突发！创新药迎来重大利好？这份征求意见稿你了解多少？
日前，一份关于全链条支持创新药发展的征求意见稿在A股市场流传，文件旨在通过政策手段鼓励创新药研发、审批、使用和支付等关键环节，但官方尚未正式确认这一消息。该文提醒投资者，其不代表投资建议，仅供参考，决策时务必审慎。欲了解详情，推荐下载21财经APP以获取完整信息。
NEAR为何能成为AI头部公链？Transformer背后的故事与生态力量
NEAR公链创始人Ilia Polosukhin的AI背景使其成为一个潜在的人工智能头部公链，通过NEAR Tasks平台，该链推广人工智能模型训练需求，用户可参与标注数据，这一社会化人工工程为AI模型提供基础服务。然而，要想成为AI公链龙头，NEAR还需在生态系统中加强AI Agent服务，并利用其数据追踪能力来保证AI数据的真实性，其在AI方向的技术延展显示出比单纯链抽象更强大的潜力。
AI医疗革命：如何突破’黑盒子’，保护隐私，寻求未来？🔥🔍👩💻👨⚕️
AI通过分析大数据助力医疗诊断，如谷歌的AI可检测糖尿病视网膜病变风险，但其决策过程的"黑盒子"问题和数据隐私引发关注。为保护患者，需制定严格数据政策与加密技术；透明化是解决之道，解释性或可审查AI能增加决策理解。面对挑战，交叉学科人才需求大增，AI的未来医疗应用潜力巨大，每个人都与之息息相关，寻找并培养这样的人才以应对AI带来的变革。
「揭秘」第五届全球开发者节，科大讯飞AI成绩单亮眼！？行业合作新动向，5亿基金服务100万开发者？1
科大讯飞在过去一年取得了显著成果，AI辅助诊疗系统修正诊疗结果97万份，并通过开放平台提供441项核心AI能力，包括语音合成技术的进步。公司发布AI开放平台2.0战略，与高校合作、共建创新中心和举办赛事以推动行业应用和人才培养。此外，讯飞还推出企业数字化平台和虚拟人交互平台，展现出在教育和城市生态领域的显著成就，并强调人工智能的普惠性和共创未来的态度。
🚀AI医生：前景光明？争议中的医疗革新之路🔥
本文探讨了AI在医疗中替代医生的前景与争议。发展趋势显示AI在诊疗中有潜力但还需完善，需医学、科技和法律多方合作规范，确保其安全有效。 AI医生代表医疗创新进步，但其发展也面临挑战。
医疗AI怎么看病
▲图：Ludovic MARIN/视觉中国 研究者正在尝试让AI（人工智能）取代医生与患者对话。 自划时代的人工智能ChatGPT3.5发布以来，业界对此的兴趣只增不减，医疗AI研发你追我赶。上周，来自谷歌公司的研究团队在《自然》杂志发布了一款医疗问诊AI Med-PaLM。面对患者的问题，它的表现不仅打败了已有的医疗AI，且在个别维度上已经很接近临床医学专家。 经过临床医生的评估，Med-PaLM的长篇回答中有92.6%能够与科学共识一致，与临床医生的水平（92.9%）相当。另外，5.9%的Med-PaLM回答被认为对患者有潜在危害，这与临床医生的结果（5.7%）也很接近。 Med-PaLM的检索和推理能力相对弱一些。研究发现，Med-PaLM的回答中有16.9%和10.1%出现了检索失误和推理错误，而人类医生对应的失误率只有3.6%和2.1%。 研究指出，在开发过程中，医疗专业数据库的训练让模型的准确率提高了20%以上。 亿欧董事总经理、亿欧大健康总裁高昂认为，数据质量是开发所有大模型医疗AI的关键。他对财新表示：“可以认为ChatGPT这样的生成式AI，反映的是它理解的数据库的平均水平。要有选择性地给它临床医学上水平最高、质量最好的知识和数据，它才能成为比较优秀的医生。” 本文未完，点击左下角”阅读原文“ 获取完整内容 《乌克兰历史漫游》连载完毕，长按图片可研习乌克兰两千年历史。 特别声明 财新mini由财新传媒出品。财新mini所刊载内容之知识产权为财新传媒及/或相关权利人专属所有或持有。欢迎在朋友圈分享，未经许可，禁止转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。
揭秘！AI如何在10分钟内拯救生命？数据驱动医学正改变医疗界！
人工智能在日本首次通过AI成功救治患者，展现了其在基因数据快速比对和疾病诊断中的强大能力，数据驱动型医学正加速发展。随着计算机性能提升和大量个人健康数据的收集，AI辅助医疗已初见成效，但人类情感和复杂判断仍是医生不可替代的优势。尽管AI潜在问题可解决，网络安全与人性化需求仍需关注。
诊断难题？相似病症图像下，医疗AI误判风险多大？
本文讨论了影响医疗诊断系统的几个关键因素，包括数据集规模、医疗认证和容错成本等宏观议题。同时，特别指出存在因病患状况差异导致影像相似而可能导致误诊的问题。建议读者深入阅读以了解更多细节。
医学的革新之路：AI与医生的交叉语言，重塑诊疗未来?
一位在科研上取得显著成果的心血管技术团队负责人，在将创新解决方案推向临床应用时遇到了前所未有的困难，主要是微小心肌纤维难以定位和切除的挑战。尽管人工智能计算能力有所提升，但在从实验室到医院的实际应用中，机器识别复杂医学图像的任务仍充满挑战。医疗影像和AI领域的前景广阔，但目前AI主要用于辅助医生判断，而非独立诊断，且在罕见病症和复杂病症上，AI的表现受限于模拟判断，距离真正医生的水平尚有差距。在这个背景下，提高跨学科沟通，确保临床医学与新技术的语言一致性和有效性至关重要。未来医疗人工智能应着眼于普及和实用，为医生提供有价值参考，以实现更安全、健康的服务。
医疗革命来了吗？人工智能如何改变医疗界?
本文首发于“冰球说医”，探讨了人工智能(AI)在医学领域的潜力和发展。作者指出，AI的概念虽早有历史，但近年来随着数据丰富、计算能力提升和算法进步，其应用显著增强。文章将AI分为强AI和弱AI，提到了科技巨头如Ray Kurzweil对未来超级智能的预测以及医疗界对此的不同看法。医学界在计算机技术应用上相对保守，尤其是医疗自动化流程明显滞后于其他行业。作者用“面对疾病就像在非洲草原遇到狮子”的比喻，阐述了解透病患知识和AI结合能带来的安全感。然而，现实中的医疗系统五花八门且不规范，人工智能的优势更多体现在预防漏诊而非细微诊断。当前的人工智能技术在特定图像模式识别上表现出色，但对复杂变化的判断力有限，且与医生的配合是关键。举例说明了AI辅助工具如监测骨折软件，尽管有进步，但仍需依赖医生。此外，人工智能应用还面临误判和未找到合适医疗场景等问题。总之，本文强调了人工智能在医学领域的前景以及面临的挑战，指出尽管已有进展，但要实现全面的医学自动化还有很长路要走。