Google   皮膚   SCIN 

Google公開皮膚病狀圖片資料集SCIN

有鑒於當前皮膚科影像資料集的不足，Google聯手史丹佛大學醫學院，收集各種膚色、身體部位皮膚病狀的照片，然後發表皮膚病狀圖像網路（SCIN）資料集。這個資料集的出現，補足了臨床皮膚疾病資料集的不足，還能提高AI模型通用性。

進一步來說，SCIN資料集經仔細設計，透過新型群眾外包方式，收集各種條件的照片、詳細的貢獻者資訊，以及專業皮膚科醫師的標註。SCIN資料集收錄超過1萬張皮膚、指甲和頭髮狀況的圖像，這些圖像由本人自願貢獻，提供特寫和較遠距離的版本。這些照片還由一到三位皮膚科醫生標註，給出最多5個皮膚病狀，並附上每個標籤的信賴分數。Google表示，資料集包含單獨的標籤，以及衍生的聚合和加權差異診斷，可用於模型測試和訓練。（詳全文）

CISA   資安事件   贖金 

美國CISA提議要求醫事機構通報資安事件和贖金

美國網際安全暨基礎設施安全局（CISA）最近提出一份447頁的新規範說明，針對16個關鍵基礎設施，要求在資安事件發生後72小時內通報，並在24小時內通報贖金資訊。進一步來說，這些規範適用對象包括了大型醫院、關鍵基礎設施醫院、關鍵製藥廠，以及第2、3類醫材廠商，而醫療IT應用的開發者原則上不適用。目前，他們開放60天接收公評，預計在2025年下半年發布最終版，並於2026年初正式公告。（詳全文）

 LLM   Google   Fitbit 

Google將打造個人化健康大型語言模型

Google在3月19日宣布，旗下Google研究院和Fitbit團隊將合作建置一款個人健康大型語言模型，來支援Fitbit行動程式中的個人化健康和照護功能，讓使用者可透過Fitbit和Pixel裝置上的資料，獲得更多洞察與建議。

根據Google說明，此一個人化健康LLM會以Gemini模型為基礎，再用去身分識別的高品質研究案例中的健康訊號進行微調。Google這些研究資料，還正與經認證的教練或健康專家收集、驗證中。目前，Google正在利用類似睡眠醫學認證考試的練習題，來測試模型效能，未來模型可用來分析使用者睡眠模式和睡眠品質變化，再依照相關洞察來提供運動建議。有了個人化健康LLM後，Fitbit行動程式可透過追蹤使用者狀態，來協助使用者更了解自己的健康資料，還能以自然語言提出問題，並建立專屬圖表。例如可深入了解活躍區間分鐘數（AZM）與睡眠恢復程度的相關性。（詳全文）

Neuralink   腦機介面   Telepathy 

Neuralink公布腦部晶片人體試驗成果

專門開發植入式腦機介面的Neuralink在3月下旬邀請首位植入自家晶片的患者Noland Arbaugh進行直播，展示他如何透過思考，就能移動螢幕上的西洋棋，還可暫停背景音樂。

進一步來說，去年獲得美國食藥局（FDA）許可後，Neuralink就著手準備人體臨床試驗，挑選出6名病患，植入自家第一款晶片產品Telepathy。Telepathy的功能是讓人透過思考，來控制手機或電腦，初期適用於失去四肢或癱瘓的病患。而現年29歲的Noland Arbaugh因8年前一場事故，造成頸部以下全癱；他在今年1月接受Telepathy植入，且1天就出院。他除了在直播中展示用意念移動螢幕上的西洋棋外，也分享如何學習使用Telepathy，包括想像或嘗試移動電腦上的鼠標，體驗透過心靈感應移動鼠標的感覺。學會後，他還玩了電腦遊戲《文明帝國VI》8小時。（詳全文）

／ONC、Google

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