亚马逊AWS推出AI医疗平台Amazon Connect Health，旨在通过自动化预约安排、病史审查等行政任务减轻医疗机构负担。平台符合HIPAA合规要求，支持与主流电子健康记录软件连接，目前已上线患者身份验证与环境文档功能。
南洋理工大学推出首个全面评测大型语言模型处理电子病历能力的基准EHRStruct，涵盖11项核心任务、2200个样本，旨在评估模型在医疗数据理解、信息提取等方面的表现，推动医疗AI发展。
["Epic 利用微软的 AI 专长，推出更多工具帮助医生节省时间，在临床决策点获取关键数据。","新的 AI 驱动功能包括医疗记录摘要以支持更快速文档化、编码员基于 EHR 临床文档提供建议以提高准确性、优化整个编码和计费流程。","基于 Azure OpenAI 服务，Epic 正在为初始用户群提供 SlicerDicer，以利用实际数据弥补临床证据差距。"]
ehristoforu
Falcon3 7B-IT 与 7B-IT 的混合专家模型，具有134亿参数，支持英语、法语、西班牙语、葡萄牙语四种语言，上下文长度最高可达32K。
THUMedInfo
GENIE是一个端到端模型，专门用于从电子健康记录（EHR）中结构化自由文本，提取生物医学命名实体及其相关属性。
GENIE是一个端到端模型，旨在结构化电子健康记录（EHR）中的自由文本，提取生物医学命名实体及其相关属性。
当前最强大的写实图像修复模型，专注于超写实与美学平衡
VisioniX Alpha 是一款专注于写实风格的文本生成图像模型，能够生成高质量、细节丰富的写实图像，同时兼顾整体美学和解剖结构。
这是一个与DALL·E 3高度相似的测试模型，用于文本生成图像任务。
ehri-ner
基于XLM-RoBERTa微调的多语言大屠杀相关命名实体识别模型，支持9种语言，F1值达81.5%。
与DALL·E 3高度相似的文本生成图像模型，基于稳定扩散架构微调
Hana Compass API是一个为电子健康记录(EHR)集成和医学研究提供统一接口的API及MCP服务器。
该项目是一个专为大型语言模型（LLMs）和其他AI代理设计的服务器工具，用于安全地与电子健康记录（EHRs）交互。它通过SMART on FHIR标准实现安全数据访问，并利用模型上下文协议（MCP）提供工具集，作为AI与多样化EHR系统之间的安全网关和工具包。
openEHR MCP服务器项目，提供与EHRbase REST API的接口服务，支持通过MCP协议管理电子健康记录模板和组合数据。
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