谷歌的看病AI叫什么
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谷歌日志：https://gongjinfa.blogspot.com/2025/01/ai.html
文本目录：
4. AI 健康管理助手（Google Assistant for Health）
谷歌的Med-PaLM M模型是一种多模态生成模型，具备多项功能，旨在提升医疗领域的智能化水平。具体功能包括：
谷歌的Med-PaLM M模型在多个方面超越了现有的SOTA（State of the Art）模型，具体表现如下：
谷歌的Med-PaLM M模型在处理医学图像方面展现了多项先进的功能和技术，具体如下：
谷歌的Med-PaLM M模型在多个临床任务中表现出色，具体包括：
Med-PaLM M模型的训练数据集主要来源于**多模态Med Bench数据集**，该数据集涵盖了医学领域的多个方面，包括影像诊断、基因组学等。具体来说，训练数据的来源包括：
抱歉，目前我无法提供免费的、可下载的医生看病AI模型的名称列表或下载链接。但是，我可以为你介绍一些关于医疗人工智能（AI）的信息。
目前网络上确实有一些免费且可以下载的医疗AI工具和模型，以下是一些名称列表以及下载链接：
1 谷歌的看病AI主要指 Google DeepMind 开发的 Med-PaLM（Medical Pathways Language Model）。目前已经推出了 Med-PaLM 2，这是一个专门针对医学领域优化的大型语言模型，能够回答医学问题、辅助诊断，并支持医生进行临床决策。
相关背景：
Med-PaLM 2 由 Google DeepMind 和 Google Research 共同研发，基于 PaLM 2（Pathways Language Model）优化而来。
该模型在美国医学执照考试（USMLE）等医学考试中表现优异，能够提供接近医生水准的答案。
Med-PaLM 2 还能处理复杂的医学推理、解读影像数据，并辅助临床医生决策。
该AI正在与多家医院和医疗机构进行测试，如 梅奥诊所（Mayo Clinic），探索实际临床应用的可行性。
除了 Med-PaLM，谷歌还在开发多种医学AI，如：
AlphaFold（蛋白质结构预测）
Google Health AI（医疗影像分析）
DermAssist（皮肤病检测AI）等。
你对哪个方向的AI应用更感兴趣？比如辅助诊断、医学影像、药物研发，还是健康管理？
谷歌在健康管理领域的AI主要包括以下几个核心项目：
1. Google Health AI（谷歌健康AI）
这是谷歌在医疗健康领域的整体AI框架，涵盖疾病预防、健康监测、慢病管理等方面。
相关应用：
Fitbit AI（AI健康追踪）：谷歌收购的Fitbit可穿戴设备，结合AI分析心率、睡眠、运动和压力水平，为用户提供个性化健康建议。
AI-assisted Screening（AI健康筛查）：用于早期发现糖尿病视网膜病变、肺癌等疾病，帮助个人进行健康管理。
Google DeepMind AI 预测慢病风险：研究心血管疾病、糖尿病等慢性病的风险评估，提前介入管理。
2. Med-PaLM 在健康管理中的应用
虽然 Med-PaLM 主要是为医生提供辅助诊断，但它也能为个人健康管理提供支持，例如：
解析健康数据，提供个性化健康建议。
通过语音助手（如 Google Assistant）解答用户的健康问题。
结合穿戴设备（如 Fitbit）监测健康趋势，并提供预防性建议。
3. Google Nest & AI 远程健康监测
谷歌正在探索智能家居设备（Google Nest）结合AI进行远程健康管理，适用于老年人和慢病患者。例如：
AI分析睡眠质量、呼吸模式，检测潜在健康问题。
监测房间内跌倒情况，及时报警，适用于独居老人。
结合智能语音助手（Google Assistant），提醒服药、运动和健康管理计划。
4. AI 健康管理助手（Google Assistant for Health）
结合智能音箱（Nest Hub）和语音助手（Google Assistant），提供健康提醒、饮食建议、压力管理等功能。
允许用户记录症状、查询健康信息，并与医生的电子病历系统（EMR）对接。
5. Project Baseline（健康大数据计划）
由谷歌子公司 Verily 领导的 Project Baseline，利用AI分析健康大数据，预测个体健康趋势，为个性化健康管理提供支持。
未来展望 展望
谷歌的健康管理AI正在逐步整合个人穿戴设备、健康大数据、AI分析，目标是打造一个全天候、个性化、精准的健康管理体系。
您更关注哪些方面？比如：
智能穿戴健康监测（如 Fitbit AI）
慢病管理（如心血管、糖尿病的AI干预）
老年人远程健康管理（如 Google Nest 监测）
健康数据分析与个性化建议
我可以为您进一步整理相关信息。
2 谷歌的看病AI主要包括以下几个名称：
https://www.perplexity.ai/search/gu-ge-de-kan-bing-aijiao-shi-y-99DJeHHPRQGS4LN_JRPUQw
1. **Med-PaLM M**：这是谷歌与DeepMind共同开发的多模态生成模型，能够理解临床语言、影像和基因组学，并在多项医学任务中表现出色[2]。
2. **Med-PaLM 2**：这是基于PaLM 2模型的变体，专门针对医疗领域进行开发，旨在回答医疗问题并整理医疗文件[3]。
3. **AMIE**：这是谷歌DeepMind推出的新型医学对话AI，最近通过了图灵测试，展现了其在对话式医疗应用中的潜力[4]。
这些AI模型致力于提升医疗服务的效率和准确性。
Citations: 引文：
[1] 医疗 AI 助理 | Gemini API Developer Competition | Google AI for Developers
[1] 医疗 AI 助理 |Gemini API 开发者大赛 |面向开发者的 Google AI
[3] Google开发医疗AI聊天机器人，携手美国医院投入测试-太平洋科技
[4] https://www.cmgos.com/web/2024/01/ai-medical/
[5] MedLM 模型概览 | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud
[5] MedLM 模型概览 |Vertex AI 上的生成式 AI |谷歌云
[6] 谷歌健康重组：AI+医疗的生意为何“叫好不叫座” | 人人都是产品经理
[7] 还记得谷歌的医疗AI模型Med-PaLM吗？它的第二代要来了
[8] AI看病不是夢？ 谷歌醫療聊天機器人通過美醫師資格考 | udn科技玩家
[8] AI看病不是梦？ 谷歌医疗聊天机器人通过美医师资格考 | udn科技玩家
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谷歌的Med-PaLM M模型是一种多模态生成模型，具备多项功能，旨在提升医疗领域的智能化水平。具体功能包括：
1. **多模态数据处理**：Med-PaLM M能够灵活编码和解释包括临床语言、医学影像（如CT、MRI和X光）、基因组数据等多种生物医学数据类型[1][2]。
2. **医学问答**：模型可以回答各种医学问题，提供临床决策支持，帮助医生更好地理解患者情况[2][4]。
3. **报告生成**：Med-PaLM M能够自动生成医疗报告，如放射学报告，且在临床评估中，其生成的报告在40.5%的案例中被认为优于专业放射科医生的报告[3][4]。
4. **视觉问题回答**：该模型可以处理视觉输入，并回答与医学图像相关的问题，例如通过分析胸部X光片来检测疾病[2][3]。
5. **基因组变体调用**：Med-PaLM M还具备处理基因组数据的能力，可以执行与基因组相关的任务，如识别基因变异[2][3]。
6. **零样本推理能力**：模型展示了在未经过特定训练的情况下，依然能够进行有效推理，例如检测结核病等[3][4]。
7. **多任务能力**：通过MultiMedBench基准，Med-PaLM M能够执行14项不同的临床任务，包括问题回答、报告生成、医学图像分类等，且在这些任务上表现接近或超过现有技术水平[1][2][3]。
这些功能使得Med-PaLM M成为一个强大的工具，有助于提高医疗服务的效率和准确性。
Citations: 引文：
[1] https://zhidx.com/news/38741.html
[2] https://news.qq.com/rain/a/20230802A058NY00
[3] https://www.qbitai.com/2023/08/73264.html
[4] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/Med-PaLM-M
[5] https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/medlm/overview?hl=zh-cn
[6] https://www.phirda.com/artilce_32074.html
[7] https://m.36kr.com/p/2342239476897288
[8] https://www.toolify.ai/zh/ai-news-cn/%E8%B0%B7%E6%AD%8Cmedpalm-2%E5%83%8F%E5%8C%BB%E7%94%9F%E4%B8%80%E6%A0%B7%E4%B8%BA%E4%BB%BB%E4%BD%95%E7%96%BE%E7%97%85%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%B8%93%E4%B8%9A%E5%BB%BA%E8%AE%AE-2384547
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谷歌的Med-PaLM M模型在多个方面超越了现有的SOTA（State of the Art）模型，具体表现如下：
1. **多模态处理能力**：Med-PaLM M能够同时处理文本、医学影像和基因组数据，展现出强大的多模态能力。这使得它在多个任务中表现优异，而现有的SOTA模型通常专注于单一数据类型或任务[1][2]。
2. **无任务特定微调**：Med-PaLM M在所有14项任务中均使用相同的模型权重，且在没有进行特定任务微调的情况下，依然接近或超过了现有的SOTA模型。这一特性显示出其通用性和适应性[1][4]。
3. **放射学报告生成**：在放射学报告生成的测试中，Med-PaLM M生成的报告在40.5%的情况下被临床医生认为优于专业放射科医生的报告。这一结果表明其在实际应用中的潜力[1][4]。
4. **零样本推理能力**：该模型展现出良好的零样本推理能力，例如能够通过胸部X光图像检测未经过训练的结核病，其准确率与专门优化的SOTA结果相当。这种能力使得Med-PaLM M能够快速适应新任务[1][2]。
5. **综合性能提升**：在MultiMedBench基准测试中，Med-PaLM M在多个任务上表现出色，相较于其他基线模型（如PaLM-E），其性能显著提升，显示出更强的综合能力[2][4]。
这些优势使得Med-PaLM M成为一个具有广泛应用前景的医疗AI工具，有望在临床实践中发挥重要作用。
Citations: 引文：
[1] https://hub.baai.ac.cn/view/28288
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/Med-PaLM-M
[3] https://www.phirda.com/artilce_32074.html
[4] https://m.36kr.com/p/2391719210064516
[5] https://m.36kr.com/p/2342239476897288
[6] https://news.eeworld.com.cn/mp/QbitAI/a249538.jspx
[7] https://juejin.cn/post/7308574892064161792
[8] https://blog.csdn.net/youmaob/article/details/139866999
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谷歌的Med-PaLM M模型在处理医学图像方面展现了多项先进的功能和技术，具体如下：
1. **多模态输入处理**：Med-PaLM M能够同时接收和处理多种类型的生物医学数据，包括医学图像、临床语言和基因组信息。这种多模态能力使其能够在一个统一的框架中执行不同的任务，如医学图像分类和报告生成[2][4]。
2. **医学图像分类**：该模型能够对各种医学影像进行分类，包括超声成像、X光片和病理切片。通过使用BiomedCLIP等技术，Med-PaLM M在零样本和细粒度分类方面表现出色，能够根据图像嵌入与文本嵌入之间的相似性进行有效分类[1][2]。
3. **放射学报告生成**：Med-PaLM M具备生成放射学报告的能力。在实际应用中，该模型生成的报告在多个案例中被临床医生认为优于专业放射科医生的报告，显示出其在临床环境中的实用性[3][5]。
4. **视觉问题回答**：该模型能够处理视觉输入，并回答与医学图像相关的问题，例如通过分析胸部X光片来检测疾病。这种能力使得医生能够更快速地获得有关患者状态的信息[1][4]。
5. **灵活的上下文输入**：在训练过程中，Med-PaLM M采用了多模态上下文输入，允许它在推理时处理多个图像。这一特性增强了模型对复杂医疗场景的适应能力[6][7]。
6. **高效的推理能力**：Med-PaLM M能够在没有特定任务微调的情况下进行有效推理，展现出良好的零样本推理能力。这意味着它可以快速适应新任务，而不需要大量额外训练数据[3][5]。
这些功能使得Med-PaLM M成为一个强大的工具，在提高医疗服务效率和准确性方面具有重要潜力。
Citations: 引文：
[1] https://m.aitntnews.com/newDetail.html?newId=8385
[2] https://www.toolify.ai/zh/ai-news-cn/google-med-palm-m%E5%8C%BB%E7%96%97ai%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%AF%A6%E8%A7%A3-2384959
[3] https://blog.csdn.net/weixin_39699362/article/details/132073534
[4] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/Med-PaLM-M
[5] https://m.36kr.com/p/2391719210064516
[6] https://www.qbitai.com/2023/08/73264.html
[7] https://www.3elife.net/Art/internet/202308/07/85636.html
[8] https://blog.csdn.net/gitblog_00081/article/details/139761336
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谷歌的Med-PaLM M模型在多个临床任务中表现出色，具体包括：
1. **医学问题回答**：Med-PaLM M能够准确回答各种医学相关问题，其回答的准确性接近人类临床医生的水平，显示出其在临床决策支持中的潜力[1][4]。
2. **医学图像分类**：该模型在对医学影像进行分类方面表现优异，能够识别和分析不同类型的医学图像，如X光片和MRI，帮助医生做出更快的诊断[1][2]。
3. **放射学报告生成**：Med-PaLM M能够自动生成放射学报告，并在多个案例中生成的报告被认为优于专业放射科医生的报告，这一能力为临床实践提供了重要支持[1][2]。
4. **基因组变异检测**：该模型还具备检测基因组变异的能力，可以帮助识别与疾病相关的基因变化，为个性化医疗提供依据[1][3]。
5. **多任务处理能力**：在MultiMedBench基准测试中，Med-PaLM M在14项不同的临床任务上表现出色，许多任务的性能超过了现有的SOTA模型，显示出其作为通用医疗AI模型的有效性和适应性[2][6]。
这些功能使得Med-PaLM M不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中展现了巨大的潜力。
Citations: 引文：
[1] https://www.toolify.ai/zh/ai-news-cn/google-med-palm-m%E5%8C%BB%E7%96%97ai%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%AF%A6%E8%A7%A3-2384959
[2] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/Med-PaLM-M
[3] https://www.sohu.com/a/759617639_121695294
[4] https://www.phirda.com/artilce_32074.html
[5] https://m.36kr.com/p/2342239476897288
[6] https://m.36kr.com/p/2391719210064516
[7] https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/medlm/overview?hl=zh-cn
[8] https://news.qq.com/rain/a/20240109A03OBO00
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Med-PaLM M模型的训练数据集主要来源于**多模态Med Bench数据集**，该数据集涵盖了医学领域的多个方面，包括影像诊断、基因组学等。具体来说，训练数据的来源包括：
1. **医学文献**：从各种医学研究和临床试验中提取的数据。
2. **影像数据**：包括CT、MRI、X光等医学影像，支持模型在影像分类和分析任务中的应用。
3. **基因组数据**：涉及基因组学相关的信息，帮助模型进行基因变异检测和分析。
此外，Med-PaLM M还结合了多个现有的医学问答数据集，如MedQA、MedMCQA、PubMedQA等，以增强其在医学问答和推理任务中的表现。这些数据集为模型提供了丰富的多模态特征，使其能够有效处理复杂的临床任务[1][6][7]。
Citations: 引文：
[1] https://www.toolify.ai/zh/ai-news-cn/google-med-palm-m%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E9%80%9A%E7%94%A8ai-3083916
[2] https://www.kuxai.com/article/1183
[3] https://hub.baai.ac.cn/view/43017
[4] https://ai-scholar.tech/en/articles/large-language-models/Med-PaLM-M
[5] https://blog.csdn.net/weixin_39699362/article/details/132073534
[6] https://m.36kr.com/p/2342239476897288
[7] https://www.qbitai.com/2023/08/73264.html
[8] https://m.36kr.com/p/2391719210064516
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