AIの脅威に対して医療者が果たすべき役割

外科領域におけるAI活用とリスク対策

Mayo – 分散型データネットワークのパートナーシップを拡大

The Adelaide Score – 南オーストラリア発の退院予測AIツール

Diffusionモデルを用いた「新規タンパク質の創製」

AI手法が示す「COVID-19の死因を占める二次性細菌性肺炎」

BacterAI – 年間100万回の微生物実験を可能にするAI

AIがICU内での意思決定を支援

ディープラーニングツールによる放射線治療計画の改善

医療画像処理AI開発における「29の潜在的バイアス」

NFTとブロックチェーン技術による「医療データ交換プラットフォーム」

ChatGPTの回答が患者により好まれる可能性

外科医のパフォーマンスを向上させるAI

Navina – 患者ポートレートの自動作成AI

「下顎管の位置を特定するAI」で歯科診療をアシスト

NuraLogix社「Anura」の新機能 – 顔の動画撮影から脂肪肝を予測

日記とウェアラブルデータから片頭痛を予測

AIによる「咳の検出」

Cedar Gate – 糖尿病発症予測プラットフォーム

Baymatob社「Oli」 – 産後出血を予測するAIデバイス

「Medtec Japan」アワードでアイリスが最高賞を受賞

「All of Us」プログラムの利用可能データが拡大

SARAspeech – 「運動失調症の言語障害評価」を自動化

PhilipsとMIT – AI開発促進に向けたクリティカルケアデータセット開発

脱水状態を評価するAIデバイス開発

医療AIの特許状況をマッピング

「睡眠障害の危険因子特定」へのAI利用

機械学習により4種の自閉症サブタイプを特定

「絵画品評の音声」から認知機能障害を早期検出

TachyHealth – 会話型AIによる医療コーディングシステム

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