AI时代的医疗革命：医疗AI的未来发展
本文介绍了 AI 技术在医疗领域的应用和发展，强调了医疗 AI 可以辅助临床诊断、指导临床用药、手术导航等，提高了医疗诊疗过程的精准度和详细度。沈江教授节目中分享， AI 技术在医疗领域的研究主要集中在医学图像解释，未来 AI 可能会更多的应用于非图像信息，如基因、蛋白的分子结构等。
AI时代，90后新农人如何改变传统农业生产？
这群90后的创新团队，利用AI技术开发出一款“植物医生”APP，可快速准确识别农作物的病虫害，帮助农户实现精准防治。该团队由年轻的刘奕辰领衔，曾在第十届“创青春”中国青年创新创业大赛中夺得乡村振兴专项金牌。
AI医生MedGPT：打破医疗服务“不可能三角”的尝试
本文介绍了人工智能助手在医疗领域的应用，重点关注了其对医疗大语言模型的开发以及MedGPT的发布。过去，AI看病更多地是空想，难以实现。然而，随着生成式AI技术的发展，尤其是MedGPT的出现，AI看病变得更加可能。MedGPT可以像人类医生一样对患者进行多轮问询和鉴别诊断，最终给出精确的治疗方案。在实际应用中，AI医生与真人的医生表现出了很高的的一致性。尽管如此，AI仍有待优化，如提高对医学真实自然语言的理解，加强思维链，提高准确性、有效性和病种覆盖度等。
眼底一张照，洞察眼病与慢病
这篇文章主要介绍了通过拍摄眼底照片可以及早发现眼部和全身健康问题。眼底一张照，眼病早知道，早期诊断有助于治疗眼部疾病。同时，眼底一张照也能反映全身健康状况，对预防慢性疾病也有积极意义。通过使用AI技术进行眼部健康检查，可以更精确地筛查出常见致盲眼病和慢病风险，提高医疗服务效率。
医者仁心，exception
中国超过三分之二的医生正经历职业耗竭，长时间的工作压力和高强度的工作环境导致他们的职业荣誉感下降。现代医疗工作环境使得悬壶济世变得困难，医患关系紧张。然而，AI技术在医疗领域的应用或许能为解决医患关系紧张提供新的可能。例如，AI可以帮助医生处理重复性和机械性的工作，使医生有更多时间专注于手术和与患者的交流。深度医学和人工智能有可能帮助解决医疗界目前的难题，例如 improving patient outcomes 和 building trust between doctors and patients。
AI在医疗领域的应用：诊断与筛选
本文主要探讨了人工智能在医疗领域的应用，包括诊断和筛选数据等方面。自主AI系统如IDx-DR和谷歌的AI系统已获得FDA的认可，可以在医疗领域发挥作用。此外，AI还可以帮助医生筛选数据，分析病人的身体条件是否适合做手术，以及在癌症诊断和管理方面有所作为。AI技术在基因研究领域也有所突破，可以发现与自闭症有关的基因突变。总体而言，人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但仍需关注其适用性和准确性。
AImedicaldiagnosis:howmachinelearningisrevolutionizinghealthcare
这篇文章主要讲述了人工智能在医疗领域的应用，特别是在诊断和预防疾病方面的潜力。首先，介绍了人工智能如何应用于治疗疾病，如利用神经模拟系统刺激患者脑部以中止病情的发作，以及从大量患者数据中学习以提高医生诊断和预测疾病的能力。其次，讨论了一种名为KardiaMobile的心电图检测仪，它可以被用作小型设备，并收集数据供机器学习系统使用，从而帮助医生诊断病情。最后，提到了FDA最近批准的HPI系统，它可以预测患者发生致命性低血压的概率，并提供可能的预警和处理建议。总的来说，人工智能在医疗领域的应用有着巨大的潜力，可以极大地提高医疗效率和准确性。
AI看病的未来：BabylonHealth与医疗保健大众化的探索
这篇文章介绍了Babylon人工智能医生，这是一款由英国数字医疗公司Babylon Health推出的远程诊疗APP，可以提供全天候的医疗咨询服务。通过AI技术，用户可以在不论时间地点的情况下，与AI机器人进行聊天查询病症，或通过视频或文本向在线的专业医生获取医疗建议。此外，APP还具有健康追踪以及药品配送等服务。Babylon Health是一家成立于2013年的伦敦数字医疗创业公司，其目的是通过人工智能技术，将便利实惠的医疗服务放到每个人的手中，实现医疗保健的大众化。自2014年推出以来，Babylon的诊疗APP已覆盖全球80多万用户，并在2016年在卢旺达成功试用，获得了大量注册量和问诊次数。
深度强化学习助力医疗诊断：腾讯推出绝悟RLogist
这篇文章介绍了医生在诊断疾病时面临的挑战，以及腾讯研究人员如何利用深度强化学习技术开发出“绝悟RLogist”，该技术能够在超大尺寸的图像中帮助医生更快、更准确地找到病灶，从而提高医疗效率。
探索医疗AI：腾讯与医疗行业的大胆结合
这篇文章主要讨论了消化道早期癌症筛查的重要性以及人工智能在此领域的应用。文章提到，消化道肿瘤在我国的发病率较高，且治愈率不高。如果能早期发现，治愈率可以达到95%。因此，寻求高效的癌症筛查方法至关重要。近年来，人工智能得到了广泛的关注，尤其是在医疗领域。然而，要在医疗领域实现人工智能的应用，面临许多挑战，尤其是在数据标注方面。由于医学判断本身模棱两可，标注质量难以保证。然而，作者提出了一种解决思路，即将人脑的学习方式应用于机器学习，从而实现大规模数据的融会贯通。该团队提出了三种方法：正常标注-全监督学习，自然图像-迁移学习，无标注数据-半监督学习。这三种方法可以结合使用，从而提高模型的准确率。在实际应用中，他们发现将这三种方法结合在一起，可以获得更好的效果。