의료

새로운 연구에 따르면 AI 기반 챗봇은 약 절반의 경우 문제적이거나 오해의 소지가 있는 의학적 조언을 제공하며, 이는 심각한 의료 안전 우려를 제기한다.

마이크로소프트가 Copilot Health를 출시했습니다. 이는 50개 이상의 기기에서 수집된 웨어러블 데이터와 HealthEx를 통해 50,000개 이상의 미국 병원 기록을 통합하는 전용 AI 건강 동반자로, 일상적인 환자를 위한 회사의 AI를 의료적 슈퍼인텔리전스로 위치시킵니다.

MIT 연구진이 코돈 최적화를 위한 언어 모델을 개발하여 트라스투주맙을 포함한 단백질 생산을 25~300%까지 증가시켰으며, 연구 결과는 PNAS에 게재되었다.

Eko Health의 AI 기반 디지털 청진기는 임상시험에서 중등도~중증 판막성 심장질환을 검출하는 민감도가 92.3%로 나타나 전통적 청진 검사 정확도 46.2%의 거의 두 배에 달했습니다.

연구진이 치명적인 Candida auris 감염을 20분 안에 진단하는 AI 도구 dSHERLOCK을 공개해 병원 내 감염 관리에 혁신을 가져왔습니다.

MIT 연구진이 뇌간 MRI 영상에서 8개의 개별 신경 섬유 다발을 자동으로 분할하는 획기적인 AI 기반 소프트웨어를 개발했습니다.

마운트시나이 연구에 따르면 AI LLM은 의료 허위정보를 32~46%의 확률로 사실로 받아들이며, 특히 이를 전문가 조언으로 제시할 때 그 비율이 높았습니다.

옥스퍼드 대학교 연구에 따르면 AI 챗봇은 일관성 없는 의료 조언을 제공해 사용자가 신뢰할 수 있는 건강 정보를 식별하기 어렵게 만듭니다.

하버드 연구진이 Nature Neuroscience에 BrainIAC 기초 모델을 발표했으며, 48,900개의 MRI 스캔으로부터 치매, 뇌졸중 및 암을 예측합니다.

100,000명의 여성을 대상으로 한 획기적인 스웨덴 연구가 The Lancet에 게재되어, 맘모그램 분석에 AI를 활용하면 인터벌 유방암 진단이 12% 감소하는 것으로 나타나 의료 영상 분야에서 중요한 돌파구를 마련했다고 밝혔다.

분석에 따르면 자동화에도 불구하고 AI는 방사선 전문의에 대한 수요를 증가시킨다; 메이요 클리닉은 2016년 이후 방사선 전문의를 55% 더 고용하여 AI에서의 제번스의 역설을 보여준다.