OpenHealth 開源 AI 健康助理

OpenHealth 專案是一個開源的 AI 健康助理,作者描述自己五年來花費超過十萬美元、看過三十多位醫生,卻無法確診自體免疫疾病的痛苦過程。 受到這個經歷的啟發,他開發了一個開源 AI 工具,可以幫助人們分析自己的醫療記錄,從不同的醫院提取並整理數據,並藉由 AI 模型進行分析,找出潛在的疾病。 這個工具的目的是解決醫療資訊分散的問題,讓患者能夠更全面地了解自己的健康狀況,並提供給醫生參考,但作者也強調,此工具僅為輔助診斷,不能取代專業醫療人員的判斷。

OpenHealth 專案是一個開源的 AI 健康助理,作者描述自己五年來花費超過十萬美元、看過三十多位醫生,卻無法確診自體免疫疾病的痛苦過程。 受到這個經歷的啟發,他開發了一個開源 AI 工具,可以幫助人們分析自己的醫療記錄,從不同的醫院提取並整理數據,並藉由 AI 模型進行分析,找出潛在的疾病。 這個工具的目的是解決醫療資訊分散的問題,讓患者能夠更全面地了解自己的健康狀況,並提供給醫生參考,但作者也強調,此工具僅為輔助診斷,不能取代專業醫療人員的判斷。

Categories: 開源, 工具, Medical醫學

生物運算將應用於 A.I. 領域

瑞士 FinalSpark 實驗室利用腦部類器官 (brain organoids) 開發生物電腦的最新進展。這些微小的球狀物,由約一萬個從幹細胞培養而成的腦神經元組成,被放置在培養器中並連接到電極,以便進行通訊和訓練。此研究屬於生物運算 (bio-computing) 或稱濕件 (wetware) 的領域,目標是創造比現今電腦更節能且高效的運算系統,並可能徹底改變人工智慧系統。

瑞士 FinalSpark 實驗室利用腦部類器官 (brain organoids) 開發生物電腦的最新進展。這些微小的球狀物,由約一萬個從幹細胞培養而成的腦神經元組成,被放置在培養器中並連接到電極,以便進行通訊和訓練。此研究屬於生物運算 (bio-computing) 或稱濕件 (wetware) 的領域,目標是創造比現今電腦更節能且高效的運算系統,並可能徹底改變人工智慧系統。

Biocomputers made from human brain cells could run the AI systems of the future
Categories: Medical醫學, 新聞

Google 推出 PaliGemma 2 視覺語言模型

一個強大的視覺語言模型。它基於 Gemma 2 模型,新增了視覺處理能力,並提供多種模型尺寸和解析度以供選擇,用家可根據任務需求調整。PaliGemma 2 的亮點包括更長的內容生成能力,以及在化學辨識、樂譜辨識等領域的領先表現。 PaliGemma 2 是一個強大的視覺語言模型,PaliGemma 的進階版本,主要差異在於其效能提升與功能擴展。以下列出兩者之間的主要差異: 此外,PaliGemma 2 增強了視覺能力。您可以在 Hugging Face 上找到預訓練模型和程式碼,並透過詳細的說明文件和範例筆記本將這些工具整合到您的專案中。

一個強大的視覺語言模型。它基於 Gemma 2 模型,新增了視覺處理能力,並提供多種模型尺寸和解析度以供選擇,用家可根據任務需求調整。PaliGemma 2 的亮點包括更長的內容生成能力,以及在化學辨識、樂譜辨識等領域的領先表現。

PaliGemma 2 是一個強大的視覺語言模型,PaliGemma 的進階版本,主要差異在於其效能提升與功能擴展。以下列出兩者之間的主要差異:

  • 擴展性:PaliGemma 2 提供多種模型尺寸(3B、10B、28B 參數)和解析度(224px、448px、896px),能針對不同任務優化效能。
  • 詳細描述能力:PaliGemma 2 不僅能識別影像中的物件,更能產生詳細且符合情境的影像描述,包含動作、情緒和場景的整體敘述。
  • 擴展應用領域:研究顯示,PaliGemma 2 在化學式辨識、樂譜辨識、空間推理和胸部 X 光報告生成方面表現出色。
  • 易於升級:PaliGemma 2 設計為 PaliGemma 的直接替換,大多數任務都能立即獲得效能提升,且不需要大幅修改程式碼。
  • 易於微調:PaliGemma 2 的彈性使其能針對特定任務和數據集進行微調,讓使用者可以根據自身需求客製化其功能。

此外,PaliGemma 2 增強了視覺能力。您可以在 Hugging Face 上找到預訓練模型和程式碼,並透過詳細的說明文件和範例筆記本將這些工具整合到您的專案中。

Categories: 模型, 多模態模型, 影像處理, Medical醫學

METAGENE-1 病原體檢測模型

METAGENE-1 是一個由南加州大學、Prime Intellect 和核酸天文台的研究人員合作開發的 70 億參數大型語言模型,它專注於分析來自廢水的 DNA 和 RNA 序列。 這個模型利用超過 1.5 兆個鹼基對的數據進行預訓練,其目標是建立一個能捕捉人類微生物組全貌的模型,以促進疫情監控、病原體檢測和新興健康威脅的早期預警。 METAGENE-1 在病原體檢測和宏基因組嵌入基準測試中取得了最先進的性能,但研究團隊也強調了在發佈更大更強大的基因組模型之前,進行嚴格的安全評估的重要性。 其開源釋出旨在促進病原體檢測和生物監控研究。

METAGENE-1 是一個由南加州大學、Prime Intellect 和核酸天文台的研究人員合作開發的 70 億參數大型語言模型,它專注於分析來自廢水的 DNA 和 RNA 序列。 這個模型利用超過 1.5 兆個鹼基對的數據進行預訓練,其目標是建立一個能捕捉人類微生物組全貌的模型,以促進疫情監控、病原體檢測和新興健康威脅的早期預警。 METAGENE-1 在病原體檢測和宏基因組嵌入基準測試中取得了最先進的性能,但研究團隊也強調了在發佈更大更強大的基因組模型之前,進行嚴格的安全評估的重要性。 其開源釋出旨在促進病原體檢測和生物監控研究。

Scientists Just Released Something That Could Change Medicine FOREVER (Metagene -1)
Categories: 模型, Medical醫學



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