The Verge AIAI 評分68
微軟稱其 AI 診斷準確率最高達人類醫生四倍
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。
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TechCrunch AI● 精選AI 評分78
微軟 MAI-DxO 複雜病例診斷準確率 83%，全科醫生為 36%
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；
量子位● 精選AI 評分76
《柳葉刀》主刊研究：Google AMIE 門診輔助，診斷吻合度 90%
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。
Hacker News front page● 精選AI 評分80
猶他州啟動全美首個 AI 獨立問診開藥試點
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。
X @AIatMeta● 精選AI 評分62
@AIatMeta: We’re exploring how AI can accelerate health science research.
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。
量子位AI 評分57
紫荊智康發布多分身協同技術，AI 醫院已進 18 個科室測試
清華 AIR 孵化的紫荊智康發布醫學多分身智慧體協同技術，並升級紫荊 AI 醫院，讓不同專科的 AI 醫生分身參與同一位患者的診療。系統支援按需提醒和會診兩種協同模式，分身意見不一致時會高亮分歧供醫生判斷，而非強行統一。截至 2026 年 7 月，系統已建置 54 位 AI 醫生和數百萬超擬真 AI 患者，覆蓋數千種疾病；北京清華長庚醫院 18 個臨床科室開展門診測試，40 餘名醫生常態化使用，診療效率提升 30%，AI 醫生在 MedQA 準確率超 96%。
NVIDIA blogAI 評分45
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。
The Verge AIAI 評分64
Nolla Health 在猶他州試點 AI 自動開痤瘡處方
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。
TechCrunch AIAI 評分63
Healthleap 融資 3800 萬美元，用 AI 篩查住院患者漏診風險
Healthleap 完成 3800 萬美元融資：紅杉資本與 First Round 聯合領投 800 萬美元種子輪，Hummingbird Ventures 領投 3000 萬美元 A 輪。這家 2022 年創立於南非的公司接入醫院電子病歷系統，用語言模型從臨床筆記中提取體重下降、吞嚥困難等線索，結合化驗與生命體徵，每晚為每位成年住院患者生成風險評分，提示營養不良、譫妄等可能漏診的情況，但不作診斷。
Hacker News front pageAI 評分65
無 LLM agent 的 Jev 診斷管線：105 次通過 76.2%
一個不含 LLM agent 的 Jev 驅動診斷管線，在 SREGym-Lite 的 21 個故障、105 次診斷中通過 80 次（76.2%），中位診斷時間 14.6 秒。管線先用程式化收集器讀取 Kubernetes 物件、事件、近期 Pod 日誌與資源用量，按元件彙總後交給 Jev，由它在給定選項中選出可能根因、判斷元件是源頭還是下游受害者，並挑出關鍵證據，再組裝成診斷報告。Jev 全程只做選擇，不生成命令也不寫報告；
X @GoogleDeepMindAI 評分29
@GoogleDeepMind: Together with scientists around the world, our models and tools are helping make disease more detec…
Google DeepMind 表示正與全球科研人員合作，用其模型與工具讓疾病更易被檢出、治療和預防。推文點出的方向包括定位罕見基因變異、加速藥物研發，並稱這些工作正把實驗室突破轉化為現實臨床護理。原帖僅附一條連結，未披露具體模型、資料或時間表。
量子位AI 評分39
醫療健康世界模型分會在南京舉行，發布五項慢病世界模型
10 月 19 日，2026 物理 AI 與世界模型大會醫療健康世界模型分會在南京舉行，江蘇省人民醫院與南京可信資料服務有限公司聯合發布五項慢病世界模型，覆蓋胰島素抵抗、糖尿病用藥、高血壓、血脂與動脈粥樣硬化、慢性腎病風險。同場發布醫療健康世界模型一體機，融合國產算力、作業系統與資料庫，支援醫院本地化部署，並啟動高品質資料集聯合建設計劃。地中海貧血篩查世界模型則以原始資料不出域的方式在院內訓練驗證。