بازگشت به چت هما هما وبلاگ
اخبار زنده هوش مصنوعی
۱۰ خبر
پژوهش هوش مصنوعی و ریاضی: نگاهی عمیق‌تر بر آیندهٔ رادیولوژی و فهم انسان تحلیل پیشرفته از تعامل رادیولوژی، ریاضیات و هوش مصنوعی به منظور ارتقای درک انسانی و بهبود دقت تشخیصات پزشکی در محیط‌های بالینی مدرن. آموزش سرمایه‌گذاری ۲ میلیوندولاری SIU در آموزش هوش مصنوعی پزشکی دانشگاه ایالتی سیلوور و بیمارستان اسپرینق‌فیلد ۲ میلیون دلار برای طراحی برنامه‌های آموزشی هوش مصنوعی در حوزه پزشکی سرمایه‌گذاری کردند تا نیروی کار آماده شوند. اخبار هوش مصنوعی در سلامت؛ گسترش همکاری ایران با کشورهای جنوب شرق آسیا وزارت متولی از افزایش تعامل با توافق‌های منطقه‌ای ASEAN برای توسعه کاربردهای هوش مصنوعی در نظام سلامت و بهبود خدمات پزشکی گزارش داد. پژوهش هوش مصنوعی در تشخیص سرطان پروستات عصبی-اندوکرین پیشرفت چشمگیری داشت مرکز سرطان فرد هاتچینسون اعلام کرد که استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان عصبی-اندوکرین پروستات، دقت و سرعت پاتولوژی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد و آینده‌ی درمان را روشن‌تر می‌کند. اخبار صعود پرشتاب سهام لونیت؛ هوش مصنوعی پزشکی در کانون توجه بازار سهام شرکت هوش مصنوعی پزشکی لونیت در معاملات اولیه به سقف مجاز روزانه رسید و توجه فعالان بازار را به خود جلب کرد. اخبار نبرد غول‌های فناوری در بازار هوش مصنوعی پزشکی؛ تحلیل رقابت بازار هوش مصنوعی در حوزه سلامت به شدت رقابتی شده؛ غول‌های فناوری و استارتاپ‌ها برای تصاحب سهم بیشتر در تشخیص، درمان و مدیریت بیماران رقابت می‌کنند. اخبار لونیت از توسعه نسل بعدی هوش مصنوعی در حوزه تشخیص پزشکی حمایت می‌کند لونیت از توسعه نسل بعدی هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی حمایت می‌کند. این فناوری دقت تشخیص بیماری‌ها را افزایش می‌دهد و تحولی در سلامت دیجیتال ایجاد می‌کند. پژوهش هوش مصنوعی در پزشکی: تأثیر تجربه کاربر بر بهره‌وری تشخیص یافته‌های جدید نشان می‌دهد بهره‌وری هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها بسته به تخصص کاربر متفاوت است. پژوهش هوش مصنوعی نسل جدید جراحی رباتیک با شبیه‌سازی بلادرنگ Cosmos-H-Dreams نسخه جدید Cosmos-H-Dreams شبیه‌سازی تولیدی بلادرنگ را برای جراحی رباتیک فراهم می‌کند و آموزش مدل‌های جراحی هوشمند را متحول می‌کند. پژوهش نقش هوش مصنوعی o1 در تسریع تشخیص بیماری‌های نادر ژنتیکی مقاموم ژنتیک نشان داد مدل هوش مصنوعی o1 می‌تواند فرآیند پیچیده تحلیل داده‌های پزشکی نادر را به‌طور چشمگیری تسریع شده و دقت تشخیص را افزایش دهد.