Cell Reports Medicine에 발표된 UCSF와 웨인주립대 연구는 생성형 AI가 마이크로바이옴 데이터를 이용해 조산을 예측하는 데 있어 인간 전문가 팀과 동등하거나 더 우수했으며, 인간이 거의 2년 걸린 작업을 6개월 만에 완료했다고 밝혔다.

Google DeepMind는 AlphaGenome을 공개했다. 이는 최대 100만 염기쌍 길이의 DNA 서열을 분석하고 유전적 변이가 유전자 조절에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있는 오픈소스 AI 모델이다. 이 획기적 기술은 이전에 미스터리였던 비암호화 DNA 영역을 포함해 인간 게놈의 98%를 해독할 수 있어 암 연구, 희귀 질환 진단 및 맞춤 의료에 혁신을 가져오고 전례 없는 정확도로 질병을 일으키는 유전적 돌연변이를 식별할 가능성이 있다.

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.

스탠포드 연구진은 SleepFM이라는 AI 모델을 개발했으며, 이 모델은 한 번의 수면에서 얻은 데이터를 분석하여 암과 치매를 포함한 130개 이상의 질병에 대한 미래 위험을 80% 이상의 정확도로 예측합니다.