中国中央テレビ（CCTV）によると、中国は脳マシンインターフェース技術分野で重要な進展を遂げた。最近、南開大学チームが主導した我国初の侵襲性脳マシンインターフェースによる人体患肢運動機能修復試験が成功し、67歳の偏麻患者である鄭さんを部分的な運動機能の回復に導いた。鄭さんは3度の脳梗塞により半年以上寝たきりになり、生活に自立できなかった。今年6月、彼はこの臨床試験を受け、約3か月のリハビリテーションの後、現在では杖を使って歩けるようになり、水筒を持って水を飲むことも可能になった。この試験は「侵襲性脳マシンインターフェース」と名付けられている。
オーストラリアの研究機関AEHRCは、視覚言語モデル（VLM）技術を利用して医療画像分析を革新しており、胸部X線の報告書を自動生成するAIシステムを開発しています。この技術は膨大な医療データで訓練されており、報告書の正確性を著しく向上させています。また、緊急時の記録を統合してさらに改善することも試みられています。研究チームは、AIが医師を補助するものであり、代替するものではないと強調しており、現在、病院と協力してAIによる報告書と人間による報告書の違いを評価しています。今後、臨床試験を拡大して技術の普遍性を検証する予定です。コア的な進展は、放射線科医の不足問題を緩和するだけでなく、品質を保証することにあります。
アリババ・ドックのAIプラットフォーム上で訓練されたドクォー婦科大モデルが国家婦産科正高試験に合格し、国内で初めてスタートアップ企業が開発した臨床レベルの医療AIとなった。このモデルはわずか1か月余りのトレーニングで90.2％の精度を達成し、プロトタイプからプロフェッショナルな応用への飛躍を実現した。アリババ・ドックのCTOは、この出来事はプラットフォームが企業が独自の大規模モデルを構築する能力をサポートしていることを証明したものであり、医療や教育などの業界におけるAI開発に模範となるとした。ドクォーモデルはまず婦産科の知識検索や臨床補助意思決定などのシーンで導入され、垂直分野におけるAIソリューションの実装を促進する。
先日、スタンフォード大学は临床医療AIモデルに関する包括的な評価を発表しました。DeepSeek R1は66％の勝率と0.75のマクロ平均スコアで、9つの最先端の大型モデルの中で頭一つ抜け出し、首位に輝きました。この評価の特色は、従来の医師資格試験問題だけでなく、臨床医の日常業務シナリオにも焦点を当て、現実味ある評価を行った点です。評価チームは、35のベンチマークテストを含む包括的な評価フレームワーク「MedHELM」を作成し、22の医療タスクサブカテゴリーを網羅しています。
糖尿病ケアに特化した大規模言語モデル
医療研究者と臨床試験参加者を繋ぎます。
AI駆動型の医学文献検索エンジン
AIを活用した精密医療プラットフォーム
linjc16
Panacea-7B-Chatは、臨床試験関連のタスクに特化した基礎モデルです。世界中の793,279件の臨床試験デザイン文書と1,113,207件の臨床研究論文を用いて訓練されており、豊富な臨床知識を持っています。臨床試験タスクにおいて、多くのオープンソースの大規模言語モデルや医療用大規模言語モデルよりも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。
TsinghuaC3I
生物医学分野に特化したオープンソース大規模言語モデルで、医学試験補助、文献理解と臨床知識応用能力を向上
laiking
MPNetアーキテクチャに基づく汎用文埋め込みモデルで、文類似度タスクに最適化されており、特に臨床試験結果の類似性分析に適しています。
medspaner
RoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語医療固有表現認識モデルで、臨床試験テキスト内の7種類のUMLS意味グループエンティティを検出可能
RoBERTaベースのスペイン語臨床試験テキスト用時間固有表現認識モデルで、時間表現と年齢エンティティを検出します。
lcampillos
RoBERTaベースのスペイン語臨床試験テキスト用固有表現認識モデル、4種類の医学的セマンティックグループを検出可能
BioMCPはオープンソースの生物医学AIツールキットで、信頼できるデータソースを接続することで、AIシステムに専門的な生物医学知識を提供します。
ClinicalTrials.gov MCPサーバーはModel Context Protocolに基づくインターフェースサービスで、ClinicalTrials.govの公式データベースへのアクセス機能を提供し、AIエージェントやLLMによる臨床研究データのプログラムによる検索、取得、分析をサポートします。
FastMCPフレームワークに基づくAACT臨床試験データベース照会サービスで、ClinicalTrials.govのデータへの直接アクセスと分析機能を提供します。
FastMCPフレームワークに基づくAACT臨床試験データベースのクエリサービス
FastMCPフレームワークに基づくAACT臨床試験データベース照会サービスで、臨床試験データの直接アクセスと分析機能を提供します。
ClinicalTrials MCPサーバーは、AIアシスタントとClinicalTrials.govの臨床試験データベースを接続するブリッジサービスです。MCPプロトコルを通じて臨床試験の検索、メタデータの取得、CSVデータの管理などの機能を提供し、医学研究と分析をサポートします。
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