人工智能公司 OpenAI 联合创始人兼首席执行官 Sam Altman 于 9 月 23 日发表文章，宣告智能时代的到来。
在其中，他声称人类将通过人工智能实现指数级进步，包括修复气候、建立太空殖民地，所有物理学的发现最终将变得司空见惯。
许多人批评他的言论是硅谷多年来出现的常见的天上掉馅饼的想法。
但人工智能已经在多个研究和科学发展领域发挥着重要作用。
从加速药物发现到增强医学成像，人工智能无疑为科学探究和医疗保健服务做出了贡献。
以下是使用人工智能将科学推向最前沿的八个项目。
使用其专有的人工智能软件，GE Verisound AI 使非专家能够更轻松地捕获高质量的心脏超声图像，从而实现早期疾病检测。
该公司的旗舰产品之一 Caption AI 为用户提供实时视觉指导，提示他们进行探头移动，并提供质量计以确保仅捕获高分辨率图像。
获取图像后，设备的 AutoEF 功能会使用人工智能驱动的算法（使用大量医疗数据进行训练）来计算患者心脏健康状况的关键指标，例如左心室射血分数，这是衡量患者心脏健康状况的指标。每次跳动都会从心脏的主泵室中泵出大量血液。
总部位于旧金山的 Atomwise 正在将人工智能用于药物发现过程。他们的 AtomNet 平台使用卷积神经网络（一种类似于自动驾驶汽车的技术）在潜在候选药物进入昂贵的临床试验之前预测其功效。
通过分析实验亲和力测量和蛋白质结构，AtomNet 可以预测小分子如何与蛋白质结合，从而显着加速有效且安全的候选药物的识别。
这种方法有可能大大减少将新药推向市场的时间和成本。
作为 2024 年 4 月研究的一部分，Atomwise 与 30 个国家/地区的 250 多个学术实验室合作评估了 318 个靶标中的 235 个，成功确定了新候选药物。
Behold.ai 一直在利用其“红点”算法开发人工智能辅助放射学。该公司的专有软件基于经过 30,000 多张图像训练的深度学习模型，可以对胸部 X 光片进行分类，并将结果定位为热图。
该算法声称在几秒钟内检测异常的准确率高达 90%，大大减少了放射科医生的工作量并减少了诊断的等待时间。
在 2023 年 5 月与 NHS 进行的案例研究中，Behold.ai 的解决方案证明放射科医生的工作量减少了 29%，诊断等待时间减少了 71%。
同样，Enlitic 是另一家使用深度学习来解读医学图像的公司，其速度估计比普通放射科医生快 10,000 倍。
事实上，作为 2019 年 10 月研究的一部分，该公司的人工智能解决方案展示了在活检前长达 18 个月检测恶性肺结节的能力。
Voiceitt 通过使用人工智能驱动的语音识别技术，为有语言障碍的个人开发了一个通信堆栈。通过自动化理解非典型语音的过程，Voiceitt 提供语音控制智能设备和定制通信工具等解决方案。
此外，它与 Webex、Microsoft Teams 和 Zoom 等平台的集成通过实时字幕和转录提高了虚拟会议的可访问性。
该公司旨在帮助语言障碍人士增强独立性并更充分地参与个人和职业环境。
Merative 前身为 IBM Watson Health，是一家利用人工智能进行临床决策的医疗保健技术公司。
通过将人工智能与患者医疗保健相结合，并使用预测分析和自然语言处理 (NLP)，该公司可以帮助临床医生做出更明智的选择。
Marative 的解决方案可以个性化处方、简化医疗保健运营并优化资源管理。
加拿大最大的门诊诊所运营商 WELL Health Technologies 使用人工智能，通过自动化管理任务（如预约安排、数据分析和患者随访）来简化医疗保健服务。
他们的人工智能解决方案还有助于诊断、分类和远程监控，帮助早期疾病检测和持续的健康跟踪。2024 年 7 月，WELL 为心脏病专家推出了人工智能副驾驶，改善心血管疾病管理。