健康データが分散されていることは一般的な悩みで、スマートデバイスやアプリケーションはそれぞれ睡眠や歩数などを記録しているものの、統合的な分析が不足しています。ニューヨークのスタートアップ企業Bevelはこの空白を埋め、ユーザーがデータを統合して理解するお手伝いをしています。最近、General Catalystが主導して1,000万ドルの資金調達を実現しました。
ニューヨークのBevelがAラウンドで1000万ドル調達。AI健康アシスタントが複数デバイスのデータを統合し健康指標を分析するソフトウェアモデルで8倍成長を達成。....
リーボックが初めてのスマートリングを発売し、249ドルで販売開始。ヘルステクノロジー分野に進出する。この製品は動作、心拍数、睡眠などのデータをモニタリングし、全体的なスコアを生成して健康フィードバックを提供する。
OpenAIが中国でGPT-5の商標登録を申請したが、阻害を受けている。複数の商標は却下と再審査状態にある。以前に深圳の会社が申請したGPT-5の商標はすでに却下されている。商標登録が妨げられたとしても、GPT-5はOpenAIの最新のAIモデルであり、健康相談やプログラミングなどの分野で特に優れた成果を収めている。この出来事は、AI分野における知的財産権の競争が激化していることを示しており、商標登録は企業が核心技術を保護する重要な要素であることがわかる。
ペットに対して包括的な健康管理を提供するアプリで、自動生成の日記、AIチャット分析、個別化されたケアリマインダー、医療記録などが含まれます。
AIによって自撮り写真を分析し、個別の健康アドバイスを提供し、幸福感を高め、バランスの取れた生活を支援します。
Happily.aiを使えば、従来の従業員調査を超えた分析が可能です。AIプラットフォームが従業員の感情を分析し、実行可能なインサイトを提供することで、健康で、エンゲージメントが高く、高パフォーマンスのチーム育成を支援します。
自宅で歩行分析を行い、健康状態を把握しましょう
mlx-community
MedGemma-27B-Text-IT-BF16は、MLX形式に変換された大規模言語モデルで、医療健康分野のテキスト処理タスクに特化しています。
SuryaPr8562
T5アーキテクチャをベースにファインチューニングされた健康分野のテキスト要約生成モデルで、健康関連の長文から正確で簡潔な要約を生成できます。
ContactDoctor
Bio-Medical-Llama-3-8BとDeepseek蒸留版Llama 8Bを基にしたファインチューニング版で、思考連鎖（COT）命令セットを導入することで高度な推論能力を実現し、医療健康と生命科学分野に特化しています。
Writer
Palmyra-Med-70B-32kはWriterが医療健康分野向けに開発した大規模言語モデルで、32kのコンテキストウィンドウを持ち、生物医学ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
hackint0sh
Phi-3-臨床版はバイオメディカル分野の研究者や開発者向けに特別に調整されたモデルで、米国政府の臨床試験データセットで訓練されており、医療健康と製薬イノベーション分野の研究開発を支援する高品質な洞察を提供します。
Palmyra-MedはWriterが医療健康分野向けに設計した大規模言語モデルで、生物医学ベンチマークテストで優れた成績を収め、多くの主流モデルをリードしています。
skfrost19
これはSLERP方法に基づいて統合された医療分野専用の言語モデルで、BioMistral-7Bと医療命令微調整バージョンの利点を組み合わせ、生物医学および医療健康分野に特化して最適化されています。
aaditya
Meta-Llama-3-8Bをファインチューニングした生物医学分野の大規模言語モデルで、医療健康と生物医学Q&Aに特化
TheBloke
Dr Samantha 7BはLlamaアーキテクチャに基づく医療分野の大規模言語モデルで、英語と中国語をサポートし、医療Q&Aと健康相談タスクに特化しています。
Med42 70Bはアラブ首長国連邦のM42 Healthが開発した医療アシスタントモデルで、医療健康分野のテキスト生成タスクに特化しています。
Flmc
DISC-MedLLMは、复旦大学DISC研究室が開発した医療対話シーン向けの分野大規模言語モデルで、Baichuan-13b-baseをベースに構築され、高品質の健康サポートサービスを提供します。
OttoYu
植物の葉の状態を分類するための視覚モデルで、葉の健康状態を正確に識別・分析できます。
22種類の最も一般的な樹木病害をカバーする画像分類モデルで、290枚以上の画像サンプルを含み、樹木の健康状態を検出するために使用できます。
medicalai
12億単語のマルチセンター医療データセットで訓練された臨床言語モデル、電子健康記録分析をサポート
ClinicalNLP
これは医療健康分野のテキスト分類用に自動訓練されたモデルで、健康の社会的決定要因(SDOH)関連コンテンツの識別に特化しています。
JuandaBula
GoogleのViTモデルをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、豆類の葉の健康状態を識別するために使用されます
jeraldflowers
このモデルはGoogleのViTアーキテクチャをbeansデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、豆類植物の健康状態を識別するために使用されます。
platzi
GoogleのViTモデルをbeansデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、豆類の葉の健康状態を識別するために使用されます
steven123
これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、歯茎の健康状態を検出するために特別に設計されています。
PyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された歯科画像分類モデルで、健康な歯、欠損歯、虫歯の3つの状態を識別できます。
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TeslaMate MCPサーバーはTeslaMateデータベースに接続するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアシスタントにテスラ車両のデータと分析の照会ツールを提供します。車両情報、運転統計、充電データ、バッテリーの健康状態、位置分析などの機能が含まれています。
medRxiv MCPサーバーは、AIアシスタントとmedRxivプレプリントライブラリをつなぐ架け橋であり、MCPプロトコルを通じて健康科学論文の検索、アクセス、分析機能を実現します。
Apple Health MCP ServerはFastMCPフレームワークに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、LLMエージェントとAppleの健康データのやり取り用に設計されています。標準化されたインターフェースを提供し、Elasticsearchを使って健康データを索引付けし照会します。自然言語検索、分析、統計機能をサポートし、XMLとElasticsearchの2つの主要なツールセットを含み、Dockerでのデプロイをサポートしています。
AI分析機能を統合した個人用健康追跡MCPサーバーで、フィットネス、栄養、日記管理をサポートします。
Fitbit MCPは非公式のモデルコンテキストプロトコルの実装で、Fitbitの公共APIを通じてAIアシスタントがユーザーのFitbitの健康とフィットネスデータにアクセスし、分析することができます。
Suncture Healthcare MCP ServerはModel Context Protocolに基づく医療健康サービスツールで、AIアシスタントに医療情報検索、症状分析、BMI計算などの機能を提供し、npmを通じたインストールまたはDockerによるデプロイをサポートしています。
健康チェックと問題分析に使用するMCPツールとリソースを提供するEMQXプラグイン
medRxiv MCPサーバーはAIアシスタントとmedRxivのプレプリントライブラリを接続するブリッジツールで、Model Context Protocol (MCP)プロトコルを通じて健康科学分野のプレプリントの検索、メタデータ取得、コンテンツアクセス機能を実現し、ローカルストレージと論文分析のプロンプトをサポートします。
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