AI医师助手

网络参考图片 在信息技术迅猛发展的今天，人工智能（AI）作为一种颠覆性技术，正逐步改变各个行业，医疗行业尤为显著。AI在医疗领域的应用不仅提升了医疗服务的质量和效率，还带来了许多前所未有的创新与可能性。那么，人工智能究竟是如何改变医疗行业的？本文将从多个角度深入探讨这一问题，揭示AI在医疗中的潜力与挑战。 一、人工智能在医疗诊断中的应用 1. 医学影像分析 医学影像分析是AI在医疗领域最早取得突破的应用之一。通过机器学习和深度学习算法，AI可以迅速而准确地分析X光片、CT、MRI等医学影像，识别出肿瘤、骨折等病变。例如，谷歌的DeepMind开发的AI系统在乳腺癌筛查中的准确率甚至超过了人类放射科医生，大大提高了早期诊断的准确性。 2. 病理学诊断 在病理学诊断中，AI同样表现出色。传统的病理学诊断依赖于病理学家的经验和手工操作，存在一定的主观性和误差。而AI系统可以通过分析大量的病理切片图像，自动识别癌细胞和其他病变，提高诊断的准确性和一致性。例如，PathAI公司开发的病理诊断AI系统，能够高效地分析病理切片，辅助病理学家做出更准确的诊断。 二、人工智能在个性化医疗中的应用 1. 基因组学与精准医疗 AI在基因组学领域的应用，为个性化医疗带来了革命性的变化。通过分析患者的基因数据，AI可以预测疾病风险，制定个性化的预防和治疗方案。例如，IBM的Watson for Genomics能够快速分析患者的基因组数据，并结合最新的医学研究成果，为患者提供精准的治疗建议。这种基于基因数据的精准医疗，不仅提高了治疗效果，还减少了不必要的副作用。 2. 药物研发与再利用 AI在药物研发中的应用，也极大地加速了新药的发现和开发过程。传统的药物研发过程耗时长、成本高，而AI可以通过分析海量的生物数据，预测药物与靶点的相互作用，从而加速新药的发现。例如，Insilico Medicine公司利用AI技术，在几周内就发现了一种潜在的新药分子，大大缩短了药物研发的时间。此外，AI还可以通过分析已有药物的数据，发现其新的治疗用途，进行药物再利用，提升药物的效能。 三、人工智能在临床决策支持中的应用 1. 临床辅助决策系统 AI在临床辅助决策中的应用，显著提升了医生的诊疗水平。通过整合电子病历、医学文献和临床试验数据，AI系统可以为医生提供基于证据的诊断和治疗建议，支持临床决策。例如，Mayo Clinic开发的AI临床辅助决策系统，能够帮助医生快速确定最佳的治疗方案，提高治疗的精确性和效果。 2. 远程医疗与虚拟助手 远程医疗在现代医疗服务中越来越重要，而AI技术使其更加高效和便捷。通过AI虚拟助手，患者可以在家中进行初步的健康评估，获得个性化的健康建议，减少了不必要的医院就诊。例如，Babylon Health的AI虚拟助手可以通过对话式界面，快速评估患者的症状，提供初步的诊断建议，并安排进一步的医疗服务。 四、人工智能在患者管理与护理中的应用 1. 智能监测与预警 AI在患者管理和护理中的应用，极大地提高了患者的护理质量。通过物联网设备和可穿戴设备，AI可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常并发出预警。例如，Cardiologs公司开发的心电图分析AI系统，可以实时监测患者的心脏健康状况，及时发现心律失常等问题，并通知医生采取措施。 2. 智能护理机器人 智能护理机器人是AI在护理领域的一大创新。通过AI技术，护理机器人可以自动执行许多护理任务，如药物管理、病人移动、健康监测等，减轻护士的工作负担。例如，SoftBank的Pepper机器人在一些医院中已经开始应用，提供基本的护理服务和患者陪伴，提升了护理效率和患者体验。 五、人工智能在公共卫生与疾病预防中的应用 1. 疾病监测与预测 AI在公共卫生领域的应用，使得疾病监测和预测更加精确和及时。通过分析全球健康数据，AI可以预测流行病的爆发和传播趋势，提供决策支持。例如，BlueDot公司利用AI技术，成功预测了2019年新冠病毒的爆发，为公共卫生部门提供了宝贵的预警信息。 2. 健康数据分析与政策制定 AI可以通过分析健康数据，揭示疾病的流行规律和健康风险因素，支持公共卫生政策的制定。例如，HealthMap平台利用AI技术，实时监测全球范围内的疾病爆发和健康事件，提供数据支持和决策建议，帮助政府和卫生机构制定有效的公共卫生政策。 六、人工智能在医疗教育与培训中的应用 1. 虚拟现实与模拟训练 AI结合虚拟现实技术，为医疗教育和培训带来了全新的体验。通过虚拟手术和模拟训练，医生可以在虚拟环境中进行手术操作和诊断练习，提高技能水平。例如，Osso...

在21世纪的今天，科技的发展日新月异，其中人工智能（AI）的崛起尤为引人注目。AI不仅改变了我们的工作和生活方式，还在医疗领域掀起了革命性的变革。本文将深入探讨AI在医疗领域的应用，并分析其对社会和个人的深远影响。 首先，AI在医疗诊断中的应用正变得越来越普遍。通过分析大量医疗数据，AI可以帮助医生更准确地诊断疾病，甚至预测疾病的发展趋势。例如，AI算法可以分析医学影像，如X光片、CT扫描和MRI，以检测疾病标志物。这种技术的准确性往往超过传统的人工诊断方法，有助于提高诊断的准确性和效率。 此外，AI辅助的手术机器人能够在最小创伤下完成复杂手术，大大提高了手术的成功率和安全性。这些机器人可以精确地执行手术操作，减少手术中的错误和并发症。AI技术的应用使得远程手术成为可能，即使医生和患者身处不同的地理位置，也能进行手术。 在个性化医疗方面，AI的应用也显示出巨大的潜力。通过分析患者的遗传信息、生活方式和医疗历史，AI可以帮助医生为患者制定个性化的治疗方案。这种个性化的医疗方法有助于提高治疗效果，减少不必要的副作用，并降低医疗成本。 然而，AI在医疗领域的应用也引发了一系列伦理和隐私问题。例如，如何确保AI系统的决策过程透明、可解释，并符合道德标准？此外，医疗数据的隐私保护也是一个重要的问题。在利用AI技术处理医疗数据时，必须确保患者的隐私权得到充分保护。 除了上述应用，AI在医疗领域的其他方面也有广泛的应用，如药物研发、患者监护和医疗资源优化等。AI技术的应用有望提高医疗服务的质量和效率，为患者带来更好的医疗体验。 总之，AI在医疗领域的应用正逐步改变着我们的医疗体系。它不仅提高了医疗服务的质量和效率，还为患者带来了更好的医疗体验。然而，我们也需要关注AI应用中出现的伦理和隐私问题，并采取相应的措施来解决这些问题。未来，随着AI技术的不断发展，我们可以期待医疗领域将会有更多的创新和突破。

《人工智能：医疗领域的革新力量》 在科技飞速发展的当今时代，人工智能（AI）已成为众多领域的热门话题，而其在医疗领域的应用更是引发了广泛的关注和讨论。 近年来，AI 在医疗影像诊断方面取得了显著的突破。通过深度学习算法，AI 系统能够快速、准确地分析 X 光、CT、MRI 等医学影像，帮助医生更高效地发现病变和异常。例如，在肺癌筛查中，AI 算法能够检测出微小的结节，其准确性甚至超过了经验丰富的放射科医生，大大提高了早期诊断的几率，为患者争取了宝贵的治疗时间。 除了影像诊断，AI 在疾病预测和预防方面也展现出了巨大的潜力。利用大数据分析和机器学习技术，AI 可以对患者的病史、生活习惯、基因等多维度数据进行综合评估，预测疾病的发生风险，并提供个性化的预防建议。比如，通过对糖尿病患者的血糖监测数据和饮食、运动等生活方式信息的分析，AI 能够预测血糖波动，帮助患者更好地控制病情，减少并发症的发生。 在药物研发领域，AI 同样发挥着重要作用。传统的药物研发过程漫长且成本高昂，而 AI 技术可以加速药物筛选和优化。通过模拟药物分子与靶点的相互作用，AI 能够快速筛选出具有潜在疗效的化合物，大大缩短研发周期，降低研发成本。此外，AI 还可以预测药物的副作用，提高药物研发的安全性和有效性。 然而，尽管 AI 在医疗领域取得了诸多令人瞩目的成就，但也面临着一些挑战和问题。数据质量和隐私保护是其中的关键。医疗数据的准确性、完整性和一致性对于 AI 模型的训练至关重要，但由于数据来源多样、格式不统一等原因，数据质量往往难以保证。同时，医疗数据涉及患者的个人隐私，如何在充分利用数据的同时确保数据安全和隐私保护，是亟待解决的问题。 此外，AI 技术的临床应用还需要严格的监管和评估。由于医疗行业的特殊性，任何新技术的应用都必须经过充分的临床试验和验证，以确保其安全性和有效性。同时，医生和患者对于 AI 技术的接受程度也需要进一步提高，加强相关的培训和教育至关重要。 尽管存在诸多挑战，但毫无疑问，人工智能在医疗领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步和完善，相信 AI 将为医疗行业带来更多的创新和变革，为人类的健康福祉做出更大的贡献。

小臂和小腿竟然都长了三根骨头？ 这不是罕见病例，而是一幅由 AI 绘制的无意义插图。 图源：参考资料 1 更离谱的是，这幅插图竟然出自一篇已发表的医学 SCI 论文。 利用 AI 画图写作，作者辩称「经费有限」 7 月 12 日，一篇来自 5 位广东医生的临床研究论文被 Medicine 撤稿，理由是「对数据的完整性和不准确的插图表示担忧」[2]。 图源：参考资料 2 今年 4 月，这篇题为 Assessment of the efficacy of alkaline water in conjunction with conventional medication for the treatment of chronic gouty arthritis: A randomized...

朋友，年末体检测血糖了吗？ 国际糖尿病联盟（IDF）公布的最新数据显示：2021年有5.37亿成年人患有糖尿病，相当于每10人中就有1人患有糖尿病；我国糖尿病患者已超过1.1亿，其中仅5.7%的患者得到有效控制，仍有1亿多人的血糖控制存在问题。 更严峻的现状是，糖尿病是威胁我国居民健康的四大慢病之一，患者治愈需靠更规范化的管理。但在内分泌专家缺乏、医疗资源不足的基层，想真正“管”好这个病并不容易。 奔着这个问题，中国平安最近在医疗领域干了一件大事—— 12月7日，在2021世界糖尿病大会上，国际糖尿病联盟（IDF）、平安智慧城市、平安科技、平安健康、北京大学人民医院以及北京大学国际医院联合举办了糖尿病综合管理国际人机大赛。 我们希望通过人工智能与专业医生的跨界比拼，发掘AI的潜力，深入探讨诊断、综合治疗糖尿病及其并发症的更多可能，从而进一步推进糖尿病的系统化管理。 正式进入比赛之前，不妨先来押个宝： 接下来的信息量很大，你可要准备好接受洗礼了。 一场史无前例的“对决” 为什么说？因为光是“硬件装备”就有太多吸睛的地方—— 史无前例 ☑ 领先全球的比拼： 首次全球范围的AI智能医疗产品VS顶尖专科专家 ☑ 国内外顶尖权威： 合作方和参赛机构均是内分泌专科国际顶尖医疗机构 选手均为专科能力卓越的临床医生 ☑ 高质公平的赛制： 多队伍比拼，问诊、诊断、处置多项目结合 更有顶尖专科专家公正评审 ，时长01:00 点击视频，一分钟速览比赛全程 在正式比赛中，医生们面临9个糖尿病及其并发症的患者病例信息，涉及糖肾、糖网、高血压、高脂血症、ASCVD等糖尿病及其并发症/合并症的综合管理。 来自北京大学人民医院、北京大学国际医院、新加坡中央医院、巴西圣保罗大学里贝朗普雷图医院的6名国内外医生被分为三组、每组2名医生，在大约45分钟内独立回答3个病例； 而“平安AskBob AI医生”，则由一名平安工作人员操作回答9个病例。 比赛过程分三步： 第一步 拿到病历的医生们将根据病史的完整性，决定是否要进一步补充患者的病史以及检查检验结果。 第二步 当参赛医生认为所有患者的信息已完备时，可给出最终的诊断和治疗方案，包含了主要诊断、次要诊断、治疗方案以及生活方式、随访等建议。 第三步 三名权威评委通过考虑参赛选手对于诊断的准确性、治疗的合理性等指标，对AI医生和专科医生的答案进行盲审，并给出诊断、治疗等分项评分。 ▲以上专家及评审团依次为：北京大学人民医院内分泌科主任纪立农教授、天津医科大学代谢病医院院长陈莉明教授，新加坡中央医院内分泌科主任Bee Yong Mong教授，国际糖尿病联盟IDF名誉主席、喀麦隆雅温得内分泌和代谢疾病科主任、喀麦隆雅温得中央医院国家肥胖中心主任Jean Claude Mbanya教授 环环相扣的严谨，才有了这场“史无前例”的比拼。 一次科技与医疗的碰撞 经过评审的确认后，各位一开始的猜测也有了结果： “平安AskBob AI医生”以92.4 vs...

朋友们，你们好，最近是不是一打开手机就被各种人工智能的新闻刷屏？什么ChatGPT、文心一言，感觉人工智能时代真的要来了！别激动，今天咱们不聊别的，就聊聊最近特别火的“AI医生”！ AI医生：是“狼来了”还是“未来已来”？ AI医生：是“狼来了”还是“未来已来”？ 一说到医生，大家脑海里是不是浮现出穿着白大褂、拿着听诊器的形象？但你们有没有想过，未来给你看病的，可能是一个“AI医生”？！ “AI医生”可不是科幻电影里的桥段，它现在已经开始在医疗领域崭露头角了！比如说，腾讯开发了一款叫做“腾讯觅影”的AI系统，它有多厉害呢？打个比方，新冠肺炎大家都不陌生吧，医生在诊断新冠肺炎的时候，往往需要仔细阅片，寻找肺部影像的细微差异，费时费力。而腾讯觅影只需要2秒钟就能识别出新冠肺炎，这速度，简直比我们刷手机还快！不仅如此，它还能快速分析患者的病情，为医生提供辅助诊断参考，大大提高了诊断效率和准确率。 除了腾讯觅影，AI还能帮助医生识别其他疾病，就拿癌症来说吧，很多癌症早期症状不明显，很容易被忽视，等到发现的时候就已经晚了。而AI辅助诊断系统，可以通过分析医学影像，比如CT、核磁共振等等，帮助医生识别肿瘤等疾病，这可帮了医生大忙了！有了AI医生帮忙“火眼金睛”地识别，就能大大提高诊断的准确率，也能让我们早发现早治疗！ AI医生：你的专属健康管家 你的专属健康管家 看到这儿，你是不是觉得AI医生离我们还挺远的？No No No，AI医生还能成为我们每个人的“私人健康管家”！ 比如说，现在很多智能问诊平台，你只要输入自己的症状，比如“头疼、发烧、咳嗽”等等，它就能像个“知心朋友”一样，根据你的描述，初步判断你可能得了什么病，告诉你需不需要去医院，去哪个医院哪个科室，简直太方便了！就比如，你有时候半夜突然头疼，这时候去医院吧，太折腾；不去吧，又担心是不是什么大病，有了智能问诊平台，你就可以先咨询一下，它会根据你的症状，给你一些专业的建议，是不是很贴心？ 还有，现在市面上那些智能手表、手环之类的可穿戴设备，结合AI算法，简直变成了我们随身的“健康监测仪”！它可以监测我们的心率、睡眠、运动量等等，还能根据我们的身体状况，提供个性化的健康管理方案，简直比我们自己还了解自己！比如说，你戴着智能手表跑步，它可以实时监测你的心率，如果你心率过高，它就会提醒你休息，避免发生危险；晚上睡觉的时候，它可以监测你的睡眠质量，告诉你深度睡眠、浅度睡眠的时间分别是多少，如果你睡眠质量不好，它还会建议你调整作息时间，是不是很智能？ AI医生：医生的得力助手 医生的得力助手 当然了，AI医生可不是来抢医生“饭碗”的，它是来做医生的“最佳助手”的！ 大家想想，医生每天要看那么多病人，写那么多病历，还要做各种研究，真的是很辛苦！有了AI医生帮忙，就能帮医生减轻很多负担。 比如说，现在很多医院都用上了语音病历录入系统，医生只需要动动嘴，就能把患者信息录入系统，再也不用像以前那样手写了，效率提高了，医生也能腾出更多时间和精力去关注患者，去搞科研，岂不是一举两得？ 除了语音录入病历，AI还可以帮助医生做很多其他的事情，比如整理病历、分析病例、制定治疗方案等等，这就好比给医生配备了一个超级助手，让医生可以从繁琐的工作中解放出来，专注于更重要的工作。 AI医生：群雄逐鹿，未来可期 群雄逐鹿，未来可期 说了这么多AI医生的好处，你是不是也对它充满了期待？其实，现在很多科技巨头都在布局AI医疗领域，比如百度的“百度医疗大脑”、华为的“ET医疗大脑”、腾讯的“觅影”等等，它们的功能也是五花八门，各有千秋。 比如说，百度医疗大脑专注于智能问诊和慢病管理，它可以像你的私人医生一样，随时随地为你提供健康咨询和慢病管理服务；华为ET医疗大脑侧重于医疗数据分析和处理，它可以帮助医院建立智能化的医疗系统，提高医疗效率和质量；腾讯觅影则主攻AI医学影像分析和辅助诊疗，它可以帮助医生更准确地诊断疾病，制定更有效的治疗方案。 未来，随着技术的不断发展，AI医生将会越来越强大，它不仅能帮助我们更早地发现和治疗疾病，还能为我们提供更加个性化、精准化的健康管理服务。 AI医生：机遇与挑战并存 当然，任何新技术的出现，都会伴随着机遇和挑战，AI医生也不例外。 比如说，AI医生需要用到大量的医疗数据，才能进行学习和训练，这就涉及到数据隐私安全的问题，毕竟谁也不想自己的病例信息被泄露出去，对吧？所以，如何保证医疗数据的安全，是发展AI医生需要解决的重要问题。 还有，AI医生毕竟是机器，它没有情感，也没有伦理道德观念，如何保证它做出的诊断和治疗方案是符合伦理道德的，也是一个需要我们思考的问题。比如说，如果AI医生判断一个病人已经没有救治的希望了，它会不会建议放弃治疗呢？ AI医生：未来医疗的曙光 未来医疗的曙光 总而言之，AI医生作为医疗领域的一场革命，必将对未来医疗行业产生深远的影响，它将为我们带来更加便捷、高效、精准的医疗服务，让我们每个人都能享受到更好的医疗资源。 未来，AI医生将会如何改变我们的生活？让我们拭目以待吧！ 关注我 mytoolsAI，带你了解每日最新人工智能，AI信息！ 整理 | Kate、Nash #妙笔生花创作挑战#​#人工智能#​#头条首发大赛#​

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...