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NextGen Ambient Assist 使用您的移动设备，在几秒钟内将自然的医患对话转换为结构化的 SOAP 注释。这些注释： 自动放置在患者的 NextGen Enterprise EHR 图表中，等待提供商审核 通过诊断代码、药物和医嘱的相关建议简化现有图表 可以使用关键短语为收藏的模板触发强大的宏 兼容英语和西班牙语的患者与提供者对话
齿科,口腔科,虚拟客服,虚拟代表
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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
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TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器，显著提高推理速度，减少对大规模数据集的依赖。模型在模拟和真实机器人平台上经过广泛测试，证明在速度、数据效率以及多任务学习和泛化能力方面优于现有的先进模型OpenVLA。T
HealthBench是OpenAI推出的开源医疗测试基准，用在评估大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域的表现和安全性。HealthBench包含5000个模型与用户或医疗专业人员之间的多轮对话，用262名医生创建的对话特定评分标准进行评估。对话覆盖多种健康情境（如紧急情况、临床数据转换、全球健康）和行为维度（如准确性、指令遵循、沟通）。HealthBench能衡量模型的整体表现，按主题（如紧急
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
技术：药物-脂质结合纳米分散体 疾病领域：肿瘤学、神经病学和罕见疾病 最新消息：与牛津大学建立为期五年的合作伙伴关系，共同开发新型蛋白质降解技术 BPGbio 被生物技术突破奖 (BioTech Breakthrough Awards)评为2024 年度“年度生物技术 AI 公司”。该公司拥有一个名为 NAi Interrogative Biology 的 AI 平台，该平台利用全球
专长：人工智能驱动的精准医疗。Ardigen 结合生物信息学、人工智能和微生物组分析，开发用于免疫肿瘤学和基于微生物组的疗法的工具。其 ImmunoMind™ 平台可识别新抗原，从而提高癌症免疫疗法的疗效。Ardigen 的定制解决方案能够应对药物研发中的复杂挑战，尤其是在个性化医疗领域。
Berkeley Lights, Inc. (BLI) 成立于 2011 年，总部位于加州埃默里维尔，致力于提供突破性的技术和仪器平台，从根本上改变利用细胞生物学过程进行的研究。数字细胞生物学 (Digital Cell Biology) 将生物科学、技术和信息相结合，显著提升科学家研究细胞相互作用的方式。Berkeley Lights 的平台和技术能够同时对数千个细胞进行最快、最深入、最全面的测
专长：RNA 疗法的基因洞察。Deep Genomics 利用人工智能解码基因组数据，并识别 RNA 疗法的靶点。其专有平台 SPIDEX 已为罕见遗传疾病的治疗开发出有前景的候选药物。Deep Genomics 在利用人工智能设计下一代 RNA 药物方面处于领先地位。 2015年，Brendan Frey与Hannes Bretschneider等人成立了Deep Genomics。公司有20
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
专长：人工智能驱动的生物标志物发现。Genialis 利用计算生物学和机器学习来识别精准医疗的生物标志物。他们在免疫肿瘤学和中枢神经系统疾病领域的工作支持药物研发流程，并提高临床试验的成功率。 RNA生物标记公司Genialis正在创造一个能为患者、患者家庭和社区提供最佳医疗服务的世界。ResponderID™是Genialis的机器学习驱动的疾病建模框架，它提供可操作的生物标志物，并对新药进行
Trially® 是一种符合 HIPAA 标准的 AI 匹配技术，可以安全地解锁丰富的医疗数据，帮助临床研究领导者更快地招募合格的患者。 Trially 是一家数据科学和人工智能公司，致力于识别临床试验患者，以加速将救命的疗法推向市场。
AlphaFold 是 DeepMind 开源的人工智能系统，借助 AlphaFold 可以更加准确的预测蛋白质的形状。主要应用于医疗保健和生命科学领域，有可能加速药物的研究与发现。 AlphaFold到底厉害在哪里？它的核心武器叫做“深度学习”，简单来说，就是让AI自己去学习成千上万个已知的蛋白质结构，从中找出隐藏的规律。更重要的是，AlphaFold引入了一种叫做“进化信息”的数据，分析
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
Doji是一款专注于社交互动的移动应用程序，通过创新的聊天和互动功能，为用户提供全新的社交体验。它利用先进的技术，帮助用户更自然地表达自己，同时为企业和品牌提供与用户深度互动的机会。Doji的背景基于对传统社交平台的反思，旨在打造一个更加真实、有趣的社交环境。目前，Doji处于早期阶段，用户可以通过加入等待列表来获取优先体验权。
NVILA是NVIDIA推出的系列视觉语言模型，能平衡效率和准确性。模型用“先扩展后压缩”策略，有效处理高分辨率图像和长视频。NVILA在训练和微调阶段进行系统优化，减少资源消耗，在多项图像和视频基准测试中达到或超越当前领先模型的准确性，包括Qwen2VL、InternVL和Pixtral在内的多种顶尖开源模型，及GPT-4o和Gemini等专有模型。NVILA引入时间定位、机器人导航和医学成像等
FaceAge是一款AI人脸识别扫描模型，它通过数万张患者照片和公共图像数据库进行训练，能够精准判断个人衰老迹象。 模型描述 FaceAge 深度学习流程包括两个阶段：面部定位和提取阶段，以及带有输出线性回归器的特征嵌入阶段，可提供生物年龄的连续估计。 第一阶段通过在照片中定位人脸并在其周围定义一个边界框来预处理输入数据。然后对图像进行裁剪、调整大小，并在所有 RGB 通道上对像
Google Beam是谷歌推出的AI驱动的3D视频通信平台。基于先进的AI技术和3D成像，将2D视频流转换为逼真的3D效果，让远程通话更自然、更直观。用户能像面对面一样进行眼神交流和读懂细微表情，增强沟通效果。Google Beam支持实时语音翻译，打破语言障碍，让全球用户无缝交流。平台基于Google Cloud的强大支持，具备企业级可靠性，支持无缝集成到现有工作流程中。 Google Be
KreadoAI是一个AIGC数字营销视频创作平台，专注于利用人工智能技术简化和优化视频内容的创作流程。用户只需输入文本或关键词，Kreado AI能创作出真实或虚拟人物的视频内容。平台提供超过 700 种数字人形象和 1600 多种语音选项，支持 140 多种语言，广泛应用于营销、教育、培训、医疗等领域。 KreadoAI 的最新版本增加了真人语音克隆、真人形象克隆、PPT 文件生成数字人口播视
EmoxCare是免费的AI心理咨询师，帮助用户进行心理健康管理。用户可以通过文字、语音消息等方式与EmoxCare进行交流，会根据用户的输入提供情感支持和指导。应用提供自我疗愈练习、心理健康评估和报告等功能。EmoxCare提供的信息仅供参考，不能替代专业医疗或心理健康建议。 EmoxCare的主要功能 情绪追踪与聊天：用户可以与 EmoxCare 进行文字或语音交流，倾诉烦恼、分享心情
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
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