#医学AI

医学 AI 研究发现：用真实数据蒸馏微调的开源模型，能在单张消费级 GPU 上匹敌 GPT-4o 的放射报告提取能力。

婴儿早筛的训练数据分散在各医院，这篇论文用联邦学习加不确定性加权解决了数据不能集中的问题，做法很实用。

医学AI新突破，用普通超声就能预测中风风险，准确率还更高。

npj Digital Medicine@Zhihan Yan原文

看这篇论文你就知道，不用微调也能高效提取临床症状。Pythia靠多智能体自己写提示词，敏感度0.76、特异度0.95，比传统词典和BERT都稳，还能本地部署。

做多模态医学AI的团队终于有了判断模型是否学到真实生物学的工具——DECAT能揪出被AUROC掩盖的虚假关联，建议做肿瘤多模态研究的开发者点开看看。