Hôm nay trong tạp chí Science: BioEmu từ Microsoft Research AI for Science. Phương pháp học sâu sinh tạo này mô phỏng các tập hợp cân bằng protein – điều quan trọng để hiểu chức năng của protein ở quy mô lớn.

Những cuộc gặp gỡ đầu tiên với AI sinh ra có thể rất đáng nhớ. Trong tập 7 của "Cuộc cách mạng AI trong Y tế, Tái hiện," @BillGates và @SebastienBubeck kể lại những trải nghiệm ban đầu của họ và chia sẻ cách họ thấy công nghệ này đang thay đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hiện tại và trong tương lai.

Microsoft Research mời các tổ chức thuộc mọi quy mô tham gia Chương trình Truy cập Sớm Nghiên cứu DFT để khám phá tiềm năng của chức năng Skala mới của chúng tôi và thúc đẩy đổi mới trong các ngành thông qua lý thuyết chức năng mật độ nhanh hơn và chính xác hơn.

Rất hào hứng khi chia sẻ hai tiến bộ giúp chúng ta tiến gần hơn đến tác động thực tế trong AI chăm sóc sức khỏe: SDBench giới thiệu một tiêu chuẩn mới biến 304 trường hợp NEJM thành các mô phỏng chẩn đoán tương tác. AI phải đặt câu hỏi, yêu cầu xét nghiệm và cân nhắc chi phí, phản ánh sự phức tạp của việc ra quyết định lâm sàng thực tế. MAI-DxO là một bộ điều phối không phụ thuộc vào mô hình, mô phỏng một nhóm bác sĩ ảo. Nó đạt được độ chính xác chẩn đoán 85,5%—gấp bốn lần so với các bác sĩ có kinh nghiệm—trong khi giảm chi phí chẩn đoán. Cùng nhau, những tiến bộ này cung cấp một bản thiết kế cho cách AI có thể giúp cung cấp độ chính xác và hiệu quả trong chăm sóc sức khỏe, và chúng tôi mong muốn làm việc với các đối tác chăm sóc sức khỏe và toàn bộ hệ sinh thái để những tiến bộ này tạo ra sự khác biệt.

Trong "Thử nghiệm và đánh giá AI", Alta Charo, một chuyên gia về quản trị công nghệ sinh học, khám phá bối cảnh phát triển của chỉnh sửa bộ gen và các tác động pháp lý của nó, trong khi GM Daniel Kluttz của Microsoft phản ánh những hiểu biết đó trong bối cảnh quản trị AI.

Chúng tôi đang tiến một bước lớn hướng tới siêu trí tuệ y tế. Các mô hình AI đã vượt qua nhiều kỳ thi y tế trắc nghiệm – nhưng bệnh nhân thực sự không có các tùy chọn trả lời ABC. Giờ đây, MAI-DxO có thể giải quyết một số trường hợp mở khó khăn nhất trên thế giới với độ chính xác cao hơn và chi phí thấp hơn.

Tập dữ liệu hình ảnh đa phương thức, song ngữ đầu tiên trên thế giới có thể định hình lại cách mà các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và hệ thống AI hiểu các bức X-quang. PadChest-GR, được phát triển bởi Đại học Alicante cùng với Microsoft Research, có tiềm năng thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực này trong nhiều năm tới.

Chúng ta chỉ mới chạm đến bề mặt tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. @BillGates và @SebastienBubeck thảo luận về tầm nhìn của họ cho tương lai và những gì cần xảy ra để đạt được điều đó trong Tập 7 của "Cuộc Cách mạng AI trong Y học, Được Xem Lại."

Trong tập giới thiệu của "Kiểm tra và Đánh giá AI: Những bài học từ Khoa học và Ngành công nghiệp," người dẫn chương trình Kathleen Sullivan và Amanda Craig Deckard thảo luận về những nỗ lực của Microsoft trong việc rút ra kinh nghiệm từ các lĩnh vực khác để thúc đẩy chính sách và thực tiễn quản trị AI.

Trong tập 7 của "Cuộc Cách mạng AI trong Y tế, Xem lại," @BillGates và @SebastienBubeck khám phá trạng thái của AI sinh ra trong y tế, tiềm năng của "trí tuệ y tế" để trao quyền cho mọi người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, và những gì sẽ đến tiếp theo.