2025年最高の 27 個のAI医療健康ツール

医療におけるo1は、高度な言語モデル技術を用いて医療データの処理能力と診断精度を向上させることを目的とした、医療分野に特化した人工知能モデルです。UCサンタクルーズ、エディンバラ大学、国立衛生研究所の研究者らによって共同開発され、複数の医療データセットにおけるテストで、医療分野における応用可能性を示しました。o1モデルの主な利点には、高精度、多言語対応、複雑な医療問題への深い理解能力が含まれます。本モデルの開発背景は、特に診断や治療法の提案において、医療分野における効率的で正確なデータ処理と分析へのニーズに基づいています。現在、本モデルの研究と応用はまだ初期段階ですが、医学教育と臨床実践における応用への展望は広大です。

Diabetica-7Bは、糖尿病ケア分野向けに最適化された大規模言語モデルです。診断、治療の提案、薬物管理、生活習慣の提案、患者教育など、糖尿病関連の様々なタスクにおいて優れた性能を発揮します。本モデルはオープンソースモデルを微調整し、特定の疾患データセットと微調整技術を用いて構築されており、再現可能なフレームワークを提供することで、AI支援医療の発展を加速します。さらに、臨床現場での有効性を検証するため、包括的な評価と臨床試験を実施済みです。

Diabetica-1.5Bは、糖尿病ケア分野のために特別に開発された大規模言語モデルです。診断、治療の提案、薬物管理、生活習慣の提案、患者教育など、糖尿病関連の様々なタスクにおいて優れた性能を発揮します。オープンソースモデルを基に開発され、特定の疾患データセットを用いて微調整することで、再現可能なフレームワークを提供し、AIによる医療支援の発展を加速します。

Diabeticaは、糖尿病の治療とケアに特化して開発された高度な言語モデルです。深層学習とビッグデータ分析を通じて、診断、治療勧告、薬物管理、生活習慣改善の提案、患者教育など、多様なサービスを提供します。DiabeticaのモデルであるDiabetica-7BとDiabetica-1.5Bは、複数の糖尿病関連タスクにおいて卓越した性能を示しており、再現可能なフレームワークを提供することで、他の医学分野でも同様のAI技術を活用できる可能性を広げています。

憶我（ReMe）は、マイクロソフトアジア研究院と上海市精神衛生センターが共同開発したパーソナライズされた認知トレーニングフレームワークであり、認知障害患者にパーソナライズされた認知トレーニングを提供することを目的としています。このフレームワークは、マイクロソフトAzure OpenAIサービスを基盤とし、マルチモーダル大規模言語モデル技術を活用して、テキスト、画像、音声など、複数のモーダルによる入出力を通じて、チャットボット形式でユーザーに認知トレーニング体験を提供します。憶我（ReMe）の革新的な点は、パーソナライズされたマルチモーダルインタラクション機能であり、ユーザーの記憶内容と認知レベルに基づいて、カスタマイズされたトレーニングプランを提供することで、トレーニングの的を絞り、効果を高めます。

Health Acoustic Representations (HeAR)は、Googleの研究チームによって開発された生物音響基礎モデルです。咳などの人の発する音を分析することで、疾患の早期兆候を特定することを目指しています。このモデルは3億件の音声データでトレーニングされており、咳の音声データは約1億件使用されています。HeARは健康関連の音声パターンを識別し、医療用音声分析のための強力な基盤を提供します。HeARモデルは、様々なタスクにおいて他のモデルを上回る性能を示し、様々なマイクにおいて優れた汎化能力を有しています。さらに、HeARを用いてトレーニングされたモデルは、トレーニングデータが少ない場合でも高い性能を達成できるため、データが不足している医療研究分野にとって極めて重要です。HeARは現在、研究者に公開されており、カスタム生物音響モデルの開発を加速し、データ、設定、計算の必要性を削減します。

MedTrinity-25Mは大規模な多モーダルデータセットであり、多様な粒度の医学注釈を含んでいます。複数の著者によって共同開発され、医学画像およびテキスト処理分野の研究促進を目指しています。データセットの構築には、データ抽出、多粒度テキスト記述の生成などのステップが含まれており、様々な医学画像解析タスク（VQA、病理画像解析など）をサポートしています。

Surgical Robot Transformerは、模倣学習を用いてダビンチ手術ロボット上で手術操作タスクを実行するモデルです。このモデルは、相対運動方程式を用いることでダビンチシステムの順運動学の不正確さを克服し、ロボットによるポリシーの学習と展開を成功させています。この手法の大きな利点は、近似運動学を含む大量の臨床データを、さらなる補正なしに直接ロボット学習に活用できることです。本モデルは、組織操作、針の操作、結紮を含む3つの基本的な手術タスクの実行において成功を収めています。

OculiChatDAは、対話形式で患者の初期診断を行い、適切な医学的助言を提供することを目的とした眼科問診用大規模言語モデルです。画像認識機能を搭載しており、眼底写真から緑内障や糖尿病網膜症の患者かどうかを判断できます。多様なシーン（問診、相談、雑談など）に対応する多段階対話機能を備え、医療資源の偏在問題の解決を目指し、より多くの患者に迅速かつ容易な医療サービスを提供します。

UltraMedicalプロジェクトは、生物医学分野の専門汎用モデルの開発を目指しています。これらのモデルは、試験、臨床場面、研究課題に関する質問に答えることを目的としており、幅広い一般知識を備え、分野横断的な問題にも効果的に対処できるように設計されています。監督微調整（SFT）、直接選好最適化（DPO）、オッズ比選好最適化（ORPO）などの高度なアライメント技術を用いて、大規模言語モデルをUltraMedicalデータセットで訓練し、生物医学コミュニティのニーズに効果的に対応できる強力かつ多機能なモデルを作成します。

Prov-GigaPathは、実世界データを用いてトレーニングされたデジタル病理学研究のための全スライドイメージ基礎モデルです。AI研究者が病理学基礎モデルとデジタル病理スライドデータのエンコーディングに関する研究を支援することを目的としています。本モデルは複数の著者によって共同開発され、Nature誌に掲載されました。臨床ケアまたは臨床的決定支援を目的としたものではなく、研究目的でのみ使用できます。

Chartnoteは、医療文書作成を迅速に行えるプラグインです。生成AI、音声認識、スマートテンプレートなどの技術を活用し、医療記録の作成を簡単かつ迅速にします。主な利点は、作業効率の向上、文書作成時間の短縮、正確な臨床記録の提供です。Chartnoteは医師、看護師、その他の医療従事者にご利用いただけます。

AloeはHPAIによって開発された医療分野向けの言語モデルで、Meta Llama 3 8Bモデルを最適化して構築されています。モデル融合と高度なプロンプト戦略により、その規模に見合う最先端レベルの性能を実現しています。倫理性と事実性の指標において高いスコアを獲得しており、これはレッドチームとアライメント作業の組み合わせによるものです。本モデルは、これらのシステムの安全な使用と展開を促進するために、医療特有のリスク評価を提供しています。

Polarisは、Hippocratic AIが開発した、安全に特化した医療向けの大規模言語モデル（LLM）システムです。コンステレーションアーキテクチャと専門サポートエージェントの組み合わせにより、医療関連の複雑なタスクを複数実行できます。患者との長時間、多回にわたる音声対話を行い、正確な医療アドバイスを提供することを目的としています。料金は時間単位で、1時間あたり9ドルです。主な機能には、リアルタイムでの複数回の音声対話、医療情報の提供と説明、プライバシーとコンプライアンスのチェック、薬物管理と相談、検査値とバイタルサイン分析、栄養アドバイス、病歴とポリシーの照会、患者関係構築などがあります。

BioMedLMは、スタンフォード大学とDataBricksチームが共同開発した、2.7億パラメーターを持つGPTスタイルの生物医学言語モデルです。生物医学分野の専門知識を用いてトレーニングされており、医学や生物学に関する複雑な質問に効果的に回答できます。単一のA100 GPUで容易に微調整でき、ノートパソコン上でも推論を実行可能です。MedMCQAで57.3％、MMLU医学遺伝学試験で69.0％のスコアを達成しています。主な機能には、生物医学Q&Aシステム、患者相談への回答、文献検索と要約、データプライバシーとオンプレミス展開、モデルトレーニングデータの完全な記録などが含まれます。BioMedLMはHugging Face Hubで公開されており、誰でもモデルをダウンロードして微調整できます。

FreedomIntelligenceによって維持されているApolloプロジェクトは、多言語対応の医療分野における大規模言語モデル（LLM）を提供することにより、医療AIの民主化を目指し、6億人にサービスを提供します。このプロジェクトには、モデル、データセット、ベンチマークテスト、関連コードが含まれています。

「病歴記」は、ユーザーが自身の健康情報を記録?管理することを目的としたアプリケーションです。医療記録の保存、予約リマインダー、服薬リマインダーなどの機能により、個人の健康管理をサポートします。

MedRAGは、医療分野に特化した検索拡張型生成（Retrieval-Augmented Generation）モデルです。情報検索とテキスト生成技術を組み合わせることで、正確な医療情報の検索と回答を提供することを目指しています。

CheXagentは、視覚言語基盤モデルに基づく胸部X線読影ツールです。臨床大規模言語モデルを用いて放射線科レポートを解析し、視覚エンコーダを用いてX線画像を表し、視覚と言語モダリティを橋渡しするネットワークを設計しています。さらに、CheXagentは、8つの臨床関連胸部X線読影タスクにおける視覚言語基盤モデルの性能を体系的に評価することを目的とした新しいベンチマークであるCheXbenchを導入しています。広範な定量的評価と5名の専門放射線科医による定性的レビューを経て、CheXagentは、以前開発された汎用および医学分野の基盤モデルを上回る性能をCheXbenchタスクにおいて示しました。

Medbeatは、人工知能を活用したオンライン医療診断?アドバイスプラットフォームです。AIが生成する質問に回答することで、包括的な医療サマリー、専門家のアドバイス、検査推奨を得ることができ、精度の高い診断を実現します。さらに、医師の予約、訪問採血などのサービスも提供しています。Medbeatは、AI技術を活用して医療診断の改善と効率化を目指しています。

通義仁心は、個人向けの健康アシスタントです。検査結果、症状、薬物、病気に関する質問にお答えします。全てのコンテンツはAIによって生成されたものであり、医学知識の普及を目的とした参考情報です。専門的な医療アドバイスではありません。健康上の問題がある場合は、速やかに医療機関を受診し、医師の指示に従ってください。

AweMyFaceは、完璧な肌への唯一のガイドとなるスキンケアアプリです。AIによってニキビを識別し、影響を受けた領域の割合を表示することで、ユーザー自身の肌の状態を理解し、行動がニキビに与える影響を追跡し、パーソナライズされたアドバイスやカスタムリマインダーを提供します。これにより、肌の状態を改善し、ニキビを解消し、よりクリアな肌を手に入れることができます。このアプリはオフラインで使用でき、ユーザーの写真とデータはデバイスのみに保存され、他者と共有されることはありません。

FreedのAI医療記録アシスタントは、医師の文書作成時間を削減し、業務効率を向上させるお手伝いをします。人工知能技術を用いて、医師の音声内容を自動的に認識し、テキスト記録に変換することで、医師の負担を大幅に軽減します。Freedは高い認識精度を誇り、医師の音声入力内容を正確に理解し記録します。柔軟な価格設定で、医療機関のニーズに合わせてカスタマイズすることも可能です。Freedは、医師の業務効率向上を目指すプロフェッショナルツールです。

Tali AIは、医師の事務作業を簡素化することで、医療現場での時間を節約します。このChrome拡張機能を使用すると、医療記録を電子カルテ（EHR）ソフトウェアに直接音声入力できます。さらに、EHRを離れることなく、医療現場でエビデンスに基づいた医学データベースの情報を検索することもできます。

Fibromeditateは、子宮筋腫による痛みを軽減し、ストレスを緩和するためのガイド付き瞑想とリラクゼーションテクニックを提供します。当社のツールはいつでもどこでも使用でき、子宮筋腫の痛みを管理し、ストレスを軽減するのに役立ちます。

MedGPTは、医薬品や健康状態に関する情報を簡単に検索できる信頼性の高いアプリです。革新的なChatGPT APIを活用することで、パーソナルな医療アシスタントとして、豊富な医薬品情報や健康状態に関する情報を提供します。直感的な検索機能により、必要な情報を迅速かつ簡単に探し出し、健康状態を把握することができます。特定の医薬品の情報を探している場合でも、特定の健康状態について詳しく知りたい場合でも、このアプリがあなたのニーズに応えます。今すぐアプリをダウンロードして、より健康で幸せな生活への第一歩を踏み出しましょう！

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