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BenevolentAI是一家于2013年在伦敦成立的老牌AI制药公司，拥有独特的BenAI Engine技术，该技术成为他们端到端药物发现产品和知识探索的基础工具。 BenevolentAI通过整合尽可能多的跨领域和不同数据类型的数据，包括组学、分子、实验数据、文献、病理学和生物系统，将这些不同的复杂数据源整合在一起，从而使疾病、基因和药物之间组成关联信息（图2）。 图2. Ben
ResearchRabbit是一个帮助研究人员发现、跟踪和分享学术论文的平台。可以根据你的兴趣和收藏提供个性化的推荐和摘要，并且可以让你可视化论文和作者之间的网络关系。 Researchrabbit.ai是一个基于人工智能的文献搜索和管理工具，它可以帮助你： Researchrabbit.ai目前支持英文文献的搜索和管理，涵盖了多个学科领域，包括医学、生物、化学、物理、工程、社
梅斯医学AI智能体，有超过40款不同的智能体，同时支持多国语言
用于医学相关软文的写作助理
TCMLLM由北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能团队开发的中医药大语言模型项目，旨在通过大模型方式实现中医临床辅助诊疗（病证诊断、处方推荐等）中医药知识问答等任务，推动中医知识问答、临床辅助诊疗等领域的快速发展。目前针对中医临床智能诊疗问题中的处方推荐任务，发布了中医处方推荐指令微调大模型TCMLLM-PR。研发团队整合了8个数据来源，涵盖4本中医经典教科书《中医内科学》、《中医外科学》、《
仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）由复旦大学和同济大学联合开发，借鉴人类记忆的过程，通过对中医方药数据的深度学习与推理，建立的一个基于大语言模型的中医诊疗辅助系统。
Med-PaLM 是一个大型语言模型 (LLM)，旨在为医学问题提供高质量的答案。我们的第二个版本 Med-PaLM 2 是MedLM 的支撑模型之一。MedLM 是一系列针对医疗保健行业进行微调的基础模型。MedLM 现已面向 Google Cloud 客户开放，这些客户一直在探索从基本任务到复杂工作流程等一系列应用。 Med-PaLM 充分利用了 Google 大型语言模型的强大功能，这
开源轻量级通用生物医学视觉-语言基础模型BiomedGPT，则在多种生物医学任务上展现先进性能。BiomedGPT在25项实验中有16项达到先进水平，并在人类评估中表现出色，总结能力接近人类专家。
医学成像分割比赛，用于通用算法的验证和测试，涵盖广泛的挑战，例如：小数据、不平衡标签、大范围对象尺度、多类别标签和多模态成像等。本次挑战赛和数据集旨在通过开源多个高度不同任务的大型医学成像数据集，并标准化分析和验证流程，提供此类资源。
MedSAM医学图像分割基础模型，能够在广泛的任务范围内对多种模态的医学图像进行高性能分割。MedSAM在SAM模型的基础上，使用超过150万的图片和分割掩码进行训练，包含了10种图像模态以及30种癌症类别。
香港中文大学的生物医学团队为8个特定的眼科图像模态设计编码器，并为不同任务设计解码器，整合超过50万名患者的340万张图像，训练了眼科疾病基础模型VisionFM。该模型在多个眼科疾病诊断任务上超过基线方法，准确率接近中级眼科医师。该模型还具备强大的数据泛化能力，能够扩展到新的图像模态和设备，甚至能从眼底图像预测青光眼进展和颅内肿瘤。
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
OpenMEDLab致力于提供一个集合多模态医学基础模型的创新解决方案。未来，随着平台的不断发展，我们期待看到这些技术更新在OpenMEDLab上实现和应用，进一步推动跨模态、跨领域的医学AI创新。通过在不同医学任务中的灵活应用，OpenMEDLab不仅为基础模型的适配和微调提供了支持，也为解决医学中的长尾问题、提升模型效率和减少训练成本提供了创新途径。
语料库数据集。为了实现多语言医学专用适配，我们构建了一个新的多语言医学语料库（MMedC），其中包含约 255 亿个标记，涵盖 6 种主要语言，可用于对现有的通用 LLM 进行自回归训练。 基准。为了监测医学领域多语言法学硕士 (LLM) 的发展，我们提出了一个新的、具有合理性的多语言医学多项选择题答疑基准，称为 MMedBench。 模型评估。我们在基准测试中评估了许多流行的 LLM，以及在
NLP民工的乐园，收集了大量的数据库和知识库信息，包括 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全
医学AI平台
The Intelligence Platform for Behavioral Health 行为医学智慧平台
PubMed医学文献分析MCP服务器：用于分析研究热点、趋势和发文统计的工具
梅斯医学MedSci开发的罕见病诊断智能体，输入疾病的一些症状体征，以及治疗经过，就能智能协助诊断罕见疾病
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
一、核心技术：自学习和自修复的治疗引擎 PathOS Platform™是Pathos AI 的专有平台，构建于现代数据基础设施之上，能够自动化地进行靶点识别和优先级排序。 核心技术为自学习和自修复的Discovery Engine（发现引擎）： 1、自动靶点识别：利用多种正交方法（orthogonal methods）自动识别和优先排序药物靶点。 2、自适应模型：能够根据新数据进行自我学
药物研发合作：礼来公司和诺华公司 近期成果：与谷歌DeepMind联合开发AlphaFold3 近期新闻：扩大与诺华的小分子药物发现协议范围 作为著名人工智能研究实验室 Google Deepmind 的姊妹公司，Isomorphic Labs 致力于开发深度学习、强化学习、主动学习、表征学习等领域的尖端计算技术，以解决药物研发中最棘手的一些挑战，以及当今生物、化学和医学研究中一
专长：罕见病药物再利用。Healx 利用人工智能识别可用于治疗罕见病的现有药物。其平台将生物医学数据与机器学习相结合，以加速治疗方案的开发。其显著成就包括推进脆性 X 综合征和其他罕见疾病的治疗。Healx 以患者为中心的理念以及与患者权益组织的合作使其在罕见病领域脱颖而出。 Healx是一家专注于罕见疾病的AI临床阶段生物技术公司，该公司宣布已在C轮融资中筹集了4700万美元。C轮融资由硅谷的
专长：精准医疗的联邦学习。Owkin 利用联邦学习技术，在保护数据隐私的同时，实现协作式 AI 研究。他们在肿瘤学和心脏病学领域的应用已构建出可指导个性化治疗决策的预测模型。Owkin 与领先医院和研究机构的合作进一步扩大了其影响力。 Owkin于2016年成立于法国巴黎，是一家AI驱动的精准医疗公司，由临床医师Thomas Clozel博士与生物学人工智能先驱Gilles Wainrib博士共
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