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2015 年發布的 Inception v3 卷積網路經約 20 分鐘微調後，在 200 個活檢確診的皮膚病變中首選診斷正確 125 個（62%），高於 GPT-6 Astra 的 84 個與 Claude Fable 5.1 的 85 個（均 42%）。測試集取自 2025 年公開的 MILK10k，每例含臨床照片與皮膚鏡影像，模型小到可在手機瀏覽器用 WebGPU 本地執行，影像不上傳。
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。
微軟稱其 AI 工具診斷疾病的準確率最高可達人類醫生的四倍，相關結果於週四發表在期刊 Science 上。測試用醫學病例報告與急診科資料構成場景，讓微軟 AI 系統與人類醫生逐項對比，這些案例被微軟整理成自家基準。微軟 AI 負責人 Mustafa Suleyman 稱，AI 改善醫療「終於到來了」。結論出自微軟自建基準與公司自述，規模與細節需看完整論文。
美國猶他州居民現在可以用 Nolla Health 的 App 掃描面部，由 AI 分析痤瘡嚴重程度並自動開具處方。該服務以試點形式上線，醫生監督分階段放寬：前 100 名患者的每份 AI 處方需兩名醫生批准；患者數增至最多 500 名時，改為處方開出後再由醫生稽核；此後醫生只抽查至少 10% 的樣本。訊息由彭博社早前報導。
香港大學、北京協和醫院等機構聯合提出的 DeepFAN 在《Nature Cancer》發表多閱片者試驗結果：12 名具 1—5 年經驗的放射科醫師在 AI 輔助下，平均 AUC、準確率、敏感度、特異度分別提升 10.9、10.0、7.6、12.6 個百分點（P<0.001）。試驗覆蓋 3 箇中心、400 名患者、463 個病理確診結節，模型獨立判讀 AUC 為 0.954，閱片者間一致性 κ 由 0.313 升至 0.421。
猶他州推出全美首個由 AI 獨立完成問診與開藥的試點專案，無需醫生直接監督。患者訂閱 Nolla Health 每月 4.99 美元的應用並掃描面部，AI 結合病史與個人資訊給出痤瘡嚴重度評分，從八種獲批外用藥物中推薦方案。試點為期一年，僅限輕中度痤瘡：前 100 張處方由醫生稽核，隨後 400 張改由 AI 直接提交藥房、醫生每週回溯，最終階段每月抽查至少 10% 的處方。
微軟團隊的順序診斷系統 DxO 登上《Science》封面，在 304 例 NEJM 疑難病例中診斷準確率 83.2%，參與比較的獨立執業醫生為 22.3%。DxO 以 GPT-5 為底層模型，編排多種臨床推理角色並計入檢查成本，在 325 例急診病例中準確率 80.3%、醫生為 46.8%。不設預算時 NEJM 每例檢查費約 5431 美元、高於醫生的 4725 美元；設預算後可降至約 1303 美元、準確率 79.6%。研究仍是回顧性文字病例，未驗證治療方案與患者結局，微軟下一步將與醫院合作開展前瞻性研究。
微軟多智慧體診斷系統 MAI-DxO 在《Science》發表的模擬研究中，對《新英格蘭醫學雜誌》複雜病例的診斷準確率為 83%，而單獨作答的全科醫生為 36%。該系統讓多個 AI agent 分別提問、開檢查並辯論診斷，搭配 OpenAI GPT-5.5 時準確率從 72% 升至近 87%、成本略降；GPT-5 單獨每題約 8400 美元，DxO 省約 3000 美元但只提升約 4 個百分點。研究也顯示，DxO 對複雜病例和較弱模型幫助更大，急診病例無明顯改善；