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徐坤

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这一天

2026年10月26日

周一5 条

共 5 条，按互动综合分排序。

前三

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  1. 微软 AI 与 Topol 等发文定义「医疗超级智能」：提出六个维度，强调要超越最强人类医疗体系而非刷单项分

    医疗 AI 评估框架。

    @EricTopol236 赞 · 70 转发 · 28 回复 · 21,525 浏览查看原帖

    展开收起微软 AI 与 Topol 等发文定义「医疗超级智能」：提出六个维度，强调要超越最强人类医疗体系而非刷单项分

    Eric Topol 分享了一篇开放获取论文，发表于 BMJ Digital Health & AI，作者包括微软 AI 团队、Mustafa Suleyman 和 Eric Horvitz。文章把「医疗超级智能」定义为在全程诊疗中通过综合医学推理，超越当今最强的人类主导医疗体系。论文提出医学智能的六个相互依存的维度：医学知识及应用、诊断推理与分诊、治疗决策与行动、纵向病程信息、临床协同、与人的价值观和自主权对齐。作者强调，仅靠考试题或病例小故事式的基准不足以证明价值，需要压力测试、跨人群评估、真实工作流的前瞻研究，最终还要有改善结局的干预性证据。

  2. 《柳叶刀·数字健康》随机交叉实验：125 名医生读头颅 CT，既会盲从错误 AI，也会忽视正确 AI

    人机协作落地的关键证据。

    @zakkohane22 赞 · 7 转发 · 4 回复 · 2,167 浏览查看原帖

    展开收起《柳叶刀·数字健康》随机交叉实验：125 名医生读头颅 CT，既会盲从错误 AI，也会忽视正确 AI

    哈佛医学院 Zak Kohane 转发的《柳叶刀·数字健康》研究，让 50 名放射科医生和 75 名非放射科医生或学员每人在三种条件下各读 50 张头颅 CT，判断有无颅内出血：无 AI、只给 AI 结论、给带标注的可解释 AI。AI 建议 80% 正确、20% 错误。结果显示，盲从错误建议的比例在 27%～58%，忽视正确建议的比例在 11%～21%；但由于大多数建议是对的，「不信正确 AI」影响的病例更多，对诊断准确率的净损害更大。正确的可解释 AI 建议能减少这种不信任，使正确诊断的几率提高（OR 1.84），但没有缩短读片时间，也没能消除盲从。

  3. Hugging Face 开源 DNA 大模型 Carbon-X：14.8B，突变致病性等任务逼近 GPT-6.1 Sol，成本约 1/1800

    低成本、可私有化的基因组分析工具。

    @aigclink中文圈4 赞 · 1 转发 · 9 回复 · 1,571 浏览查看原帖

    展开收起Hugging Face 开源 DNA 大模型 Carbon-X：14.8B，突变致病性等任务逼近 GPT-6.1 Sol，成本约 1/1800

    AI 博主 aigclink 介绍了 Hugging Face 联合中关村学院和意大利 Telethon 遗传与医学研究所开源的 Carbon-X。它是 14.8B 参数的模型，可在对话里直接读 DNA，判断突变是良性还是致病，并用英文解释。模型基于 Qwen3-14B，新增 5515 个 DNA token（每 6 个碱基一个），继续训练约 3020 亿 token。在五项 DNA 基准上平均 66.7%，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5%，单题推理成本约为后者的 1/1800。模型页估算，用它分析 ClinVar 中 240 万个意义未明变异约需 300 美元，前沿模型则要 3.2 万至 400 万美元。BF16 权重可在单张 80GB GPU 上运行，但它未经临床验证，不能用于医疗决策。

  4. 清华 AIR 孵化的紫荆智康升级「AI 医院」：54 位 AI 医生，清华长庚 18 个科室门诊测试

    国内医院多智能体落地的数据点。

    @ayonglab中文圈0 赞 · 0 转发 · 0 回复 · 8 浏览查看话题

    展开收起清华 AIR 孵化的紫荆智康升级「AI 医院」：54 位 AI 医生，清华长庚 18 个科室门诊测试

    据量子位报道，清华智能产业研究院（AIR）孵化的紫荆智康发布「多分身智能体协同」技术，升级「紫荆 AI 医院」。每位医生可拥有 AI 分身；跨科室病例中，其他专科的分身会以提醒或会诊方式给出建议，意见不一致时会高亮展示，由医生最终判断。截至 2026 年 7 月，系统已构建 54 位 AI 医生和数百万个模拟患者，覆盖数千种疾病。北京清华长庚医院有 18 个临床科室开展门诊测试，40 余名医生常态化使用，整体诊疗效率提升 30%。公司称其 AI 医生在 MedQA 上准确率超过 96%。

  5. 讯飞医疗大模型升级 V3.7：语音、影像、语言合一做医疗智能体，MedBench 5.0 自报 99.6 分未官宣

    国内医疗大模型迭代。

    @aitop_news中文圈0 赞 · 0 转发 · 0 回复 · 5 浏览查看话题

    展开收起讯飞医疗大模型升级 V3.7：语音、影像、语言合一做医疗智能体，MedBench 5.0 自报 99.6 分

    据 AI 热报转引 Pandaily 消息，科大讯飞医疗把讯飞医疗大模型升级到 V3.7，将语音、影像和语言能力合并，用于医疗智能体应用。官方称该版本在上海人工智能实验室的 MedBench 5.0 评测中得到 99.6 分。原始报道篇幅很短，没有给出具体部署医院、临床效果或对比模型的细节，分数为厂商自报。