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多语言医学语料库 MMedC。该语料库涵盖六种主要语言、约 255 亿标记，并用于通用大语言模型的自回归训练和领域适配。同时，研究者开发了具有推理能力的多语言医学多选问答基准MMedBench，以评估多语言医学模型的性能。在此基础上，通过在 MMedC 上训练多个开源模型，研究者提出了多语言医学大模型MMed-Llama 3。该模型在MMedBench 和英语基准测试中表现出色，在推理能力和问答准

开发能够学习通用且可迁移的 H&E 千兆像素全切片图像 (WSI) 表征的自监督学习 (SSL) 模型，在计算病理学中正变得越来越重要。这些模型有望推进诸如小样本分类、切片检索和患者分层等关键任务。现有的切片表征学习方法通​​常通过将切片的两个不同增强图像（或视图）对齐，将 SSL 的原理从小图像（例如 224x224 的图像块）扩展到整张切片。然而，最终的表征仍然受限于视图有限的临床和生物多样性

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讯飞晓医APP是由科大讯飞医疗推出的一款智能医疗健康助手应用，利用讯飞星火医疗大模型技术，结合丰富的医学数据和深度学习算法，为用户提供症状自查、药物查询、中医辨证、报告解读、医院推荐、科室推荐和饮食建议等多功能服务。该应用旨在通过人工智能技术，提升用户的健康管理效率，优化就医体验，实现个性化、精准的健康咨询和指导，轻松管理自己和家人的健康。 讯飞晓医APP的主要功能 症状自查：用户输入

谷歌宣布开源全新医疗 AI 模型 ——MedGemma。这款基于 Gemma3架构的模型专为医疗领域设计，具备强大的多模态图像和文本理解能力，旨在提升医疗诊断与治疗效率。 MedGemma 提供两种配置选项，分别为4B 和27B 参数模型。4B 参数模型主要用于医疗图像的分类和解读，能够生成详细的诊断报告或回答与图像相关的问题;而27B 参数模型则专注于处理临床文本，特别适合于患者分诊和决策辅助

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