在數字醫(yī)療交易降溫但競爭加劇的背景下，產業(yè)巨頭正以前所未有的力度押注AI。禮來與英偉達合作打造最強醫(yī)藥AI超算，OpenAI基金會承諾投入250億美元用于健康領域，AI將在醫(yī)療領域扮演更核心的角色......
CB Insights 評選出 50 家最有前途的數字醫(yī)療初創(chuàng)公司
自 2021 年以來，數字醫(yī)療領域的交易量持續(xù)下降，該領域的競爭日趨激烈。 市場情報公司 CB Insights 依據該公司專有的 Mosaic 評分，評選出2025 年最有前途的 50 家數字醫(yī)療初創(chuàng)公司。CB Insights的報告中還考慮了交易活動、招聘勢頭、投資者質量、領導實力和合作伙伴關系等因素。以下是入選企業(yè)概況：
禮來與英偉達合作開發(fā)人工智能超級計算機
10月28日消息，禮來公司正與英偉達合作，打造“由制藥公司擁有和運營的最強超級計算機”。該系統(tǒng)將為“人工智能工廠”提供動力——這是一個旨在管理人工智能從數據攝取到海量推理整個生命周期的計算基礎設施。它將是首個采用 DGX B300 系統(tǒng)的 Nvidia DGX SuperPOD，并將運行在超過 1000 個 B300 GPU上，這些 GPU 通過統(tǒng)一的高速網絡連接。
該技術旨在通過支持科學家基于數百萬次實驗訓練AI模型，加速藥物發(fā)現與開發(fā)進程。禮來公司還計劃將該系統(tǒng)應用于醫(yī)學影像、生產制造及企業(yè)級AI智能體開發(fā)領域。該超級計算機將完全采用可再生能源供電，并利用禮來現有的冷水基礎設施進行冷卻，以踐行公司的可持續(xù)發(fā)展承諾。
專注于健康領域，OpenAI基金會承諾投入250億美元 OpenAI 基金會近日承諾，將 250 億美元用于健康和疾病治療以及人工智能韌性的技術解決方案。OpenAI 董事會主席 Bret Taylor 在 10 月 28 日的一篇博文中寫道：“OpenAI 基金會將投入加速醫(yī)療健康領域突破性進展的工作，使每個人都能受益于更快的診斷、更好的治療和治愈方法。這將首先從創(chuàng)建開源且負責任地構建的前沿健康數據集以及為科學家提供資金等活動開始。
微軟的 AI 醫(yī)療助手完成超過 1700 萬次患者互動
微軟表示，其 Dragon Copilot（可對患者就診過程進行環(huán)境監(jiān)聽，并為電子病歷 (EHR) 生成臨床筆記）上個季度記錄了超過 1700 萬次患者就診，幾乎是去年同期總數的五倍。
據 Motley Fool 發(fā)布的電話會議記錄顯示，微軟董事長兼首席執(zhí)行官Satya Nadella在 10 月 29 日的公司財報電話會議上告訴投資者：“迄今為止，已有超過 650 家醫(yī)療機構采用了我們的環(huán)境監(jiān)聽技術。”他還補充說，僅在密歇根大學健康中心，就有超過 1000 名醫(yī)生在使用這項技術。
10月27日消息，AI制藥公司Tahoe Therapeutics發(fā)布了其第一代虛擬細胞模型Tahoe-x1。該模型參數超30億，可學習基因、細胞和藥物的統(tǒng)一表示，在與癌癥相關的單細胞生物學基準中實現SOTA（最先進性能），可預測各種干細胞、癌細胞和免疫細胞對藥物、細胞因子或基因擾動的反應。目前該模型已開源，代碼和工作流已上傳至GitHub及Huggingface，預印本也已上傳。
8大突破性技術趨勢將重塑2026年醫(yī)療健康格局
近日，《生成式人工智能實踐：生成式人工智能改變商業(yè)和社會的100多種驚人方式》（Generative AI in Practice: 100+ Amazing Ways Generative Artificial Intelligence is Changing）一書的作者Bernard Marr近日在福布斯發(fā)文，揭示2026年重塑醫(yī)療健康格局的8大突破性技術趨勢。
他認為，2026年，技術將繼續(xù)推動醫(yī)療效果提升與服務效率優(yōu)化。醫(yī)生、護士、研究人員及心理健康專家將擁有前所未有的診斷輔助工具和新型治療方案開發(fā)手段，而新型可穿戴設備與互聯醫(yī)療系統(tǒng)將為傳統(tǒng)醫(yī)院環(huán)境外的患者治療開辟全新可能。當然，這同時也帶來隱私與安全方面的挑戰(zhàn)，并引發(fā)重要思考，例如如何確保醫(yī)療工作者仍能提供不可或缺的“人文關懷”——
1. 藥物研發(fā)中應用生成式人工智能
2. 醫(yī)療領域的人工智能代理
3. 從遠程醫(yī)療到虛擬醫(yī)院
4. 醫(yī)療診斷中的人工智能應用
5. CRISPR與人工智能融合
6. 醫(yī)療領域的量子飛躍
7. 真實醫(yī)療場景中的機器人應用
8. 合成健康數據革命
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