Xiaobei@frxiaobeiBộ dữ liệu mã nguồn mở trên HuggingFace bao gồm 2.194 kịch bản hội thoại giữa bác sĩ và bệnh nhân do Claude Opus 5.5 tạo ra, với trung bình 33 lượt hội thoại mỗi ca, bao quát từ triệu chứng, chẩn đoán đến phác đồ điều trị.
Google tung bản cập nhật sức khỏe cho dòng Pixel Watch 3/4/5, bổ sung tính năng theo dõi xu hướng huyết áp, nhịp thở khi ngủ và kháng insulin dựa trên phân tích dữ liệu dài hạn.
Nền tảng AI hỗ trợ chẩn đoán OpenEvidence vừa huy động thành công 250 triệu USD từ các hệ thống bệnh viện và Andreessen Horowitz, nâng định giá lên 15 tỷ USD. Công ty hiện đang phục vụ hơn 2/3 bác sĩ tại Mỹ và vừa thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với Anthropic.
Mô hình AI y tế của Baidu Cloud vừa chiếm lĩnh vị trí số 1 trên bảng xếp hạng MedBench nhờ khả năng suy luận và hiểu ngôn ngữ y khoa vượt trội. Hiện tại, giải pháp này đã được triển khai tại hơn 800 bệnh viện và 4.000 cơ sở y tế cơ sở.
Ứng dụng Qwen tích hợp dòng mô hình Qwen3.8, cho phép kết nối dữ liệu từ thiết bị đeo thông minh để phân tích sức khỏe, theo dõi bệnh sử và chủ động nhắc nhở người dùng đạt các mục tiêu vận động cá nhân.
Viện nghiên cứu DAMO phối hợp cùng các bệnh viện lớn công bố mô hình AI DAMO EAGLE, có khả năng phát hiện sớm các tổn thương tiền ung thư và ung thư thực quản thông qua ảnh chụp CT thường mà không cần nội soi hay dùng thuốc cản quang. Nghiên cứu đã được đăng trên tạp chí Nature Medicine.
NVIDIA giới thiệu NV-Reason-CT, mô hình VLM mã nguồn mở kết hợp 3D ViT và Qwen3.5-4B, cho phép phân tích CT 3D, tạo báo cáo cấu trúc và suy luận theo chuỗi tư duy như bác sĩ chuyên khoa.
Startup công nghệ sinh học Enveda vừa huy động 311 triệu USD vòng Series E, nâng định giá lên 2 tỷ USD. Công ty sử dụng AI để khai thác dược chất từ thực vật và vi sinh vật, hiện đang tiến hành thử nghiệm lâm sàng cho các loại thuốc điều trị bệnh da liễu và hỗ trợ giảm cân.
Rohan Paul@rohanpaul_aiOpenAI's new MentalHealthBench puts GPT-6 Astra at 57.3, versus GPT-4o's 32.1, on realistic mental h…
DịchOpenAI giới thiệu MentalHealthBench, bộ tiêu chuẩn đánh giá khả năng tư vấn tâm lý với sự tham gia của hơn 80 chuyên gia toàn cầu. Kết quả cho thấy GPT-6 Astra vượt trội với 57.3 điểm so với 32.1 điểm của GPT-4o.
Rohan Paul@rohanpaul_aiNew Stanford+Oxford paper MedRSI shows that medical agents can improve themselves from their own mis…
DịchNghiên cứu MedRSI chỉ ra rằng AI y tế có thể tự cải thiện từ sai sót, nhưng cần kiểm chứng kỹ lưỡng trước khi áp dụng. Việc giới hạn công cụ và chọn lọc dữ liệu giúp độ chính xác tăng từ 76,9% lên 94,4%, đồng thời ưu tiên xử lý các lỗi gây nguy hiểm lâm sàng cao.
LangSmith giúp các đội ngũ phát triển AI y tế chuyển đổi quy trình đánh giá lâm sàng thành các bộ dữ liệu và tiêu chuẩn kiểm định, đảm bảo hệ thống vận hành an toàn trong môi trường thực tế.
Anthropic vừa thành lập phòng thí nghiệm sinh học tại Vịnh San Francisco, nơi AI Claude sẽ trực tiếp điều khiển robot thực hiện các thí nghiệm dược phẩm với sự can thiệp tối thiểu từ con người.
Cùng sự kiện, tinh chọn hiển thị «Anthropic: Claude lập kỳ tích tính toán biên độ tán xạ 9 vòng trong vật lý lý thuyết»Nhóm nghiên cứu từ Đại học Bristol giới thiệu khung Learning Ensemble, lấy cảm hứng từ quy trình phê duyệt thuốc để đánh giá độ tin cậy của AI y tế, giúp phát hiện sớm các lỗi tiềm ẩn trước khi đưa vào lâm sàng.
Nghiên cứu giới thiệu phương pháp nén mô hình Cellpose-SAM giúp giảm dung lượng lưu trữ tới 6,76 lần mà vẫn duy trì độ chính xác cao khi phân tích hình ảnh tế bào gốc trên các thiết bị phần cứng hạn chế.
ModelBest OpenBMB@OpenBMBLove this run. MiniCPM5-2B on a local Mac, reconciling an old med list against a later note, and cor…
DịchMô hình MiniCPM5-2B của OpenBMB chạy cục bộ trên Mac đã xử lý chính xác việc phân loại đơn thuốc, tách biệt thuốc cũ và thuốc mới dựa trên ghi chú lâm sàng, đồng thời đảm bảo tính minh bạch với khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu.
Mô hình DAMO RADAR của Alibaba, vừa được công bố trên tạp chí Science, có khả năng phát hiện 146 loại tổn thương trên 18 cơ quan với độ chính xác tương đương bác sĩ chuyên khoa.
Damo Radar của Alibaba là mô hình AI phân tích CT vùng bụng, đạt độ chính xác ấn tượng trong việc phát hiện 150 loại bệnh, bao gồm cả ung thư. Công cụ này giúp bác sĩ giảm 30% thời gian chẩn đoán và tăng đáng kể khả năng phát hiện các ca bệnh khó.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinPandailyAlibaba DAMO Academy vừa công bố mô hình RADAR, một bước tiến đột phá trong chẩn đoán hình ảnh bụng bằng CT, đạt trình độ chuyên gia và được đăng tải trên tạp chí khoa học danh giá Science.
Mô hình AI DAMO RADAR của Alibaba và ĐH Chiết Giang vừa được công bố trên tạp chí Science và mở mã nguồn. Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán CT bụng với độ chính xác AUC 0.913, có khả năng nhận diện 146 loại bệnh trên 18 cơ quan khác nhau.
Included Health phát triển Dot, một tác nhân AI hỗ trợ điều hướng y tế dựa trên kiến trúc liên kết, cho phép giám sát lâm sàng và can thiệp thủ công để đảm bảo an toàn.
ModelBest OpenBMB@OpenBMB🏥 Bringing local agentic AI to healthcare with MiniCPM5-2B × OpenMed! @OpenMed_AI paired OpenMed w…
DịchMô hình MiniCPM5-2B kết hợp cùng OpenMed để tối ưu hóa quy trình lâm sàng, cho phép AI tự động phân tích kết quả xét nghiệm và tạo báo cáo ngay trên thiết bị mà vẫn đảm bảo bảo mật dữ liệu bệnh nhân.
Nghiên cứu thử nghiệm mô hình nnU-Net trên 1.351 ca bệnh để phân đoạn khối u não, cho thấy hiệu suất giảm khi áp dụng trên các nhóm dữ liệu khác biệt. Kết quả chỉ ra rằng độ chính xác phụ thuộc đáng kể vào kích thước và cấu trúc của khối u.
Qwen vừa bổ sung kho dữ liệu từ Nhà xuất bản Y tế Nhân dân và NutriData, giúp AI đưa ra các tư vấn chính xác về bệnh lý, chỉ số xét nghiệm và chế độ dinh dưỡng dựa trên nguồn tài liệu chuyên môn uy tín.
Các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát triển công nghệ xvr, sử dụng AI để tự động khớp ảnh X-quang 2D trong lúc mổ với ảnh CT/MRI 3D trước phẫu thuật. Hệ thống đạt độ chính xác dưới milimet chỉ trong vài giây, hứa hẹn nâng cao độ an toàn cho các ca phẫu thuật xâm lấn tối thiểu.
Ứng dụng AQ đang tích hợp trí tuệ nhân tạo để kết nối với các thiết bị và dịch vụ y tế, chuyển mình từ một công cụ giảm cân đơn thuần thành nền tảng quản lý sức khỏe toàn diện.
Nghiên cứu giới thiệu ModaLens, kỹ thuật thay thế hình ảnh theo cặp để đo lường mức độ ảnh hưởng của báo cáo chẩn đoán đến khả năng phân tích hình ảnh thực tế của các mô hình thị giác ngôn ngữ (VLM) trong y tế.
Thay vì để AI tự tính toán dễ sai sót, nghiên cứu này đề xuất mô hình viết mã Python để thực thi các phép tính y khoa một cách chính xác. Phương pháp này giúp đảm bảo tính tin cậy cho các công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Cơ quan Quản lý Dược phẩm Quốc gia Trung Quốc vừa công bố tiêu chuẩn toàn cầu đầu tiên về thiết bị y tế giao diện não-máy tích hợp AI, chính thức áp dụng từ ngày 1/9 năm sau. Quy định này thiết lập thước đo chuẩn hóa cho việc xử lý dữ liệu não bộ, thúc đẩy an toàn và chất lượng trong lĩnh vực y tế công nghệ cao.
Thêm 1 nguồn khác đưa tinTechNodeNhóm nghiên cứu từ Beihang và Tsinghua giới thiệu UniH3, khung làm việc đột phá giúp tối ưu hóa phục hồi ảnh y tế bằng cách cân bằng các đặc trưng đồng nhất và dị biệt. Mô hình đạt hiệu suất SOTA trên các bộ dữ liệu lớn và đã được mã nguồn mở.
CARDEA là mô hình thị giác-ngôn ngữ lớn giúp chuẩn hóa việc chẩn đoán bệnh mạch vành thông qua quy trình suy luận có thể kiểm chứng, giúp tăng độ tin cậy cho bác sĩ lâm sàng.
WearableQA là bộ benchmark mới gồm 4.084 câu hỏi trắc nghiệm, giúp đánh giá khả năng của AI trong việc phân tích dữ liệu sinh lý và hành vi dài hạn từ người dùng thực tế, vượt qua các hạn chế của dữ liệu giả lập.
Epoch AI đã thực hiện kiểm định độc lập trên bộ tiêu chuẩn HealthBench Professional của OpenAI và phát hiện một nửa trong số 50 tác vụ được lấy mẫu ngẫu nhiên gặp vấn đề nghiêm trọng về chất lượng.
Google DeepMind công bố AlphaGenome Atlas, bộ dữ liệu khổng lồ 1 PB chứa dự đoán tác động phân tử cho 9 tỷ biến thể DNA, quy mô lớn gấp 30 lần cơ sở dữ liệu AlphaFold.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Google DeepMind ra mắt AlphaGenome Atlas: Bản đồ dự đoán biến thể gen người ở cấp độ đơn lẻ»
Elvis Saravia@omarsar0It feels like GPT-6 Astra has no limits. It just built this human anatomy with ~4K structures. I w…
DịchGPT-6 Astra thể hiện khả năng tự chủ vượt trội khi xây dựng mô hình giải phẫu người 4K chi tiết, cho phép khám phá đa tầng. Dự án khẳng định tiềm năng của 'trí tuệ cá nhân hóa' thông qua việc tự động điều phối công cụ và dữ liệu chuyên sâu.
Google DeepMind vừa giới thiệu AlphaGenome Atlas, nền tảng chứa dự đoán chức năng cho 9 tỷ biến thể gen người. Với quy mô dữ liệu khổng lồ, công cụ này hỗ trợ đắc lực cho nghiên cứu y sinh và chẩn đoán bệnh hiếm thông qua API miễn phí.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Google ra mắt AlphaGenome Atlas: Nền tảng tương tác giải mã biến thể gen»
Sundar Pichai@sundarpichaiAlphaGenome Atlas is an interactive resource, mapping the predicted impact of all 9 billion DNA vari…
DịchGoogle DeepMind vừa công bố AlphaGenome Atlas, cơ sở dữ liệu AI cho phép tra cứu tác động của 9 tỷ đột biến DNA đơn lẻ. Công cụ này hoàn toàn miễn phí, dễ sử dụng trên trình duyệt web, mở ra kỷ nguyên mới cho nghiên cứu di truyền học.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Google DeepMind ra mắt AlphaGenome Atlas: Bản đồ dự đoán biến thể gen người ở cấp độ đơn lẻ»Google DeepMind vừa công bố AlphaGenome Atlas, công cụ AI dự đoán tác động phân tử của 9 tỷ biến thể gen người, mở ra bước tiến đột phá trong nghiên cứu di truyền học.
Cùng sự kiện, bài đại diện «Google DeepMind ra mắt AlphaGenome Atlas: Bản đồ dự đoán biến thể gen người ở cấp độ đơn lẻ»Nghiên cứu trên tạp chí Nature Biotechnology cho thấy thuốc Rentosertib do AI thiết kế giúp giảm tuổi sinh học ở bệnh nhân xơ phổi vô căn. Dù kết quả khả quan, thuốc vẫn cần thêm các thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn trước khi được phê duyệt.
Greg Brockman@gdbAstra for visualizing how a drug works:
DịchGPT-6 Astra gây ấn tượng mạnh khi dựng mô hình tế bào và trực quan hóa chính xác cơ chế hoạt động của thuốc Ozempic chỉ trong một giờ, mở ra tiềm năng lớn trong nghiên cứu dược phẩm.
Ant Ling@AntLingAGIToday, we're introducing Ling-3.0-flash-Sante - an MoE model enhanced for health and medicine, built…
DịchAnt Group vừa giới thiệu Ling-3.0-flash-Sante, một mô hình MoE được tối ưu hóa từ Ling-3.0-flash nhằm nâng cao khả năng xử lý thông tin trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y tế.
