Benchling和Baseten宣布推出Benchling Inference，为生物技术客户提供可扩展、成本效益的GPU计算能力，以训练和运行科学模型，无需管理基础设施。该服务预装了当前最先进的科学模型，并提供了集成，使生物制药公司的虚拟发现工作即插即用。2020年至2025年间，每年发布的新科学AI模型数量从28个增长到380多个。这些模型现在是研发工作流程中的标准，但计算层尚未跟上。药物发现本质上是爆发性的：团队等待物理实验室，数据以波次到来，然后在几天内需要运行10万个预测。对于大多数计算团队来说，这意味着HPC队列中多周的积压，GPU在数据收集周期之间闲置，以及在活跃活动中预测配额。Benchling Inference建立在Baseten Inference Stack之上，这是一个高度集成的组合，包括高性能运行时（定制内核、推测性解码、KV缓存优化）和跨越15多个云提供商的推理优化基础设施，冷启动时间在5-10秒内。Benchling在顶部添加了一个生物技术层，为科学模型提供了预配置的默认设置，并为具有严格数据居住要求的组织提供了部署选项。通过在整个行业内汇总需求，Benchling也为生物技术初创公司带来了更好的经济效益。Benchling Inference允许科学家从统一的计算环境中部署第三方模型或为其自己的实验数据构建的内部模型提供服务。对于有数据主权要求的公司，Baseten Inference Stack在Baseten Cloud中运行，在客户的虚拟私有云（VPC）内部，或两者的混合，这样预测永远不会离开他们的环境。在Jupyter笔记本或通过SDK工作的计算科学家可以直接通过Benchling调用推理。
阿里健康宣布旗下医疗AI产品氢离子与英国BMJ集团达成独家合作，并发布四层循证AI架构。该架构通过PICO框架和GRADE标准，实现证据理解、精准检索、模型强化和专家评测的闭环。合作将为国内医生提供全球顶级医学文献，解决循证医学知识获取难题，并推动医疗AI从信息检索工具升级为医生的‘循证第二大脑’。
美国外科肿瘤学会（SSO）与OpenEvidence医疗知识平台宣布建立战略合作伙伴关系，旨在加强外科肿瘤学证据的获取，同时为支持外科医生和所有癌症患者护理医生的创新合作奠定基础。SSO将把其临床内容和教育资源直接集成到OpenEvidence平台中，以便在护理点直接访问。此外，双方还将设立SSO创新者基金，支持外科医生在新兴技术，特别是AI赋能的医疗知识和临床决策支持工具方面的创新。该合作体现了SSO对全球癌症外科医生提供资源，以提供最高质量手术护理的承诺，并在外科肿瘤学领域推动创新。
全球哮喘倡议组织（GINA）与OpenEvidence达成合作，将GINA的证据基础哮喘策略报告、临床建议和教育资源直接通过OpenEvidence平台提供给临床医生。该合作使得OpenEvidence成为GINA的关键内容合作伙伴，推动哮喘标准在全球范围内的数字化传播。哮喘是全球最常见的慢性呼吸系统疾病，影响着超过3亿人。GINA自1993年成立以来，每年发布全球哮喘管理和预防的证据基础策略报告，为全球临床医生提供诊断、预防和治疗哮喘的实用临床指导。通过此次合作，GINA的内容将直接集成到OpenEvidence平台上，当临床相关时自动呈现。医生在平台上提出关于哮喘管理的问题时，平台可以综合GINA的建议以及来自《新英格兰医学杂志》、《美国医学会杂志》等医学期刊的同行评审文献。重要的是，使用OpenEvidence，医生可以用自己的母语提问并获得基于证据的答案，从而促进全球初级保健医生和专科医生的最佳使用。此次合作是GINA首次与OpenEvidence合作，GINA的内容适用于全球各地的临床医生，适应不同的卫生系统和资源环境，并翻译成多种语言。将这一指导集成到每天由数十万经过验证的医生使用的医疗AI平台中，扩展了GINA在临床决策时刻的影响力。
美国妇产科医师学会（ACOG）与医疗人工智能及临床决策工具OpenEvidence宣布建立战略合作伙伴关系，旨在扩展ACOG基于证据的临床指导的访问权限，并开发有助于指导未来妇产科学护理和女性健康的洞察。通过将ACOG的可靠、基于证据的临床指导整合到OpenEvidence平台，医生和其他临床医生将能够快速访问及时、准确的医疗信息，以支持妇产科学护理中的点对点决策。此外，ACOG将利用洞察力来帮助指导未来的临床指导发展和教育努力。ACOG是OpenEvidence在妇产科学领域的首个内容合作伙伴，OpenEvidence还与其他医学学会和顶级科学同行评审期刊合作，支持了超过2亿次来自验证医疗专业人士的查询。
美国泌尿外科协会（AUA）与领先的AI临床决策支持平台OpenEvidence宣布达成一项新的多年合作协议，将使AUA临床实践指南和临床共识声明在OpenEvidence平台上可访问。通过这一协议，AUA旨在扩大其基于证据的指导在临床护理点对临床医生的覆盖范围。OpenEvidence为医生提供基于医学文献的深入、基于证据的答案，以解决临床问题。将AUA指南整合到平台中，将使泌尿科医生、初级保健医生以及其他管理泌尿科条件的专家能够更容易地访问他们已经在使用的临床工作流程中的权威泌尿科指导。该合作反映了确保AI工具基于权威的医学协会指导、支持基于证据的临床判断并保持AUA指南完整性的共同承诺。此外，该合作还将为AUA提供更广泛的用途和差距分析数据，这将有助于更全面地了解临床指南如何被泌尿科医生和更广泛的医疗界所使用，从而有助于制定未来的战略。
OpenEvidence平台现已整合国家综合癌症网络（NCCN）临床实践指南，为用户提供基于最高参考资源的癌症治疗相关信息。这一合作标志着OpenEvidence平台在癌症相关领域的系列更新开始，旨在帮助临床医生为患者提供最佳护理。NCCN的指南基于科学支持，被全球医疗提供者依赖，提供了基于最佳证据和专家共识的护理建议。OpenEvidence的模型以临床直观的方式解释NCCN的治疗算法，当临床医生提出问题时，相关的NCCN算法将在上下文中呈现，同时提供同行评审的证据、直接引用和链接回NCCN网站。这一合作体现了对临床卓越、透明度和持续质量保证的共同承诺。
Treehub，一个由AI Health Fund支持的斯坦福大学附近驻留项目，今日正式推出，成为首个专为挖掘和扶持学术生态系统中早期创始人而建立的精品项目。Treehub位于洛杉矶的Los Altos，填补了医疗保健创新管道中的一个关键缺口：在突破性创意与可融资公司之间的时刻，最有潜力的创始人通常缺乏资金、支持和前进的道路，而伟大的想法则被遗弃。Treehub的创始人Mary Minno表示，Treehub旨在填补这一差距，为创始人提供围绕他们构建的专用路径，而不是简单地附加在传统基金结构上。AI Health Fund是Treehub的风险投资部门，将为每个Treehub公司提供第一笔资金，通常在公司成立之前就承诺资本。创始人将获得无与伦比的资源，包括传统基金无法获得的医疗数据和见解，以及由构建者、支付者、购买者和投资者精心策划的编程，以及直接接触那些成功构建并退出多家初创公司的创始人。通过结合风险工作室的动手支持、孵化器的社区和风险基金的资本，Treehub加速了在学术界和研究中构建AI和健康领域的创始人。
OpenEvidence，美国医生广泛使用的医疗AI和临床决策支持平台，近日宣布推出Dotflows功能。Dotflows允许医生根据个人风格和思维模式定制平台，以适应他们独特的医疗实践方式。Dotflows是可重复使用的自然语言提示，可以根据医生的个人偏好和实践模式定制OpenEvidence的响应方式。此外，Dotflows还建立了一个社区创建的Dotflows生活库，医生可以浏览、克隆和使用其他医生共享的Dotflows，并分享自己的Dotflows。该功能目前已对所有验证的OpenEvidence医生开放。
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