AI能否取代医生问诊？从数据和信息角度探讨
这篇文章阐述了在医疗领域，人工智能可以有效辅助医生的问诊过程。首先， AI能够处理大量病例信息和数据分析，从而更准确地制定出诊断方案。其次，对于新出现的病例或病症， AI能够利用海量的信息进行深入分析和判断， potentially给出更为合理的治疗方案。
春风医生AI问诊：从人——人模式到人——机器——人的变革
本文介绍了春雨医生CEO王羽潇在中信证券第二届股权投资论坛上的主题发言，首次披露了基于大模型的AI在线问诊产品“春雨慧问”。该产品利用大量真实的医患交流问诊数据，通过精准针对性训练，使AI大模型具备医疗健康垂直领域的智慧与问诊经验，能像真实医生一样与用户沟通并提供个性化医疗建议，提高工作效率。王羽潇表示，随着AI大模型训练不断深化，未来还将有更多功能逐步向用户开放，春雨AI大模型将成为能够服务全人类的“AI数字家庭医生”。
智能问诊：提高门诊就医体验与效率的利器
这篇文章介绍了一种智能医疗系统，能够通过发送病情分析报告给医生，提高门诊就医的体验和效率。该系统能够通过智能交互采集完整的病情和个人史信息，帮助医生深入理解患者情况。此外，系统还能即时提醒医生关注异常和危急情况，并提供处理建议。为了方便医生使用，系统还提供了规范的EMR生成和一键导入功能，同时展示了丰富的信息，以便医生快速找到关键信息。
AI医疗：大模型竞赛中的机遇与挑战
本文讨论了我国AI医疗领域的最新动态和发展趋势。首先，叮当健康发布了全新的AI医疗产品——叮当HealthGPT，並推出了基于此研发的应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手。其次，国内各大互联网医疗企业和科研机构纷纷布局AI医疗领域，推出了一系列医疗大模型。最后，尽管AI在医疗应用端仍处于探索阶段，但其广泛的应用前景已经引起业内的高度关注。
AI赋能数字医疗，匡明引领慢性病管理新潮流
本文介绍了匡明，一位专注于慢性病管理赛道的创业者，及其团队创立的智云健康公司。从糖尿病健康管理App起家，公司已发展成为我国数字化慢病管理领域代表性企业之一。匡明希望团队在搭建数字医疗基础设施上贡献更多力量，让医疗数据更加标准化。通过技术和数据驱动，提高医生的诊疗效率，减轻患者就诊负担。目前，匡明团队已为全国2600多家医院、逾20万家药店提供服务，平台注册医生超过10万，注册用户超过3000万。
AI医疗大浪淘沙，贝康医疗(02170.HK)成弄潮儿
本文介绍了苏州贝康医疗股份有限公司与苏州BioX生命智能产业研究院团队合作，共同推动AI医疗的发展。其中，国内首个“遗传咨询”大语言模型ChatGC成功发布，并将应用于临床遗传咨询，有助于提升效率和精度。双方合作将加速贝康医疗在智能化医疗产品的临床应用，解决临床遗传咨询难题，推动智慧医疗发展。
AI在医疗领域：如何让我们的生活更美好、更高效
这篇文章主要分析了人工智能在医疗领域的应用，以及它如何改善我们的生活。AI已经广泛应用于医疗领域，包括影像检查、疾病早期诊断、病历记录、多系统疾病诊断等方面。通过AI技术，我们可以更准确、快速地获取和分析医学信息，提高医生的工作效率和诊断精准度。此外，AI还可以拉近普通人与医疗学术领域的距离，让我们更容易获得医学知识，更好地配合医生的治疗建议。
AI助力医疗行业：驱动变革与提升服务质量
这篇文章探讨了人工智能在医疗领域的应用和作用。随着互联网和AI技术的普及，医疗行业正经历着深刻的变革。通过降低成本和提高效率，AI技术为医疗行业提供了更好的服务体验。文章分析了AI的基本能力和在医疗服务中的潜在应用场景，如智能问诊、智能诊断和辅助决策系统等。此外，随着技术的发展，未来的医疗服务可能会更加智能化和人性化，例如利用AI和物联网技术进行远程监测和诊断，以及利用AR/VR等技术实现更加真实的人机交互。
AI 与医疗健康如何碰撞出火花？NVIDIA 带你盘点全球最新应用
随着技术的不断进步，AI 已经深入到各种突破性研究和创新实践中，在医疗健康领域带来了一场变革。AI 技术与医疗健康产业相结合，可以助力实现精准的疾病筛查，优化计算药物研发，制定医疗方案等。 NVIDIA 全栈 AI 方案正在为医疗健康领域赋能。我们从 NVIDIA 博客中，遴选出 2023 年度全球一些具有代表性的医疗健康应用案例，期待能够进一步激发 AI 与医疗健康融合的无限潜力。 生成式 AI 模型加速合成蛋白质 AI 技术为疾病治疗和药物研发带来了巨大的变革。初创企业 Evozyne 使用 NVIDIA 提供的预训练 AI 模型，创造了两种在医疗和清洁能源领域具有重大潜力的蛋白质。其中一种蛋白质用于治疗一种先天性疾病，另一种用于消耗二氧化碳以减少全球变暖。 该模型运用神经网络用来理解文本的技术，学会了大自然如何构建蛋白质氨基酸序列；该模型预测了如何组装出能够满足 Evozyne 需求的新蛋白质；通过将工作扩展到多个 GPU 来加快训练速度，将训练大型 AI 模型的时间从几个月缩短到一个星期。 点击阅读，了解更多： NVIDIA 和 Evozyne 创建用于生成蛋白质的生成式 AI 模型 AI 助力分析癌细胞，3 分钟能出结果 医疗设备公司 Invenio Imaging 正在开发一种技术，能够助力外科医生在手术室采集样本后，立即对组织活检进行评估。以往病理实验室需要数周时间才能提供深入的分析结果，而在 AI...
世卫组织警告：大型多模式模型（LMM）在医疗领域的危险与优势
世卫组织分析了大型多模式模型（LMM）在医疗领域的危险和优势，确定其未来将广泛应用于医疗、科研和用药等方面，但同时也存在可能带来的“虚假、不正确、歪曲或不完整”的结果的风险。为此，世卫组织提出了40条关于如何安全使用该技术的建议，呼吁推出保障措施，并对LMM的研发 involving medical field professionals and patients.