Prazan red
U svjetu umjetne inteligencije (AI), učinkovitost i brzina su ključni faktori. Znanstvenici iz Google Research-a, Thomas Fu i Kyriakos Axiotis, predstavljaju inovaciju koja može revolucionirati način na koji razumijemo i razvijamo AI modele.
U potrazi za rešenjama složenih globalnih izazova, uključujući bolesti, energetske potrebe i klimatske promjene, znanstvenici, uključujući one sa MIT-a, okreću se umjetnoj inteligenciji i kvantitativnoj analizi za dizajniranje i izgradnju inženjeriranih stanica s novim svojstvima.
Prazan red
U partnerstvu s Included Health, nacionalni lider u zdravstvenim ustanovanjima, naš tim će pokrenuti eksperimentalno istraživanje na nacionalnoj razmeri, koje će osmundati AI-u u stvarnom svjetlu virtualne skrbi.
\vskip 2cm
Budućnost liječništva napredovala bi znatno ukoliko bi sljedeće generacije medicinskih Encounter s ciljem općeg Sidžeo dno koji bi fotografirali naša Igor iz skoro čestim. Koji su vrhovni lijesovi nedostižan ali koji bi našega lijesova fotografisao osoblje samo kahvezimetarske vizuele,prolapsom.
David van Dijk, Asistent profesor, Yale University, i Bryan Perozzi, Istraživač, Google Research C2S-Scale duboko se upušta u to kako najbolje predstavljati ćelije i biološke informacije kao tekst, otkrivajući uzbudljive primjene za analizu pojedinačnih ćelija vođenih jezikom s velikim jezikovnim modelima.
U suradnji s HHMI Janelia i Harvardom, predstavljamo ZAPBench, skup podataka i benchmark aktivnosti cijelog mozga s razlučivosti pojedinačnih stanica na larvi ribe zebrice, kako bismo omogućili razvoj i usporedbu preciznijih modela aktivnosti mozga.
U svijetu umjetne inteligencije, velika jeznička modela (LLMs) postaju sve važniji alat u zdravstvu, posebno u odgovaranju na pitanja vezana za medicinu i zdravstvo. Ovi modeli pokazuju potencijal u različitim medicinskim testovima i formatima, a njihova primjena se proširuje kroz različite izvore.
Google DeepMindov istraživač Khaled Saab i Google Researchov inženjer softvera Jan Freyberg predstavljaju prvi put u povijesti multimodalni dijagnostički dijalogični AI agent, AMIE. U ovom članku istražujemo kako je AMIE napredovala u integraciju vizualnih podataka u dijagnostičke razgovore, te kako se to odražava na njegovu učinkovitost.
Michał Januszewski, istraživački znanstvenik, i Viren Jain, istraživački znanstvenik
U suradnji s Institutom znanosti i tehnologije Austrije (ISTA), objavili smo u časopisu Nature prvi metodu za korištenje svjetlosne mikroskopije za potpuno kartiranje svih neurona i njihovih veza u bloku mozga.
godine, Yuchen Zhou, Software Engineer, i Farhad Hormozdiari, Staff Research Scientist iz Google Researcha, objavili su novu metodu umjetne inteligencije pod nazivom M-REGLE (Multimodal REpresentation learning for Genetic discovery on Low-dimensional Embeddings).
, Samuel Yang, istraživač u Googleu, i Sagar Savla, menadžer proizvoda u Google DeepMindu, istražuju pristup koji koristi lokalizaciju s više mikrofonima kako bi poboljšao mobilno prevođenje govora s dijarezom govornika i smjernicama za smjer.
Uvod
Umjetna inteligencija u zdravstvu već niz godina mijenja način na koji liječnici, znanstvenici i pacijenti pristupaju dijagnostici, liječenju i upravljanju podacima. U današnje vrijeme, razvoj prilagođenih AI rješenja nije rezerviran samo za velike korporacije—vrlo je dostupno i manjim timovima ili istraživačkim institucijama zahvaljujući open-source modelima.
Google istraživači su uspjeli omogućiti kontaktni mjerenje srca koristeći ultraširoki radarski signal, što otvara put za integraciju ove tehnologije u svakodnevne mobilne elektroničke uređaje. Potrošački uređaji sve više postaju sposobni, opremljeni raznim senzorima koji su korisni za praćenje fitnessa i općeg zdravlja.
Xu, studentski istraživači, Google Research
Predstavljamo LSM-2 s Adaptivnim i Naslijeđenim Maskiranjem (AIM), novu samonadzornu metodu učenja koja uči iz nepotpunih podataka nosivih senzora, postižući izvanredne rezultate u klasifikaciji, regresiji i generativnim zadacima bez eksplicitne imputacije.
Yuzhe Yang, gostujući istraživač, i Kumar Ayuz, senior istraživački inženjer, Google Istraživanje
Predstavljamo SensorLM, novu obitelj modela temeljenih na senzorima i jeziku treniranih na 60 milijuna sati podataka, koji spaja multimodalne signale nosivih senzora s prirodnim jezikom kako bismo dobili dublje razumijevanje našeg zdravlja i aktivnosti.
Kishwar Shafin, voditelj tehničkog tima, i Andrew Carroll, voditelj proizvoda, Google Research
6. DeepPolisher je novi alat temeljen na dubokom učenju koji značajno poboljšava točnost sastavljanja genoma tako da precizno ispravlja greške na nivou baza, što je nedavno igralo ključnu ulogu u poboljšanju referentnog ljudskog pangenoma.
Predviđanje otpornosti na insulin iznosno je važno za rano otkrivanje i prevenciju tipa 2 dijabetesa. Otpornost na insulin (IR) je ključni predznak koji pomaže u ranom otkrivanju ove bolesti. Trenutne metode za mjerenje IR, poput “zlatnog standarda” euglicemičnog insulinog klampa ili Homeostatskog modela procjene otpornosti na insulin (HOMA-IR), često su invazivne, skupocjene ili ne dostupne u rutinskim pregledima.
, David Stutz, istraživač iz Google DeepMind, i Natalie Harris, inženjerica softvera iz Google Researcha, predstavili su g-AMIE, dijagnostički AI dizajniran za prikupljanje podataka o pacijentima. g-AMIE radi s ograničenjima koja mu ne dopuštaju davanje individualnog medicinskog savjeta, već generira sažetak za nadgledajućeg liječnika.
U svijetu umjetne inteligencije, posebno u području zdravstva, jezikovni modeli postaju sve važniji. Ovi modeli mogu analizirati i interpretirati složene podatke, pružajući korisne i personalizirane odgovore na temelju informacija o načinu života, biomarkera i konteksta.
Googleova AI može transformirati obrazovanje zdravstvenih profesija, pružajući personalizirane alate za učenje i poboljšavajući kompetencije. U ovom članku istražujemo kako Googleove AI modele možemo koristiti kao korisne alate u medicinskim okruženjima za učenje.
McLean objavio je novu open-source platformu za ocjenu dizajna nukleinskih kiselina i predstavio novu algoritmu AdaBeam koja nadmašuje postojeće algoritme na 11 od 16 zadataka, pokazavši superiorne skale na dugim sekvencama i velikim prediktivnim modelima.
godine, Mercy Asiedu, senior istraživačica u Googleu, predstavila je AfriMed-QA, skup kontekstualno relevantnih skupova podataka za ocjenjivanje velikih modela jezika (LLM) na zadacima odgovaranja na pitanja o zdravstvu u Africi.
U današnjem digitalnom dobu, pristup točnim i personaliziranim zdravstvenim informacijama nikada nije bio važniji. No, pronalaženje relevantnih detalja često je izazovno, a iskustvo pretraživanja može biti zbunjujuće, frustrirajuće i dehumanizirano.
U svijetu umjetne inteligencije, osobni zdravstveni agenti predstavljaju revoluciju u načinu na koji mi pristupamo našoj zdravstvenoj zaštiti. Ovi napredni alati koriste velika jezika modela (LLM) i podatke iz nosivih uređaja kako bi pružili osmišljene, individualizirane savjete temeljeni na dokazima.
U svijetu umjetne inteligencije, jedan od najzanimljivijih i najprometnijih alata je DeepSomatic, AI-om pokretani alat koji identificira kancerogene mutacije u genomskom sekvenciranju tumora. Razvili su ga Kishwar Shafin, Technical Lead, i Andrew Carroll, Product Lead, iz Google Researcha, u suradnji s Univerzitetom Kalifornije, Santa Cruz Genomics Institute, i drugim federalnim i akademskim istraživačima.
– Shwetak Patel, istaknuti znanstvenik i voditelj tehnologija zdravlja, te Florence Thng, voditeljica PM zdravstvene inteligencije, Google
Osobni zdravstveni trener je napravljen s modelima Geminija kako bi pružio personaliziranu i prilagodljivu treniranje, temeljen na znanosti i nadgledan od strane stručnjaka.
Novi teorijski rad iz Google Quantum AI pokazuje da veliki kvantni računari mogu riješiti određene probleme optimizacije koji su za konvencionalne klasične računare neizvodljivi. Od dizajniranja efikasnijih zračnih ruta do organiziranja kliničkih ispitivanja, problemi optimizacije su svugdje.
==========================================================================================================================================================
Novembar 21, 2025 – Kostas Kollias, istraživački znanstvenik, Google Research
Prebacivanje na električna vozila (EV) ubrzano se odvija širom svijeta, donoseći kritičnu potrebu za pouzdanom i robustnom infrastrukturom za punjenje.
godine, Google je organizirao Data Science for Health Ideathon u Africi, u suradnji s tri pan-afričke zajednice za data science i machine learning: SisonkeBiotik, Ro’ya i DS-I Africa. Ovaj događaj je bio posvećen korištenju Googleovih otvorenih AI modela za rješavanje ključnih zdravstvenih izazova na kontinentu.
Daniel Golden, voditelj inženjerstva, i Fereshteh Mahvar, softverski inženjer, Google istraživanje
Ubrzana primjena umjetne inteligencije u zdravstvu je dramatično ubrzala, s zdravstvenom industriju koja primjenjuje AI dvostruko brže od šire ekonomije.
U svijetu umjetne inteligencije, pametni satovi postaju sve važniji alat za praćenje našeg zdravlja. Novi istraživački rad potvrđuje da pametni satovi mogu biti izuzetno pouzdan platforma za procjenjivanje prostorno-vremenskih hodnih metrika kroz veliku validacijsku studiju.
Uvod
Ray Kurzweil, jedan od najpoznatijih futurista i inovatora današnjice, svoju je dugogodišnju predanost razvoju umjetne inteligencije i tehnologije eksplicitno istaknuo kao ključne za oblikovanje budućnosti čovječanstva.
U zadnjih nekoliko godina, troškovi dijagnostičkih i sekvencijskog tehnologija drastično su opali, što je rezultiralo neprecedentnim količinama podataka o bolesti i biologiji. Iako znanstvenici često žele doći od tih podataka do novih lijekova, često im je potrebna pomoć stručnjaka iz softverskog inženjerstva.
Razvoj boljih baterija, bržih elektroničkih uređaja i učinkovitijih farmaceutskih proizvoda ovisi o otkriću novih materijala i potvrdi njihovog kvaliteta. Umjetna inteligencija već pomaže u prvom koraku, koristeći alate koji prolaze kroz kataloge materijala kako bi brzo označili obećavajuće kandidatima.
godine, tijekom svog godišnjeg sastanka, Nacionalna Akademija Medicine objavila izbor 100 novih članova, uključujući MIT nastavnike Dinu Katabi i Facundo Batistu, te tri dodatna MIT diplomca. Izbor u Nacionalnu Akademiju Medicine (NAM) smatra se jednom od najviših počasti u područjima zdravstva i medicine, te priznaje pojedince koji su pokazali izuzetne profesionalne dostignuća i posvećenost usluzi.
Više od 300 ljudi iz akademije i industrije napunilo je auditorij na BoltzGen seminaru četvrtkom, 30. listopada, koji je organizirala Abdul Latif Jameel Klinika za strojno učenje u zdravstvu (MIT Jameel Klinika).
Pretpostavimo da je okolišni znanstvenik istražuje je li izlaganje zračnoj zagađenosti povezano s nižim rođenim težinama u određenoj županiji. Možda bi trenirali model strojnog učenja da procijene veličinu ove veze, jer su metode strojnog učenja posebno dobre za učenje složenih odnosa.
Tijekom rane faze razvoja, tkaniva i organi počinju rasti kroz pomicanje, dijeljenje i rast tisuća ćelija. Tim inženjera s MIT-a sada je razvio način za predviđanje, minut po minut, kako će pojedine ćelije mijenjati oblik, dijeliti se i raspoređivati tijekom najranijeg stadija rasta muškog leptira.
“Na MIT-u inovacije se kreću od oduševljavajuće tehnologije do praktične kreativnosti,” primijetio je. tijekom posjete kampusu ove godine za epizodu programa. godini, istraživači MIT-a bili su u centru pažnje u štampanim publikacijama, podcasticima i video platformama zahvaljujući ključnim znanstvenim napredkima, od prekretnica u kvantnoj fizici i umjetnoj inteligenciji do novih napora usmjerenih na poboljšanje pedijatrijske zdravstvene zaštite i dijagnostike raka.
Hipokratski zakletva, koja se smatra jednom od najranijih i najpoznatijih tekstova medicinskih etičkih pravila na svijetu, glasi: „Što god vidim ili čujem u životima svojih pacijenata, bilo da je to u vezi s mojom profesionalnom praksom ili ne, što ne bi smjelo biti izgovoreno izvan, čuvat ću u tajnosti, smatrajući da su sva takva stvari privatna.
—
U svijetu gdje su antibiotici često kao nož u mlijeku – uništavajući i korisne i štetne bakterije – naučnici su otkrili revoluciju. Enterololin, novi spoj koji se precizno bori samo protiv bakterija povezanih s upalnim bolestima crijeva, može promijeniti liječenje Crohnove bolesti.
U posljednjih nekoliko godina, umjetna inteligencija (AI) napravila je enorman skok napredka, utječući na gotovo sve aspekte našeg društva. Od automatizacije i medicinskih dijagnostika do autonomnih vozila i prilagođenih preporuka na internetu – AI je postao nezaobilazan dio modernog života.
listopada, tijekom svoje godišnje skupštine, Nacionalna akademija medicine (NAM) objavila je popis od 100 novih članova, među kojima su istaknuti članovi s MIT-a, kao što su Dina Katabi i Facundo Batista, zajedno s još troje bivših studenata te sveučilišta.
MIT naučnici predstavljaju generativni AI model koji može stvoriti. Više od 300 ljudi iz akademije i industrije okupilo se u auditoriju kako bi prisustvovali seminaru BoltzGen održanom 30. godine, koji je organizirao Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (MIT Jameel Clinic).
U današnjem brzorastućem svijetu tehnologije, pitanje zašto je etika umjetne inteligencije važna u praksi postaje sve relevantnije. Kako AI sustavi prodiru u gotovo sve aspekte našeg života – od zdravstvene skrbi i obrazovanja do financija i zabave – nužno je razumjeti kako etički pristupi mogu spriječiti štetne posljedice i osigurati da tehnologija služi općem dobru.
U današnjem svijetu umjetne inteligencije i robotike, često se čuje uzbuđenje oko revolucionarnih mogućnosti ove tehnologije u području zdravstva. Ipak, realnost je često složenija, a jedan od najvećih izazova koji iziskuje inovacije jest koordinacija u operacijskim dvoranama.
Uvod: Zašto je AI ključna za razvoj operacijskih dvorana
U svijetu medicine, posebno unutar najboljih bolnica i klinika, operacijske dvorane predstavljaju srce svakog liječenja. No, unatoč napretku u medicinskim tehnologijama i robotici, najčešće se suočavamo s izazovima u koordinaciji i upravljanju ovim prostorima.
bila je iznimno plodna za Massachusetts Institute of Technology (MIT), jednu od najutjecajnijih svjetskih institucija posvećenih napretku znanosti i tehnologije. Kroz niz revolucionarnih istraživanja, edukativnih inicijativa i globalnih suradnji, MIT je ostvario značajan utjecaj na području umjetne inteligencije, kvantnih tehnologija, zdravstva i društvenih promjena.
U današnjem digitalnom dobu, umjetna inteligencija postaje sve prisutnija u različitim industrijama, a posebno u zdravstvu gdje automatizacija može značajno poboljšati efikasnost i točnost. Jedan od najzanimljivijih primjena je izgradnja agentskih workflow-ova koji mogu obavljati složene zadatke poput medicinske preautorizacije, smanjujući vrijeme čekanja i ljudske pogreške.
Uvod: zašto je jezik biologije ključ novog doba medicine
Tehnički napredak u umjetnoj inteligenciji donosi mogućnost da strojevi
ne samo obrade podatke, već i razumiju narativ koji priroda pričinja
kroz molekule, gene i biološke putove.