуто» @BillGates та @SebastienBubeck досліджують стан генеративного штучного інтелекту в медицині, потенціал «медичного інтелекту» для розширення можливостей людей у сфері охорони здоров'я, а також те, що буде далі.