Vũ Nguyễn
Writer
OpenAI đã cho ra mắt nền tảng tích hợp ChatGPT Health, có khả năng kết nối với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và Apple Health để phân tích báo cáo một cách thông minh.
Trong lĩnh vực nghiên cứu y học cơ bản, Nvidia và Eli Lilly cũng đã cùng nhau đầu tư 1 tỷ đô la để xây dựng một phòng thí nghiệm phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Các công ty lớn hiện đang dấn thân vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng trí tuệ nhân tạo, như thể không làm vậy sẽ đồng nghĩa với việc bỏ lỡ rất nhiều cơ hội.
Trí tuệ nhân tạo trong y tế đang chuyển từ "trả lời câu hỏi dựa trên kiến thức" sang "lý luận lâm sàng + can thiệp chủ động".
Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ không còn chờ bạn yêu cầu nữa. Thay vào đó, nó sẽ chủ động nhắc nhở bạn thông qua dữ liệu từ các thiết bị đeo được: "Thưa chủ nhân, huyết áp của bạn đang dao động bất thường. Tôi đã liên hệ với bác sĩ điều trị của bạn và đưa ra đề xuất chẩn đoán sơ bộ."
Trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng này, tôi muốn giới thiệu ba dự án y tế mã nguồn mở phổ biến gần đây.
Thành tích ấn tượng:
HealthBench là mô hình mã nguồn mở hàng đầu, đặc biệt là phân vùng Hard, vượt trội hơn hẳn.MedBench đứng đầu trong cả năm bộ dữ liệu chính (trả lời câu hỏi kiến thức, hiểu và tạo ngôn ngữ, suy luận phức tạp và đạo đức an ninh).Bằng cách tích hợp học tăng cường, hệ thống tối đa hóa tính chuyên nghiệp, an toàn, sự thấu cảm và hướng dẫn dựa trên bằng chứng, giúp nó có tính ứng dụng cao trong môi trường lâm sàng.
Được cấp phép theo giấy phép MIT, Hugging Face và ModelScope có thể tải xuống tự do.
Địa chỉ dự án:
MedGemma 1.5 (4B tham số), một phần mềm xử lý hình ảnh y tế đa phương thức mạnh mẽ, hỗ trợ từ hình ảnh 2D (X-quang ngực, da liễu, đáy mắt, bệnh lý) đến hình ảnh đa chiều (toàn bộ ảnh CT/MRI, toàn bộ tiêu bản bệnh lý), chuỗi hình ảnh theo thời gian (dòng thời gian X-quang ngực), định vị giải phẫu và trích xuất có cấu trúc các báo cáo xét nghiệm. Nó thể hiện sự cải tiến đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm, với độ chính xác hình ảnh 3D được cải thiện vượt bậc và mô tả bệnh lý hiện nay khớp với các mô hình độc quyền.
MedASR chuyên về chuyển đổi giọng nói y tế thành văn bản, đạt tỷ lệ lỗi đọc chính tả phim X-quang ngực chỉ 5,2% (giảm 58% lỗi so với Whisper) và giảm 82% lỗi trong các tình huống y tế nội khoa. Quy trình tích hợp liền mạch từ đọc chính tả của bác sĩ → văn bản → suy luận của MedGemma.
Địa chỉ dự án:
Địa chỉ dự án:
Một bác sĩ "hỏi thêm các câu hỏi": Đây là mô hình quy mô lớn đầu tiên trên thế giới với khả năng tư vấn "từ đầu đến cuối" hoàn chỉnh. Trước đây, nếu bạn nói với AI "đau đầu", nó chỉ liệt kê một loạt nguyên nhân; giờ đây, M3 sẽ hỏi bạn những câu hỏi như một bác sĩ giàu kinh nghiệm: "Đau nhói từng cơn hay đau âm ỉ? Bạn có bị buồn nôn và nôn không?" Khả năng chủ động thu thập tiền sử bệnh này mới thực sự là chuyên nghiệp.
Giảm ảo giác: Trong lĩnh vực y tế, thậm chí một lỗi đánh máy nhỏ cũng có thể gây tử vong. M3 đã giảm tỷ lệ ảo tưởng y khoa xuống còn 3,5%, mức thấp trong số các mô hình tương tự trên toàn thế giới.
Trong lĩnh vực nghiên cứu y học cơ bản, Nvidia và Eli Lilly cũng đã cùng nhau đầu tư 1 tỷ đô la để xây dựng một phòng thí nghiệm phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Các công ty lớn hiện đang dấn thân vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng trí tuệ nhân tạo, như thể không làm vậy sẽ đồng nghĩa với việc bỏ lỡ rất nhiều cơ hội.
Trí tuệ nhân tạo trong y tế đang chuyển từ "trả lời câu hỏi dựa trên kiến thức" sang "lý luận lâm sàng + can thiệp chủ động".
Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ không còn chờ bạn yêu cầu nữa. Thay vào đó, nó sẽ chủ động nhắc nhở bạn thông qua dữ liệu từ các thiết bị đeo được: "Thưa chủ nhân, huyết áp của bạn đang dao động bất thường. Tôi đã liên hệ với bác sĩ điều trị của bạn và đưa ra đề xuất chẩn đoán sơ bộ."
Trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng này, tôi muốn giới thiệu ba dự án y tế mã nguồn mở phổ biến gần đây.
AntAngelMed: Bộ truyện tranh 100B MoE Divine Doctor lấy chủ đề về loài kiến, đỉnh cao của thể loại phim hoạt hình tiếng Trung.
AntAngelMed, được phát triển bởi sự hợp tác giữa Trung tâm Thông tin Y tế tỉnh Chiết Giang, Ant Medical và Zhejiang Anzhener, dựa trên kiến trúc Ling-flash-2.0 MoE. Với tổng cộng 100 tỷ tham số và chỉ 6,1 tỷ được kích hoạt để suy luận, hiệu quả của nó đã tăng lên đáng kể—hơn 200 token/giây trên phần cứng H20 và ngữ cảnh siêu dài 128K.Thành tích ấn tượng:
HealthBench là mô hình mã nguồn mở hàng đầu, đặc biệt là phân vùng Hard, vượt trội hơn hẳn.MedBench đứng đầu trong cả năm bộ dữ liệu chính (trả lời câu hỏi kiến thức, hiểu và tạo ngôn ngữ, suy luận phức tạp và đạo đức an ninh).Bằng cách tích hợp học tăng cường, hệ thống tối đa hóa tính chuyên nghiệp, an toàn, sự thấu cảm và hướng dẫn dựa trên bằng chứng, giúp nó có tính ứng dụng cao trong môi trường lâm sàng.
Được cấp phép theo giấy phép MIT, Hugging Face và ModelScope có thể tải xuống tự do.
Địa chỉ dự án:
GitHub - MedAIBase/AntAngelMed
Contribute to MedAIBase/AntAngelMed development by creating an account on GitHub.github.com
Google Med-Gemma & MedASR: Trao "mắt" và "tai" cho trí tuệ nhân tạo
Bản cập nhật mới nhất của Google đánh dấu sự gia nhập chính thức của trí tuệ nhân tạo y tế vào "kỷ nguyên cảm giác".MedGemma 1.5 (4B tham số), một phần mềm xử lý hình ảnh y tế đa phương thức mạnh mẽ, hỗ trợ từ hình ảnh 2D (X-quang ngực, da liễu, đáy mắt, bệnh lý) đến hình ảnh đa chiều (toàn bộ ảnh CT/MRI, toàn bộ tiêu bản bệnh lý), chuỗi hình ảnh theo thời gian (dòng thời gian X-quang ngực), định vị giải phẫu và trích xuất có cấu trúc các báo cáo xét nghiệm. Nó thể hiện sự cải tiến đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm, với độ chính xác hình ảnh 3D được cải thiện vượt bậc và mô tả bệnh lý hiện nay khớp với các mô hình độc quyền.
MedASR chuyên về chuyển đổi giọng nói y tế thành văn bản, đạt tỷ lệ lỗi đọc chính tả phim X-quang ngực chỉ 5,2% (giảm 58% lỗi so với Whisper) và giảm 82% lỗi trong các tình huống y tế nội khoa. Quy trình tích hợp liền mạch từ đọc chính tả của bác sĩ → văn bản → suy luận của MedGemma.
Địa chỉ dự án:
Baichuan Intelligent Baichuan-M3: Một ví dụ điển hình về công nghệ nội địa, cạnh tranh trực tiếp với GPT-5.2!
"Quả bom hạt nhân" của Wang Xiaochuan vào ngày 13/1/2026 đã gây chấn động toàn bộ cộng đồng mô hình lớn Trung Quốc.Địa chỉ dự án:
Hiệu năng vượt trội: Trong HealthBench, chuẩn đánh giá trí tuệ nhân tạo y tế uy tín nhất thế giới, Baichuan-M3 với 235 tỷ tham số đã đạt điểm tổng thể 65.1.
GitHub - baichuan-inc/Baichuan-M3-235B: Baichuan-M3 Modeling Clinical Inquiry for Reliable Medical Decision-Making
Baichuan-M3 Modeling Clinical Inquiry for Reliable Medical Decision-Making - baichuan-inc/Baichuan-M3-235B
Một bác sĩ "hỏi thêm các câu hỏi": Đây là mô hình quy mô lớn đầu tiên trên thế giới với khả năng tư vấn "từ đầu đến cuối" hoàn chỉnh. Trước đây, nếu bạn nói với AI "đau đầu", nó chỉ liệt kê một loạt nguyên nhân; giờ đây, M3 sẽ hỏi bạn những câu hỏi như một bác sĩ giàu kinh nghiệm: "Đau nhói từng cơn hay đau âm ỉ? Bạn có bị buồn nôn và nôn không?" Khả năng chủ động thu thập tiền sử bệnh này mới thực sự là chuyên nghiệp.
Giảm ảo giác: Trong lĩnh vực y tế, thậm chí một lỗi đánh máy nhỏ cũng có thể gây tử vong. M3 đã giảm tỷ lệ ảo tưởng y khoa xuống còn 3,5%, mức thấp trong số các mô hình tương tự trên toàn thế giới.