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越来越多的消费者意识到护肤品的正确存储方式对于保持其功效至关重要。面对化妆品易变质、活性成分流失的困扰，如何为护肤品找到一个理想的存放环境，成为了爱美人士的一大痛点。西门子家电深刻洞察消费者需求，于近日推出西门子月光宝盒美妆冰箱，以智能科技和人性化设计，为高端护肤品提供专业存储解决方案，让美丽如初，持久保鲜。 科技创新，守护鲜活美妆 西门子月光宝盒美妆冰箱的核心竞争力在于其搭载的Beauti-Cool科技，这项技术通过维持12°C的黄金温度，显著提高了护肤品活性成分的稳定性高达43%。此外，Beauti-Cool科技不仅关注温度控制，还兼顾了湿度管理，确保护肤品在更合适的环境中得以保存，避免了因湿度过高导致微生物生长和活性成分的氧化分解。同时，西门子月光宝盒美妆冰箱还配备了高效的紫外线隔绝技术，有效阻挡外部光线对护肤品的影响，保护产品免受光化反应的损害。 为了避免细菌滋生，西门子月光宝盒美妆冰箱贴心搭载了超氧除菌模块，利用先进的净化技术，定期清除冰箱内的细菌和病毒，大大降低了因细菌滋生而导致的皮肤问题，让肌肤享受到纯净无瑕的呵护。 智能时代，引领智慧美妆新风尚 西门子月光宝盒美妆冰箱不仅是一台护肤品存储设备，同时还是AI智能护肤管家。通过晶御智能平台，用户可以随时随地通过手机APP远程监控冰箱状态，掌握护肤品的存储情况，确保它们始终处于最佳状态。 其内置的AI助手，不仅能够根据用户的需求提供个性化的护肤建议，还能解答各种护肤知识的疑问和定期提醒用户检查护肤品的保质期。用户只需简单的语音指令，即可完成冰箱的各项操作，如调节灯光、启动超氧除菌甚至是播放喜爱的音乐等，更大地提升了使用的便捷性和趣味性。 品质生活，演绎精致生活美学 在追求高效存储功能的同时，西门子月光宝盒美妆冰箱亦不忘赋予产品艺术美感。其外观采用了独特的湖蕴蓝荔枝纹小牛皮质感的皮革材质，搭配精致的金属饰边，尽显低调奢华之风。这一设计不仅满足了现代人对家居装饰的审美需求，更使其成为卧室或浴室中的一抹亮丽风景线，彰显主人的不凡品味。 产品的实用功能同样别具匠心。西门子月光宝盒美妆冰箱配备了专业级的美妆镜，拥有三档亮度调节功能，无论是在清晨还是夜晚，都能为用户提供更适宜的照明条件，让化妆过程更加得心应手。更为贴心的是，其静音设计达到了低于32dB的水平，即使在深夜放在卧室使用，也不会打扰到家人休息，确保了宁静优雅的生活体验。 西门子月光宝盒美妆冰箱，以其独特的科技魅力和人性化的智能设计，重新定义了美妆存储的标准，为追求高品质生活的消费者带来了全新的护肤体验。无论是从科技创新，还是设计美学和AI智能的角度，这款冰箱都诠释了西门子家电对“智能科技，品质生活”的不懈追求。

极目新闻记者 周萍英 特约通讯员 白菲斐 通讯员 程贺轶 徐彦慧 实习生 童烁铄 襄州区数智化病理诊断中心（通讯员供图） 玻片自动扫描，AI辅助诊断，专家线上会诊……7月24日，经过一个月的试运行，湖北襄州区数智化病理诊断中心投入运营。依托数字信息系统，病理师的细胞切片阅片率将提高5倍以上，患者领取病理报告的时间缩短超过30%，为该区病理诊断插上了“智慧翅膀”。 2分钟成像，一张切片可放大40倍 步入现代化的病理诊断中心，随处可见各式高科技的设备。在数字扫描室，一台电脑上不时闪现出不同细胞切片的电子图片。“这是在进行病理切片的数字化储存，这台新引进的影像扫描仪一次可自动扫描成像120片。”医院病理科主任梅长军向极目新闻记者介绍道。 “把一张张切片装进切片盒里，放入到影像扫描设备中，即可逐片自动扫描，形成电子照片储存到电脑上。”梅长军指着电脑上刚生成的一张电子切片说道；“一张切片2分钟即可成像，成像后可放大40倍，让病理师阅片更清晰，更精准。” 介绍病理切片的数字化储存（通讯员供图） 病理学被称为“医学之本”，病理报告被誉为疾病诊断的“金标准”。为提升基层病理服务水平，运用数字化智能化技术破解看病难、看病贵问题，今年以来，湖北高位推进数智化病理服务体系建设。作为首批建设试点医院，襄州区人民医院投入1100万元高标准建设了数智化病理诊断中心。 介绍全流程化管理（通讯员供图） 据了解，病理科工作流程分为标本送检、登记、取材、制片、诊断、报告出具、归档等环节，该中心引进了1套全流程病理业务信息系统及2套AI人工智能辅助诊断系统，配备全自动脱水机、包埋盒打码机、载玻片打号机、自动染色封片一体机、免疫组化染色机等22台设备，该中心利用数字信息系统，实现了病理管理服务全流程无纸化、可追溯，提升了管理效率。 AI辅助诊断，一眼揪出可疑细胞 切片经过数字化成像后，就步入到了阅片环节。在阅片室，病理师正对着电脑屏幕认真地操作着。 “这台电脑装有AI人工智能辅助诊断系统，鼠标轻轻点一点，细胞异常的点位就被自动识别，大大减轻了我们的阅片时间。”梅长军介绍说，普通的一张切片大约有5000个细胞，病理师逐一查看其有没有异变，至少需要一两个小时，而在AI人工智能的辅助下，不到1分钟就能筛选出异常细胞，病理师只需对这些异常细胞进行分析、研判，大大提高了诊断效率。 五十多岁的张女士在单位的体检中，发现右侧乳房存在癌变的可能。医生为其进行了乳腺癌改良根治术及腋窝淋巴结清扫术，并将切除的组织送到病理科进行病理检查。 制作病理切片（通讯员供图） 为了明确诊断，病理技师将这些切除的组织制作出了38片病理切片。“若用传统的人工阅片方式，可能需要看上好几天，而借助AI人工智能，十几分钟就将38片病理切片全部阅完，同步找出了可疑的细胞，便于我们进一步会诊商讨，出具病理报告。”梅长军告诉极目新闻记者，一般情况下，病理切片出具检查报告需要5到7个工作日，现在，该中心常规疾病报告时间已缩短至3日。 专家线上会诊，3小时出具病理报告 极目新闻记者在采访中得知，建设数智化病理中心，不仅可以提升医院的病理服务水平，还可以为患者节约了等待时间，减少了医疗费用。 “对于我们把握不准的病例，还可以将电子病理切片，上传到病理信息全流程化管理系统，邀请全省两百多名病理专家在线上为患者会诊。”梅长军指着一张电子病理报告单说道：“这是75岁李奶奶的的电子病理切片，我们发给武汉大学人民医院的黄文先博士进行线上会诊，不到3个小时，她就传来了病理报告。” 李奶奶是襄州区张家集人，上个月她发现左侧乳房有一个小包块，来到襄州区人民医院就诊。经过术中快检，提示李奶奶为浸润性腺癌，医生为其进行了左乳改良根治术。术后，切下的组织经过常规石蜡切片及免疫组化检测发现，病灶区伴有非典型性，腋窝淋巴结有一枚疑为转移。 “该病的诊断比较复杂！”于是，医院病理科将李奶奶的相关资料上传到信息化平台，经全省专家会诊，反馈为原位癌，为李奶奶的精准诊断和后期的精准治疗提供了有效依据。 “过去这种情况，李奶奶需要到省城大医院进行病理诊断，现在在家门口的医院，就能对接到全省的专家资源，当天就能出具病理报告，不仅节约了至少3天的等待时间，还减少了会诊费、专家费、检查费、来回车费、就餐住宿等费用约3000元。”襄州区人民医院党委书记姚文林介绍说。 姚文林表示，作为襄州区数智化病理诊断中心的牵头医院，该院将与4家区直医疗单位、18家乡镇卫生院和1家社区卫生服务中心进行联动，实现区域内病理服务的共管、共享、共治。 （来源：极目新闻）返回搜狐，查看更多 责任编辑：

AI继续“狂飙”。几乎所有人都曾沉浸于“多模态”、“大模型”等概念带来的狂喜或惊讶中。但当前，如何将AI嫁接到行业内部，如何利用AI产生真正的能效等，成为热议话题。 具体到应用层面，“技术为先、场景为重”是基本的逻辑。 “相较于‘AI+医疗’，我觉得更多的是‘医疗+AI’。我们的角色是赋能者，服务患、医、药”。近日举行的百度健康产业生态大会上，谈及自身定位，百度大健康事业群组总裁何明科数次强调“赋能”。 基于何种场景赋能？围绕“以患者就医旅程为主路径，渗透医患药各环节”的策略，百度健康目前已形成五大产品：面向普通用户的AI健康助手，面向医患双端的在线医疗Copilot，核心面向医院的“AI智慧门诊”，大模型的私有化产品CDSS，核心面向企业的灵医开放平台产品。 灵医开放平台将面向医疗服务提供API 1000万token的免费额度。据悉，在纯To B场景，百度健康已形成5大核心API+3大产品套件+Ν个基础API的能力集合，行业付费客户累计超过100家，助力企业经营提质、增效、降本。 而在院端，如何打破患者与院端信息差、提升医疗资源利用效率，历来是医疗AI企业都试图解决的问题。华中科技大学同济医学院附属协和医院门诊办公室副主任谭捷介绍，借助百度大健康AI产品，目前武汉协和医院已在分导诊、加号、候诊三个环节探索智慧化方案。 以加号为例，针对专家号紧俏难挂且实践中存在医患不匹配的现象，百度健康通过病情收集、病例整理、AI预审和医生复核的加号流程，为患者开通应急预约通道，匹配擅长对应疾病的专家。据院方统计，上线75天内，AI智能加号共计审核5478人的加号申请，通过人次755人，专家审核通过720人，这意味着其审核准确率高达95%以上。 压缩医生在书写病历等重复性工作上的时间支出，则是目前百度健康在“AI医生助手”模块推进的工作之一。 “基于大模型辅助医生提升书写效率，从实际的反馈来看是受欢迎的，能将医生花费的时间从1个多小时降低到20分钟左右”，百度大健康事业群组策略研发部及AI产业部总经理黄海峰介绍，为了保证内容的严谨性，“每一段输出内容都会有相关的溯源标注，告诉他是来自哪个单据。” 大模型在具体领域运用的深度很大程度上取决于其对数据的获取、发掘，而医院众多不同科室的现实情况又对此提出了新的挑战。黄海峰表示，百度健康将逐步实现从“公有云”到“私有化”、“专门化”的迭代，应用场景大体遵循从由简到繁、由通用到具体的逻辑逐步推进。 具体到较受瞩目的临床应用，目前百度还在“筛选具体场景”的阶段，因为“投入确实会比较重”。黄海峰介绍，一方面，针对不同临床场景开展的工作复用性较差，例如做肺部手术导航和做口腔建模就涉及两种完全不同的需求。另一方面，如果要开展具体的临床诊疗，现阶段的病例数据也并不足够，尚需继续收集、发掘。 让AI真正在临床场景发挥活力，医生是必不可少的一环。上海仁济医院泌尿科主治医师迟辰斐认为，医生应该“卸掉高墙，学会跟大模型合作，不吝啬于把自己的知识告诉企业”。 承认AI巨大潜力的同时，迟辰斐也结合自己的医疗实践和观察提出了一些“冷思考”，结合他参与的多次AI测评的实际情况来看，在面对一些需要判断力的开放性问题时，AI的能力远在医生之下。 因此，建立更科学、与现实拟合程度更高的测评环境也尤为关键。“大模型到底能不能看病，不是现在测评中这些选择题和科普性的Q&A说了算”，迟辰斐指出，“医生怎么看病、多轮问诊怎么进行、怎么采集患者数据、进行推导、给出诊疗建议，需要基于医患交互的自然语言生成的真实场景，把这些东西结合进去，做成一个真正的测评体系。” 总之，正如何明科所讲的那样，大模型让“我们手里的‘子弹’更多了”。但如何找到痛点、瞄准子弹，真正实现对医药大健康领域全面、深度的赋能，仍然需要更多路径层面的探索。

第二十七期：AI医疗 不知道大家有没有见到过医生写的病历书，我只想说：“看不懂啊！”但是，自从AI加入医疗之后，它不仅写得快，还清晰。 生成式AI将病历书写从8小时缩短至25分钟 上海市一医院结合了蚂蚁的数字人技术，附加医院私有化部署的大语言模型，打造了上海市首个基于大模型语音交互的“AI陪诊师”，并为它取名“公济小壹”。 最终效果上，通过大模型生成电子病历，上海市一医院能将原本5到10分钟的工作时长缩减到15至20秒。也就是说，原本一天8个小时的病历书写时间，现在可以浓缩至25分钟，效率增长了近20倍。 在AI技术的助力下，现在看病变得方便了许多。从挂号到就诊，整个流程都实现了智能化。更让人感到神奇的是，现在AI医生也已经走进我们的生活，可以提供问诊、疾病治疗等智能化诊疗服务。今天的前沿聚焦，我们邀请到三位相关领域大佬来聊一聊AI在医疗领域有哪些探索和应用，他们分别是：中国科学院上海营养与健康研究所研究员、博士生导师——黄涛，北京大学第三医院生殖医学中心内分泌实验室负责人——徐慧玉，广州国家实验室特聘研究员、博士——李亦学。 AI医生的崛起： 人类医生的辅助者 还是替代者？ 中国科学院上海营养与健康研究所研究员、博士生导师——黄涛： 目前，人工智能在医学影像领域取得了显著进展，特别是在分析肺部CT扫描图像方面。AI现在能够准确地解读这些图像，并进行病理诊断，其能力已经与许多医生相当。此外，AI也被用于分析电子病历和体检数据，以提供更精准的健康干预措施，比如给出营养和运动建议，或者推荐膳食补充剂。 在手术领域，AI的应用也在增加，手术机器人的自动化水平预计将进一步提高。一些医生在手术过程中使用增强现实（AR）眼镜，这使得他们能够实时获取病人的所有信息，这是手术技术的一大进步，并预示着未来手术技术的快速发展。 （图：黄涛） 医疗AI的潜力不容小觑。那么，未来随着AI技术的进一步发展，它会不会从幕后走到台前，逐步取代人类医生呢？ 中国科学院上海营养与健康研究所研究员、博士生导师——黄涛： 我们经常讨论人工智能是否会取代科学家和医生的工作。但这种说法通常指的是，那些不掌握或不使用AI技术的专业人士可能会被取代。目前，AI在医疗领域主要扮演辅助角色，帮助医生进行工作。然而，从长远来看，AI有可能在一些基础的医疗诊断任务中取代初级医生。随着技术的发展，我们可能会看到AI在医疗领域的应用越来越广泛，甚至可能实现对某些医疗任务的完全自动化。 北京大学第三医院生殖医学中心内分泌实验室负责人——徐慧玉： 我认为我们不应该对人工智能抱有过高的期望，也不应该让它承担过大的压力。从我的角度看，即使AI有能力替代医生的某些工作，我们也不应该这么做。如果AI真的取代了医生，医生们将失去使用AI的动力，因为他们可能会担心自己的职业前景。 我的看法是，我们的目标不应该是让AI取代医生，而是让AI成为医生的助手，与医生共同协作，共同致力于治疗疾病。我们首先需要明确，医疗的最终目的是治病救人。至于是否使用AI，以及如何使用AI，这些决策应该由医生来做出，让他们根据实际情况和专业判断来选择最合适的方法。 （图：徐慧玉） 洞悉病毒变化 科学预测疫情走向！ 中国科学院上海营养与健康研究所研究员、博士生导师——黄涛： 我刚好目前正在负责一个国家重点研发项目，专注于新突发传染病的预防和预警工作。以新冠疫情为例，病毒的变异并非无迹可寻，而是存在一定的规律。从最初的原始毒株到后来的阿尔法、奥米克隆等变异株，这些变化在群体遗传学上是可分析的，存在突变累积和重组的模式。 如果我们能够理解并掌握这些变异规律，我们就可能预测病毒未来的变异趋势。因此，一旦监测到带有新突变的病毒株，我们就应该立即提高警觉，采取相应的预防措施。这种预警系统对于控制疫情发展至关重要。 北京大学第三医院生殖医学中心内分泌实验室负责人——徐慧玉： 随着医疗硬件技术的进步，我们现在能够更深入地研究和应用这些技术来解决医疗问题。目前，许多疾病的确切病因和发病机制我们还不完全了解。但随着研究的深入，我们对这些疾病的认识会逐渐清晰。这种进步可能会帮助我们在未来更好地维护健康，提高生活质量，甚至可能延长预期寿命。我认为这是一个积极的趋势。 专家揭秘！ AI医疗带来的风险？ 医疗AI的发展，给我们带来了很多的便利，不过在实际操作中，也有人开始担心，智能化的同时，是不是以后我们每个人一点秘密都没有了。 中国科学院上海营养与健康研究所研究员、博士生导师——黄涛： 国家制定了许多政策和法规来指导医疗数据的处理。在分析医疗数据时，我们必须遵守这些规定，确保在分析过程中去除所有敏感信息，并对数据进行匿名化处理，以保护用户的隐私不被泄露或滥用。 此外，我们还可以通过使用联邦学习等先进技术来进行数据分析。这种方法不需要将患者的数据从医院中提取出来集中处理，而是通过传输分析参数来进行，从而确保患者的原始数据不会被广泛传播，增强了数据安全性。 关于AI医疗带来的风险，大众关心的还有另一个方面：出现医疗事故时的责任划分问题。 广州国家实验室特聘研究员、博士——李亦学： 我们需要就一些重要问题形成共识，尤其是关于责任追究的规则。目前，我们对于人类犯错有一定的责任追究机制，但对于机器犯错，责任应该由谁来承担，这个问题还没有明确的答案。以自动驾驶汽车为例，这些车辆上路前需要经过严格的审批流程。如果汽车制造商对其产品负有无限责任，那么可能就没有人愿意生产这样的汽车。 同样的情况也出现在医疗领域。目前，我们还没有就谁是机器操作中的责任主体达成共识。这意味着，尽管技术在不断进步，但在责任归属和追究方面，我们还需要进一步的讨论和明确规则。 （图：李亦学） 每日话题 音乐的归属权，不仅直接关系到音乐人的切身利益，更关系到艺术价值的体现。AI创作的歌曲，版权归AI还是归人？欢迎下方评论区进群讨论。你的深刻见解将有机会出现在我们下一期的节目当中，成为我们宝贵的声音。 如果你拥有独到的见解或深入的分析， 甚至有机会成为《科创最前沿》的特约评论员。 网友热评 @高贵冷艳的桃 没网，没网，全部完蛋！ @远远子...