一项由哈佛大学领衔的试验发现，微软支持的OpenAI公司的“o1”模型在急诊分诊病例中的诊断准确率与医生相当甚至超过医生，这引发了进行前瞻性临床测试的呼声。
覆盖颅脑全疾病的CT辅助报告生成大模型“小君医生2.0”近日发布。这一人工智能CT影像诊断系统由国家神经疾病医学中心（北京天坛医院）与有关单位共同研发。医生只需将颅脑CT影像输入系统，约1分钟就可自动生成一份覆盖可能涉及的94种疾病、11个解剖部位、1232个诊断术语的诊断报告初稿，实现识别疾病的快和准。
专业人才为企业探索AI应用中遇到的主要障碍。从对于中国企业的调查来看，企业认为推进人工智能的探索应用中遇到的最主要的障碍是AI专业人才的缺乏，占比高达51.2%，其次是高质量的数据资源，占比达到48.8%。
目前大多数诊断疾病的AI模型都是在人类标注好的图像基础上进行机器学习训练的，为了使模型以合理的性能预测某种病理，必须在训练期间为该病理提供大量专家标记的训练示例。这种获得某些病理的高质量注释的过程既昂贵又耗时，通常会导致临床工作流程的出现大规模低效的问题。
