Biograph 研究：AI 分析 CT 發現 42.9% 無症狀者存在冠脈炎症
Biograph 完成其在美國的首項研究：用 Caristo 的 CaRi-Heart AI 分析心臟 CT，42.9% 的無症狀、常規評估低風險且無已知心臟病成人存在冠狀動脈炎症，17.9% 至少一條主要冠脈炎症很高。約 47% 無可見冠脈斑塊者仍有冠脈周圍炎症升高，而 ApoB、non-HDL-C、HbA1c、hs-CRP 及 AHA PREVENT-ASCVD 等常規指標與炎症無相關性、未能識別這些患者。
研究給出 42.9% 的冠脈炎症檢出率，並顯示 ApoB、hs-CRP 和 AHA 風險評分無法識別，對關注 AI 醫學影像臨床落地與預防篩查的人有參考價值。
原標題：AI analysis of CT scans finds 42.9% of patients have coronary inflammation
閱讀原文
| 評分 | 62 / 45（平均 53，門檻 76） |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
相關報導
FDA 獲批可穿戴 3D 超聲 ATUSA：2 分鐘完成乳腺掃描
NVIDIA 部落格介紹了三家 Inception 計劃中的乳腺癌 AI 初創公司，其中 iSono Health 已獲 FDA 許可的可穿戴自動化 3D 超聲 ATUSA 每側乳房約 2 分鐘完成標準化掃描，傳統手持超聲最多需 45 分鐘，公司稱其敏感度高出 28%。該系統基於 150 萬幀超聲影像訓練，已在加州、得州等地合作診所商用，並啟動 3200 名患者的多中心臨床研究。
@claudeai: A cardiology fellow built a 3D tool to help trainees learn to read coronary angiograms.
Claude 官方帳號分享了一個醫學教育用例：一位心內科 fellow 用 Claude 做出 3D 工具，幫助受訓醫生學習判讀冠狀動脈造影。原文只有這一句話，沒有給出工具名稱、所用模型版本、是否開源或可公開訪問，也沒有上線時間與適用範圍等資訊。
Karpathy 估算全球僅約 5000 人能接觸最前沿 AI 系統
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
新版機器人檢測基準：AI 智慧體檢出率 9%–99%
聚合五類自動化對手的測試顯示，Proof of Human 檢出 99% 的自動化會話，Cloudflare Bot Management 僅 9.1%，其餘依次為 reCAPTCHA v3 69.4%、hCaptcha 44.3%、Cloudflare Turnstile 42.1%。