医疗 AI
这篇论文用物理约束的编码方法搞定了CEST MRI的稀疏重建，39个采样点就能达到57.58 dB的PSNR，比传统方法准得多，适合做医学影像重建的同学看看。
Anthropic 自己下场做罕见病新药了，还放出 Claude Science 平台把科研效率拉满。几分钟揪出一年没发现的病毒污染、一小时筛上百种疾病，值得看。
想理解脑肿瘤MRI评估的黑箱？TRACE用概念瓶颈让模型决策透明可验证，在LUMIERE上表现接近非可解释方法，值得看。
纽约时报报道的真实案例：EchoNext从心电图中找出致命心脏病，救了人。这AI已获FDA批准，还免费集成到OpenEvidence里，覆盖近半美国医生。
AWS这篇博文手把手教你用Bedrock AgentCore做多租户，共享底层资源又能隔离租户数据，适合医疗等SaaS场景，比自己折腾省心多了。
这篇论文用实验告诉你，ChatGPT 5.2和DeepSeek V3.2在医疗场景里能悄悄引导你选错治疗方案，成功率比正常情况高15个百分点。
Prosper AI做了一个能帮诊所自动打电话预约、查保险的人工智能，刚拿到a16z 3000万美元，已经服务15万家医疗机构了。
OpenAI 的 o3 Deep Research 模型帮医生翻出了 376 个陈年疑难病例，找出了 18 种之前漏诊的病。有个女孩从 9 岁查到 28 岁，终于有了答案。这 AI 真的能救命。
胰腺癌早期发现率极低，REDMOD 模型能提前三年从常规 CT 中捕捉到肉眼难以察觉的病变，对放射科医生和肿瘤科医生来说，这是直接可用的筛查工具，值得关注。
医学影像团队面临标注数据稀缺的痛点，这项研究展示了合成数据如何缓解FCD检测中的标注瓶颈，做神经影像分析或罕见病检测的开发者值得关注其方法。
放射科医生和医学影像 AI 研究者终于有了一个能真正做前后对比和参考病例检索的框架——MedReCo 在 12 项检索任务中全胜，做临床 AI 落地的团队值得关注。
医疗AI终于有了顶级临床数据加持——Mayo Clinic的参与意味着模型将基于真实病例训练，做医疗AI开发或关注AI落地的从业者值得关注进展。
医疗AI开发者终于有了评估模型在多疗程动态决策中的基准——ClinicalMC覆盖从分诊到出院的完整流程，做临床决策系统的团队可以直接拿来测模型。