#医疗AI
有人拿非生成式模型 Jev 1.13 和 GPT-6 Sol 在四个医疗基准上跑了对比，便宜快十倍但复杂病例上差 20 多个百分点，概率校准数据挺有意思。
医疗 AI 输出质量很难逐条人工评审，这篇 npj Digital Medicine 论文讨论用大模型当裁判自动打分，做医疗评估的可以看看思路。
专给医生用的 AI 搜索 OpenEvidence 又融了 2.5 亿美元，估值半年从 120 亿涨到 150 亿美元，美国三分之二医生都在用。
Trilliant Health 把医疗理赔数据做成了 AI 战略顾问 Oria，想用订阅费替代咨询公司按项目收费，医疗行业的可以看看。
一项发表在 npj Digital Medicine 的多中心研究，测了医生审查生成式 AI 临床建议时能抓出多少错误，做医疗 AI 的人可以看看。
放射科诊所开始自己造 AI 又自己用，还打上 AI-native 的招牌卖服务，监管和利益冲突问题都跟着来了，医疗圈可以看看。
医疗AI工具OpenEvidence被医生用得比Google还勤，每人每天查5次，8月查询量破4200万，数据很能说明问题。
有篇分析挺有意思：美国医生在 OpenEvidence 上一天查 5 次，比 Google 还高频，这种临床需求数据别的公司拿不到。
医疗 AI 工具 OpenEvidence 和 Anthropic 合作，中低收入国家的医生以后能免费用它查临床资料，对基层医疗挺实在的。
Oracle Health 把 AI 嵌进医疗收入流程最前端，从患者入院就开始处理，美国医疗机构几个月内就能用上，做医疗信息化相关工作的可以看看。
做医疗文档 AI 的 Heidi 拿了 3.4 亿美元，C 轮估值 9 亿，General Catalyst 还单独给了 2.4 亿，方向转向智能体执行。