美国食品药品监督管理局(FDA,简称药监局)已经批准首个部署在数字听诊器内的AI算法,可供医师准确检测心脏瓣膜疾病。

当心脏瓣膜功能不正常时,即可引发瓣膜性心脏病。由于瓣膜无法正常打开或关闭,会影响血液向全身各处泵送,亦导致心腔自身难以摄入回流血液。
根据疾控中心公布的数据,全美约有2.5%的民众患有瓣膜性心脏病,每年有数万人死于心力衰竭或心脏骤停等并发症。
瓣膜性心脏病的检测往往相当棘手,要求医师听取患者心跳,并从中识别出异常声音或模式,据此判断哪个瓣膜受损、由此导致什么问题。然而,对心跳声音和模式的判断相当主观,经常发生误诊甚至彻底漏诊。
AI算法在这方面有望提供帮助。Eko是一家位于加利福尼亚州奥克兰的数字健康初创企业,他们开发出一款软件,能够分析患者脉搏并帮助医疗保健专家检测心脏杂音。这款Eko Murmur分析软件(EMAS)也成为首个获得FDA批准的同类软件。
医师可以使用搭载EMAS分析功能的Eko智能听诊器收集心跳数据。据称,EMAS能够对心脏杂音进行表征,以便在几秒钟内检测并分析患者可能患有哪种类型的瓣膜性心脏病。
Eko公司发言人在采访中表示,“EMAS是一项基于云的服务,允许用户通过应用编程接口上传心音,并结合可选心电图数据开展分析。该软件使用信号处理(例如波形滤波)及机器学习算法分析采集到的数据,据此为临床医师生成临床决策与持续输出。”
“EMAS算法能够分析心音数据,并输出带有算法结果的JSON文件。该文件随后被进一步传递至应用程序,再由应用以人类可读的格式展示给用户。”
Eko公司宣称,其EMAS工具的总体敏感性与特异性(衡量疾病识别准确度的两项指标)分别为85.6%与84.4%。相比之下,据报道全科医师在使用传统听诊器检测瓣膜性心脏病时,敏感性与特异性分别为44%与69%。
根据Eko公司发言人的介绍,“临床专家需要多年积累,才能掌握用听觉解析心脏杂音的「艺术」,而且其中仍有不少无法确定的变量。心脏病专家的整体杂音检测精度高于初级保健医师,但目前大多数病患只能接受初级医师的诊疗。只有疑似或已知患有心脏病的患者,才会经转诊接触到心脏病专家。”
FDA的批准,意味着Eko可以在美国销售其EMAS算法,并将这项技术推向整个医疗保健行业。“FDA的批准,是我们迈向商业化的重要一步。我们正在与美国各医疗机构积极寻求合作,这些机构将成为EMAS新型解决方案的早期采用者,提升对心脏瓣膜疾病的检测能力。”
好文章,需要你的鼓励
阿里云CEO吴泳铭在财报电话会议上表示,AI需求增长如此迅猛,以至于服务器部署速度无法跟上客户需求。公司正在对GPU进行配给制,优先满足使用全套阿里云服务的客户需求。过去12个月,阿里巴巴在AI相关基础设施上投入1200亿元人民币,预计三年预算可能超过当前的3800亿元。阿里云智能集团季度营收达56亿美元,同比增长34%。
这项由中国人民大学联合腾讯开发的LaSeR技术,发现了AI在生成答案最后一刻会无意中透露对答案质量的评估。通过观察这个"最后一词效应",研究人员开发出了一种让AI高效进行自我评估的方法,在几乎不增加计算成本的情况下,大幅提升了AI的自我验证能力,为构建更可信的AI系统开辟了新路径。
OpenAI为ChatGPT推出"购物研究"新功能,恰逢假期购物季。该功能面向免费和付费用户开放,支持移动端和网页版。用户询问购物问题时,ChatGPT会提供个性化购物助手服务,通过一系列问题帮助用户筛选价格、用途和功能偏好。该功能基于专为购物任务优化的GPT-5 mini版本,从优质网络资源获取产品信息。OpenAI计划推出即时结账功能,允许用户直接在ChatGPT内购买商品。
新加坡南洋理工大学团队开发的NEO模型颠覆了传统视觉语言AI的设计思路,从模块化拼接转向原生统一架构。仅用3.9亿图文配对数据就实现了与大型模块化系统相媲美的性能,证明了端到端训练的有效性,为AI系统设计开辟了新路径。