Meta 用 Muse 模型加速医学研究，四周产出 10 篇论文
Meta 用 Muse 模型做受监督的科研助手，四周产出 10 篇医学论文，最高提速十倍，但 AI 仍缺乏临床判断力。
Meta 搭建了一套由 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder 驱动的研究框架，可调用 500 万份去标识化电子健康病历（即医院日常产生的诊疗记录）和公开数据集。医学专家用它做原创研究：AI 负责生成假设、跑代码、起草论文，专家保留科学决策权。四周内完成 10 篇论文，最佳情况下效率提升十倍。
正文摘录
.jpg) 编辑丨cherry 基于电子健康病历（EHR）这类真实世界数据开展的观察性研究，现已成为临床证据的主要来源。但研究依赖大量人工操作，进展缓慢。 科技巨头 Meta 最近发布了新一代旗舰模型家族 Muse Wonder，这是该公司迄今能力最强的模型系列。现在，Meta 又宣布采用 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder 加速健康科学研究。 Meta 指出，尽管人工智能（AI）在数学等形式科学领域已取得重大突破，但健康科学 AI 研究依托的仍是存在缺陷的真实世界数据。 Meta 搭建了一套由 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder 驱动的研究框架，可调用 500 万份去标识化电子健康病历以及公开数据集。医学专家已利用该框架开展原创研究，在完全掌握科学决策主导权的前提下，AI 加快了假设生成、代码运行与论文撰写工作。  四周内完成十项原创研究 Meta 招募了一批具有心脏病学、流行病学、传染病学和内科学背景的医学研究人员，他们使用 Muse 框架在短短四周内完成了原创性研究。