BrainIAC 기초 모델은 MRI 스캔으로부터 뇌 연령, 치매 위험, 암 생존율을 예측합니다. 48,965건의 스캔으로 학습되었으며 Nature Neuroscience에 게재되었습니다.

병원 전자건강기록(EHR) 시장의 42%를 차지하는 Epic Systems가 임상 기록, 처방 및 진단을 능동적으로 생성하는 AI Charting을 공개했다.

Google은 Included Health와 함께 실제 가상 진료 워크플로에서 대화형 AI를 평가하기 위한 전례 없는 전국 단위 무작위 연구를 시작합니다.

유타주는 헬스테크 스타트업 Doctronic과 협력해 임상 평가를 수행한 후 약 200가지의 일반 의약품을 자율적으로 갱신하는 AI 시스템을 출시했습니다. Doctronic은 자사 AI 의사가 규제 승인을 필요로 하지 않는다고 주장해 이번 계획은 FDA의 감독 권한에 대한 중대한 의문을 제기합니다.

획기적인 MASAI 시험은 AI 보조 유방촬영(맘모그래피) 선별검사가 유방암 검출률을 28% 향상시키고 방사선과 의사의 업무 부담을 44% 줄이며 간격암이 적음을 밝혀냈습니다.

Google DeepMind는 AlphaGenome을 공개했습니다. 이 획기적인 AI 도구는 DNA 코드의 최대 100만 글자를 분석하여 돌연변이가 유전자 조절에 어떤 영향을 미치는지 예측하며, 심장병, 암 및 자가면역 질환에 대한 새로운 치료법 개발의 길을 열 수 있습니다.

제약 산업은 연구개발(R&D)에서 연구와 예측(R&P)으로의 패러다임 전환을 앞두고 있으며, 에이전트형 AI는 2026년까지 최초의 완전한 예측형 약물 개발 파이프라인을 제공할 것으로 기대됩니다.

데이터 보안을 강화하기 위한 대규모 노력의 일환으로 SAP와 Fresenius가 의료 산업을 위한 '주권형' AI 플랫폼을 공동 개발하고 있습니다. 수백만 유로 규모의 이 이니셔티브는 민감한 의료 데이터를 처리하기 위한 안전하고 규정 준수 환경을 조성하여 병원이 AI 애플리케이션을 안전하게 확장할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

MIT Technology Review의 최신 뉴스레터는 OpenAI의 새로운 제품 ChatGPT Health(주당 2억3천만 건의 건강 관련 문의를 처리)를 소개하고, 미국에서 연방 정부와 주 정부 차원의 인공지능 규제 시도가 격화되고 있는 상황을 다룹니다.

스탠포드 연구진은 SleepFM이라는 AI 모델을 개발했으며, 이 모델은 한 번의 수면에서 얻은 데이터를 분석하여 암과 치매를 포함한 130개 이상의 질병에 대한 미래 위험을 80% 이상의 정확도로 예측합니다.

새로운 생성형 AI는 혈액 세포를 분석하여 백혈병과 같은 질환의 미세한 징후를 인간 전문가보다 더 높은 정확도로 발견할 수 있으며, 동시에 자신의 불확실성도 평가할 수 있습니다.