2025年最佳的 27 個AI醫療健康工具

o1 in Medicine是一個專注於醫學領域的人工智能模型，旨在通過先進的語言模型技術，提升醫學數據的處理能力和診斷準確性。該模型由UC Santa Cruz、University of Edinburgh和National Institutes of Health的研究人員共同開發，通過在多個醫學數據集上的測試，展示了其在醫學領域的應用潛力。o1模型的主要優點包括高準確率、多語言支持以及對複雜醫學問題的深入理解能力。該模型的開發背景是基於當前醫療領域對於高效、準確的數據處理和分析的需求，尤其是在診斷和治療建議方面。目前，該模型的研究和應用還處於初步階段，但其在醫學教育和臨床實踐中的應用前景廣闊。

Diabetica-7B是一個針對糖尿病護理領域優化的大型語言模型。它在糖尿病相關的多種任務上表現出色，包括診斷、治療建議、藥物管理、生活方式建議、患者教育等。該模型基於開源模型進行微調，使用特定疾病數據集和微調技術，提供了一個可復現的框架，可以加速AI輔助醫療的發展。此外，它還經過了全面的評估和臨床試驗，以驗證其在臨床應用中的有效性。

Diabetica-1.5B是一個為糖尿病護理領域特別定製的大型語言模型，它在診斷、治療建議、藥物管理、生活方式建議、患者教育等多個與糖尿病相關的任務中表現出色。該模型基於開源模型開發，並利用特定疾病數據集進行微調，提供了一個可復現的框架，可以加速AI輔助醫療的發展。

Diabetica是一個專門針對糖尿病治療和護理而開發的高級語言模型。它通過深度學習和大數據分析，能夠提供包括診斷、治療建議、藥物管理、生活方式建議和患者教育在內的多種服務。Diabetica的模型Diabetica-7B和Diabetica-1.5B在多個糖尿病相關任務上展示了卓越的性能，並且提供了一個可復現的框架，使得其他醫學領域也能受益於此類AI技術。

憶我（ReMe）是由微軟亞洲研究院與上海市精神衛生中心聯合開發的個性化認知訓練框架，旨在為認知障礙患者提供個性化的認知訓練。該框架基於微軟Azure OpenAI服務，利用多模態大模型技術，通過文字、圖像、語音等多種模態的輸入輸出，以對話機器人的形式為用戶提供認知訓練體驗。憶我（ReMe）的創新之處在於其個性化和多模態交互能力，能夠根據用戶的記憶內容和認知水平，提供定製化的訓練方案，從而提高訓練的針對性和效果。

Health Acoustic Representations (HeAR) 是由谷歌研究團隊開發的生物聲學基礎模型，旨在通過分析人體發出的聲音，如咳嗽聲，來識別疾病的早期跡象。該模型經過了3億條音頻數據的訓練，特別針對咳嗽聲音使用了約1億條數據。HeAR 能夠識別與健康相關的聲音模式，為醫療音頻分析提供了強大的基礎。HeAR 模型在多種任務中的表現優於其他模型，並在不同麥克風上具有更好的泛化能力。此外，使用 HeAR 訓練的模型在訓練數據較少的情況下也能達到高性能，這對於數據稀缺的醫療研究領域至關重要。HeAR 目前已向研究人員開放，以加速開發定製的生物聲學模型，減少數據、設置和計算的需求。

MedTrinity-25M是一個大規模多模態數據集，包含多粒度的醫學註釋。它由多位作者共同開發，旨在推動醫學圖像和文本處理領域的研究。數據集的構建包括數據提取、多粒度文本描述生成等步驟，支持多種醫學圖像分析任務，如視覺問答（VQA）、病理學圖像分析等。

Surgical Robot Transformer 是一種通過模仿學習在達芬奇機器人上執行手術操作任務的模型。該模型通過相對動作公式克服了達芬奇系統的前向運動學不準確的問題，使得機器人能夠成功地訓練和部署政策。這種方法的一個顯著優勢是可以直接利用包含近似運動學的大量臨床數據進行機器人學習，而無需進一步校正。該模型展示了在執行三個基本手術任務（包括組織操作、針頭處理和結紮）方面的成功。

OculiChatDA 是一個眼科問診的大模型，旨在幫助患者通過對話的方式進行初步診斷，並給出合理的醫學建議。它具備讀圖能力，能夠通過眼底圖判斷是否為青光眼或糖尿病視網膜病變患者。該模型通過多輪對話支持多種場景，包括問診、諮詢、閒聊等，致力於解決醫療資源分佈不均的問題，為更多患者提供及時、便捷的醫療服務。

UltraMedical項目旨在開發生物醫學領域的專業通用模型，這些模型旨在回答與考試、臨床場景和研究問題相關的問題，同時保持廣泛的通用知識基礎，以有效處理跨領域問題。通過使用先進的對齊技術，包括監督微調(SFT)、直接偏好優化(DPO)和賠率比偏好優化(ORPO)，訓練大型語言模型在UltraMedical數據集上，以創建強大且多功能的模型，有效服務於生物醫學社區的需求。

Prov-GigaPath是一個用於數字病理學研究的全切片基礎模型，它通過真實世界數據進行訓練，旨在支持AI研究人員在病理學基礎模型和數字病理幻燈片數據編碼方面的研究。該模型由多位作者共同開發，並在Nature期刊上發表。它不適用於臨床護理或任何臨床決策制定目的，僅限於研究使用。

Chartnote是一款能夠快速完成醫學文檔的插件。它通過使用生成式人工智能、語音識別和智能模板等技術，將醫療記錄的撰寫變得輕鬆快捷。它的主要優點是提高工作效率、減少文檔撰寫時間、提供準確的臨床記錄。Chartnote適用於醫生、護士和其他醫療從業者。

Aloe是由HPAI開發的一款醫療領域的語言模型，基於Meta Llama 3 8B模型進行優化。它通過模型融合和先進的提示策略，達到了與其規模相匹配的最先進水平。Aloe在倫理和事實性指標上得分較高，這得益於紅隊和對齊工作的結合。該模型提供了醫療特定的風險評估，以促進這些系統的安全使用和部署。

Polaris是由Hippocratic AI 開發的一款高度專注於安全、用於醫療保健的大語言模型（LLM）系統，通過星座架構和專業支持代理組合，能夠執行多項醫療相關的複雜任務。產品定位於提供與患者長時間、多輪次的語音對話，並提供專業準確的醫療建議。價格方面，按小時計費，每小時9美元。主要功能包括即時多輪語音對話、醫療信息提供和解釋、隱私與合規性檢查、藥物管理和諮詢、實驗室與生命體徵分析、營養建議、病歷和政策查詢、患者關係建設等。

BioMedLM是由斯坦福大學和DataBricks團隊合作開發的基於GPT風格的生物醫學語言模型，具有2.7億參數，通過在生物醫學領域的專業知識上訓練，可以有效地回答有關醫學和生物學的複雜問題。可以在單個A100 GPU上方便地進行微調，並在筆記本電腦上運行推理。在MedMCQA上達到57.3%的得分，在MMLU醫學遺傳學考試上達到69.0%的得分。產品功能包括生物醫學問答系統、患者諮詢回答、文獻檢索與總結、數據隱私與內部部署、模型訓練數據的完全記錄。BioMedLM已在Hugging Face Hub上公開發布，允許任何人下載並微調模型。

Apollo項目由FreedomIntelligence組織維護，旨在通過提供多語言醫學領域的大型語言模型（LLMs）來民主化醫療AI，覆蓋6億人。該項目包括模型、數據集、基準測試和相關代碼。

「病歷記」這款應用旨在幫助用戶記錄和管理他們的健康信息。它允許用戶保存醫療記錄、預約提醒和藥物提醒等功能，是個人健康管理的好助手。

MedRAG是一個針對醫療領域設計的檢索式問答（Retrieval-Augmented Generation）模型。它結合了信息檢索和文本生成技術，旨在提供準確的醫療信息查詢和回答。

CheXagent是一個基於視覺語言基礎模型的胸部X光解讀工具。它利用臨床大型語言模型來解析放射學報告，視覺編碼器用於表示X光圖像，並設計了一個網絡來橋接視覺和語言模態。此外，CheXagent還引入了CheXbench，一個旨在系統評估基於視覺語言基礎模型在8個臨床相關的胸部X光解讀任務上的性能的新型基準。經過廣泛的定量評估和與五名專家放射科醫生的定性評審，CheXagent在CheXbench任務上的表現優於先前開發的通用和醫學領域的基礎模型。

Medbeat是一個基於人工智能的在線醫療診斷和建議平臺。用戶可以通過回答AI生成的問題來獲取完整的醫療摘要、專家建議和實驗室檢查推薦,實現精準診斷。平臺還提供醫生預約、上門採樣等服務。Medbeat致力於利用AI技術改善醫療診斷,提高診斷效率。

通義仁心是一款個人專屬健康助手，提供問報告、問症狀、問用藥、問疾病等服務。所有內容由AI生成，僅作醫學知識科普參考，並不代表專業診療意見。用戶如有健康問題，請及時就醫並遵照醫囑。

AweMyFace是一款肌膚護理應用，是通往完美肌膚的唯一指南。它通過人工智能識別痘痘並顯示受影響區域的百分比，幫助用戶瞭解個人肌膚狀況，跟蹤行為對痘痘產生的影響，並提供個性化建議和定製提醒，幫助用戶改善肌膚狀況，消除痘痘，擁有更潔淨的肌膚。該應用支持離線使用，用戶的照片和數據僅存儲在設備上，不會與他人共享。

Freed的AI醫學記錄員可以幫助醫生減少文檔時間，提高工作效率。它使用人工智能技術，能夠自動識別醫生的口述內容並將其轉化為文本記錄，大大減輕了醫生的負擔。Freed還具有高度準確的識別率，能夠準確地理解和記錄醫生的語音輸入。該產品定價靈活，可以根據醫療機構的需求進行定製。Freed定位為一款提升醫生工作效率的專業工具。

Tali AI幫助醫生在醫療保健點上節省時間，通過簡化他們的行政任務。您可以使用此Chrome插件直接將醫療記錄口述到電子健康記錄（EHR）軟件中。此外，該插件還可以使您在醫療保健點上查詢基於證據的醫學數據庫的信息，而無需離開EHR。

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