登Nature子刊,北大团队用AI预测新冠/艾滋病/流感病毒进化方向,精度提升67%
登Nature子刊,北大团队用AI预测新冠/艾滋病/流感病毒进化方向,精度提升67%北京大学信息工程学院田永鸿教授、陈杰副教授,联合广州国家实验室周鹏研究员指导博士生聂志伟、硕士生刘旭东等,提出了一种进化驱动的病毒变异驱动力预测框架 E2VD,可以对新冠病毒、流感病毒、寨卡病毒、艾滋病病毒进行预测。
北京大学信息工程学院田永鸿教授、陈杰副教授,联合广州国家实验室周鹏研究员指导博士生聂志伟、硕士生刘旭东等,提出了一种进化驱动的病毒变异驱动力预测框架 E2VD,可以对新冠病毒、流感病毒、寨卡病毒、艾滋病病毒进行预测。
用AI代理技术革新医疗行业。据联合国数据,全球65岁及以上人口将从2020年的7.27亿增至2030年的10亿,占总人口比例从9.3%升至12%。这一人口结构变化使医疗需求大增,也加剧了医疗行业人力资源短缺。预计到2025年,美国注册护士短缺或达45万人,国内全科医生空缺预计达100万。
全球范围内,公共医疗保健系统在疫情后努力重启,尤其是西方国家日益老龄化的人口对服务造成了压力,尤其是在英国,媒体上“NHS 危机”已成为常见头条。
眼病诊疗,会迈上怎样的台阶? 用“手机看病”,这个听起来颇为科幻的场景,其实已经走进了现实。
HyperAI超神经与上海交大谢伟迪教授进行了一次深度访谈,从其个人经历出发,他向我们分享了从计算机视觉转型 AI for Healthcare 的经验心得,同时深入剖析了该行业的未来发展趋势。
在 LLM 落地场景中,医疗领域的应用开始展现出比较高的确定性,尤其是 AI scribe 产品能解决临床文档记录枯燥、耗时这一行业痛点。Abridge 是其中最有代表性的公司,训练了专用于临床文档的 ASR 和文本生成模型,能够替代 90% 左右的人工工作量。
时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。
穿越重重迷雾,OpenAI模型参数终被揭开!一份来自微软华盛顿大学医疗论文,意外曝光了GPT-4、GPT-4o、o1系列模型参数。让所有人震惊不已的是,GPT-4o mini仅8B。
巴西初创公司Carecode宣布完成一轮预种子融资,筹集了430万美元资金,旨在开发一项基于对话式人工智能(AI)的客户服务解决方案,专注于医疗行业。
“人类将在2029年实现AGI。” 这是2006年,雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)在波士顿人工智能大会上发出的惊人之语。