Phân tích nghiên cứu kinh điển trên Tạp chí Nature về Trí tuệ nhân tạo y khoa tổng quát (Generalist Medical AI - GMAI) và Med-PaLM: Xu hướng tích hợp hình ảnh X-quang, gen di truyền, hồ sơ bệnh án EMR và văn bản lâm sàng vào một mô hình nền tảng duy nhất.
Công trình kinh điển của Đại học Stanford trên Nature Biomedical Engineering: Mô hình Vision-Language CheXzero chẩn đoán X-quang không cần gắn nhãn thủ công, đạt độ chính xác tương đương bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Khám phá bước nhảy vọt của AlphaFold 3 trên tạp chí Nature: Dự đoán tương tác Protein, DNA, RNA và phân tử thuốc nhỏ (Ligands) với độ chính xác nguyên tử, cách mạng hóa công nghiệp dược và y học chính xác.
Nghiên cứu kinh điển từ Google Research & DeepMind công bố trên Nature 2024 về AMIE: Mô hình Trí tuệ nhân tạo chuyên sâu vượt trội bác sĩ đa khoa trong kỹ năng hỏi bệnh sử, chẩn đoán phân biệt và giao tiếp đồng cảm.
