- 加州理工學院、俄亥俄州立大學、路易斯安那州立大學、印第安納大學和德州大學休士頓健康科學中心的研究人員正在使用 Meta 的模型來解決醫學和科學領域的關鍵問題。
- 他們的研究計畫旨在加速科學和醫學突破，改善接受氣管切開術的嬰兒的治療效果，及早發現心臟衰竭風險，幫助癡呆症患者進行溝通等等。
- 我們 透過提供 200 萬美元的資助和使用我們最新型號的產品來支持他們的工作 。
我們相信未來屬於所有人，包括美國的大學、教授、學生以及受益於他們研究成果的社區。正因如此，Meta 正透過與五所美國大學——加州理工學院、俄亥俄州立大學醫學院、路易斯安那州立大學、印第安納大學和德克薩斯大學休斯頓健康科學中心——的合作，將超級智慧模型、研究經費和研究人員直接合作引入學術界。
我們正在擴大學術合作關係，向這五所學校撥款 200 萬美元，以支持利用我們的模型加速醫學、物理學、化學、生物學、電腦科學和數學領域突破性進展的研究。
在醫學和醫療保健領域，研究人員將利用 Meta 的模型、眼鏡和混合實境頭戴裝置進行一系列項目，以解決醫學和醫療保健領域現有的不足。
以下是一些應用範例：
嬰兒氣管切開術的監測
嬰兒氣管切開術後，如果導管脫落，會危及生命，而更棘手的是，接受過氣管切開術的嬰兒無法呼救。而且，訓練有素的醫護人員並非總是能進行持續的直接觀察。
路易斯安那州立大學的 Michael Dunham 博士正在領導“ Eyes-On”項目，該項目旨在開發一種計算機視覺系統，用於持續檢測氣管切開套管的移位以及無法可靠發聲的嬰兒的窘迫跡象。該系統正在探索使用我們開發的開放式權重 SAM 模型進行跟踪，並設計用於與床邊攝像頭和邊緣計算整合。目前已發表了概念驗證結果，後續也將進行更多工作。
對話式人工智慧在癡呆症護理中的應用
患有 失智症的人常常面臨溝通障礙，而標準的對話式人工智慧系統往往難以應對這些障礙，導致他們感到沮喪而非獲得支持。印第安納大學的 David Crandall 博士正在進行一個項目，旨在開發多模態人工智慧方法，用於分析老年人與癡呆症患者的對話，並利用這些分析結果幫助對話代理（包括社交機器人）調整其互動方式，以適應不同的用戶。該研究旨在測試人工智慧系統是否能夠感知認知障礙人士的溝通模式。
及早識別心臟衰竭風險
射血分數保留型心臟衰竭 ( HFpEF ) 約佔所有心臟衰竭病例的一半，但早期很難識別——其症狀與肥胖和其他常見疾病的症狀重疊，因此正式評估通常只有在臨床懷疑出現後才會開始。
在俄亥俄州立大學醫學院 ，人工智慧研究員 Yuan Xue 博士正與心臟病專家 Yuchi Han 博士和人工智慧研究員 Xia Ning 博士合作， 開展一項研究，旨在探索如何利用常規腹部 CT 掃描、縱向病歷以及心電圖數據（如有）來預測未來發生射血分數保留型心臟衰竭模型（HFpEF ）的風險，而 Meta 正是基於公司的開放權重。由於現實世界的臨床實踐中很少能提供完整的數據，該團隊正在設計模型以應對數據缺失的情況。
您可以在 Meta 的研究部落格上閱讀更多關於這些項目的信息，我們期待在這些項目啟動後分享更多資訊 。
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