2026 年 10 月 14 日，Meta 在 X 帳號 @AIatMeta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料；醫學專家用它開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握，Meta 同時公開了由此產出的 10 篇論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等。據機器之心 10 月 16 日報導，Meta 招募了具心臟病學、流行病學、傳染病學和內科學背景的研究人員，在四周內完成這 10 篇原創研究，最佳情況下效率比傳統流程提升十倍，其中一篇僅用七天完成；乳腺癌專家 Olubukola Ayodele 對其中一項乳腺癌 ADC 序貫治療研究給出好評。該報導還指出，Muse 最明顯的收益不是更快起草，而是更快終止：它能迅速標記已被文獻解決的問題、指出研究問題與資料不匹配，讓研究者及早調整方向或終止專案；但模型缺乏專業判斷力，無法判斷臨床價值，也並非總能識別資料侷限。Meta 稱這只是其 AI 用於科學與健康領域的開端。對從事真實世界資料與臨床研究的醫學研究者來說，這提供了一套可加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫的受監督智慧體工作方式。
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Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
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