依意思最接近的 6 筆
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。
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。
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。
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。
Google 與貝斯以色列女執事醫療中心（BIDMC）主導的研究首次登上《柳葉刀》主刊：98 名患者在門診就診前使用 Google 研究級診斷 AI 聊天機器人 AMIE，全程由醫生即時監控，沒有一輪對話因安全問題被中斷。臨床醫生反饋，75% 的場景下 AI 生成的摘要幫他們提前做好接診準備，超過半數案例中 AI 輸出改變了診療思路；AMIE 的鑑別診斷與醫生最終確診吻合度達 90%。研究團隊表示，面向患者端大規模落地仍需更大規模臨床試驗。
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%。