未来医疗已来！AI医生，你的健康守护神？首张证照亮肺结节诊疗新时代！想象一下…速度与准确性的革
随着国家药品监督管理局首张AI肺结节三类证的发布，AI在医学影像诊断中的应用已获得官方认可，迈向大范围使用。AI医生不仅需定位病变，还需评估大小，以提供更精确的诊疗服务。未来，AI将助力临床医生提高诊断速度和准确性，医疗领域正逐步迎来智能时代的变革。
AI医生，阳山健康新伙伴？如何让生活更便捷？”
2019年10月30日，阳山县卫生健康局与阳医集团合作举办的AI医生村村通培训班，让基层村医了解并掌握了叮呗医生APP的使用，该应用能覆盖常见病种，辅助诊断准确率高，通过手机或网络平台，AI医生还可输入病情信息以获取远程专家建议。此次培训推动了“健康阳山”建设，利用AI提升基层医疗服务能力。
互联网看病可信吗？AI医生如何打破城乡医疗鸿沟？
本文讲述了AI医生如何打破地域限制，为贫困地区提供免费专业医疗服务，通过阳山医院的成功案例，展现了医疗联合体建设如何实现健康帮扶的互利共荣，实现了城乡同步发展的目标。作者强调了从单体输血到同频共振的转变对健康扶贫的重要性。
爱健康商业模式的核心竟争力
爱健康以消费为底层逻辑； 打造全球消费者众筹； 流动的店铺； 企业家的联盟； 云端作业； 指尖经济； ?真正实现—— 一部手机，一根网线，走不出户，生意在全球。 ?真正实现—— 轻资产，无投资，无风险，仅消费可以创业，是平凡人逆袭人生改写命运的最佳捷经 ?真正实现—— 这个选择需要有一定的认知水平。 用四个思维评估五个要素。 ??四个思维 ①趋势性思维—— 产品趋势 商业趋势 ②先机性思维—— 是否属于创业黄金周期 ③标杆性思维 行业龙头企业，做出行业标准 ④杠杆性思维 符合行业的核心价值——建立人阶网络资产 ??五个要素 公司 时机 产品 制度 系统 ✔什么是趋势性的商业模式 ✔爱健康公司的盈利模式 ✔差异性就是竞争力。 ?什么是趋势性的商业模式？ 趋势大于优势。优势代表现在，趋势大于未来。 ?商业的本质是交易 供方 通过渠道 ...
人工智能医疗：数据魔力与诊疗挑战？
本文探讨了人工智能在医疗领域，尤其是医学影像分析和诊断上的应用。通过实例说明，人工智能在某些疑难病例上能提供更准确的诊断，其准确率远超传统方法。然而，人工智能的"黑盒效应"问题使其决策过程难以解释，这给医疗责任带来了挑战。此外，算法可能会违反基本常识或伦理，如将医疗机构信息纳入评估，这些都需要进一步解决才能让人工智能真正替代或辅助人类医生。尽管如此，人工智能在诊疗效率和诊断准确性上的优势仍值得期待。
康检AI引领健康革命！只需一报告，40余疾病全盘掌握？内蒙古新赛道加速启航!
"康检AI人工智能健康风险评估系统已应用于内蒙古，通过分析血常规数据，可在三分钟内生成40余种疾病评估报告，由本土公司自主研发。该系统提升了健康管理的精确度，如天顺新能源公司的徐红义所述，为员工提供个性化服务和健康趋势分析。它覆盖十大人体系统的风险预测，有助于早期疾病检测和预防，有利于健康产业的创新升级和患者福利。"
🔥Intel引领未来！AIPC如何重塑医疗健康新生产力？🔥六大应用场景+超强本地化，看英特尔如何推
2024年英特尔商用AI PC产品发布会聚焦AI技术在PC领域的应用，展示了六大AI应用场景，包括医疗健康、药物研发等，强调AI PC终端优化融合和本地化能力，通过酷睿处理器的三大AI引擎赋能六大场景。会上发布的AI PC产品及解决方案展示了强大的AI计算能力和本地化优势，降低网络依赖，支持丰富办公需求。在药物研发领域，AI正加速靶向发现，英矽智能的PandaOmics与AI PC结合，实现了高效早期药物发现。此外，人工智能也在医疗服务中得到广泛应用，如“数字人”，提高了医疗智能化水平和患者体验。未来，随着技术进步和应用场景拓展，“数字人”将推动医疗健康服务创新升级。
健康云检，便捷医疗新力量？！90%覆盖，700万人次受益，AI让温州市医疗服务升级！
温州“健康云检”项目通过中国电信技术支持，实现了基层医疗AI赋能，通过医学影像云平台结合人工智能和大数据分析，优化了医疗服务流程，缩短了患者等待时间，如王先生所述，有效解决了基层医疗机构服务能力和就医体验问题。该项目覆盖广泛，提高了效率并减少了误诊漏诊，尤其在高危机影像检查如脑卒中方面效果显著，惠及全市约700万人次，并通过市级统建提高了基层筛查能力。此项目不仅优化了医疗服务，也提升了医生工作效率和区域居民健康水平。
综述|人工智能健康技术究竟有多好？答案是不知道
原创 GlobalMD 全球医生组织 2023-10-15 06:30发表于美国 健康管理与GPT-AI助手 每个人对维护自己的健康都是完美主义者，希望有最精准的AI辅佐最佳健康状态。如果寻医问药，也希望AI提供超过一般医生的个性化建议，千篇一律吃同样药片。可惜的是，至今没人有把握评估AI的建议如何，为什么？关注详情。 阅读文摘 在医疗领域，GPT-AI正逐渐改变我们的健康管理方式，辅佐医疗诊断；在医学图像中检测潜在癌变、筛查眼疾；预测ICU患者的可能风险以及脑损伤性癫痫发作。 但是，医学专家真能评估AI算法的准确性和功效很好吗？回答是”不清楚”。AI专家则推诿说，评估AI模型的精准性需要大型且多样化医疗数据集，否则很难做到精准或接近精准。数据集需要多大规模、多少数量级的数据？没人知道。 最为关键的是数据集需要包括丰富多样的患者信息，以便在各类人群中检验AI模型的表现。同时，数据集必须覆盖模型可能应用的各种情境，并包含医疗结果以准确评估AI模型的预测能力。 尽管FDA规定，要求AI研发企业大规模测试并查验AI医疗模型的训练质量。而研究人员在构建和评估AI模型时却面临数据获取的巨大挑战，似乎是不可能完成的任务。 以评估智能手表管理健康为例：尽管各种AI驱动的智能手表能够及时检测并预警房颤，但FDA批准的智能手表健康设备所使用的大型数据集之间，都无法做对比和交叉验证。 换句话讲，没有公共的数据集，很难评估谁家的AI算法和产品最精准，任何AI初创公司或大学院校研发人员都面临同样的窘况或称自己的产品达到了如何精准的参考指标。 AI在医疗健康领域的全速发展，必将面临着评估AI医疗算法体系的标准化和同质化，类似医用听诊器或超声诊断仪都是有共识的质量标准。 AI技术在医疗领域的发展，是以帮助所有用户（医疗人员、患者和正常人群体)做出更明智的选择，维持更健康状况。 你可能还喜欢 谷歌Deepmind-AI甄别罕见遗传疾病诱因 研究揭示人类元学习与AI的元学习之间区别 医疗保健领域AI解析未来是怎样情景PPT？ 你相信AI医生吗？调研结果显示意见分歧 GPT-AI在生物医学领域应用跟踪器项目 FDA 计划将更多的AI辅助工具作为设备进行监管 FDA 监测AI医疗领域的四种偏见
清华AI健康新布局，联手智源或发力大模型
AI健康方向值得注意的新布局：清华大学智能产业研究院（AIR）近日官宣和智源研究院成立健康计算联合研究中心，由马维英领衔。 人工智能+健康医疗，并非新热点，过去几年中，互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷入场布局。而可穿戴智能硬件的普及，为人们打上一剂强心针后，却显得有些乏力——“疗效”不如预期。 深层的原因是，健康领域的数据仍未聚成大海，更像座座孤岛，有积累却难以爆发…… 马维英在今年智源大会AI制药论坛上谈到自己作为“新兵”进入生物化学药学等领域的初心： 生物世界的数字化趋势势不可挡，而目前（生命健康领域）“知识的理解断层还比较大，它需要专业的知识。我发现目前这些原有领域用AI还是初步水平，数据还是孤岛，数据共享没有统一的工具，反馈机制缺乏，所以闭环完全不存在，快速迭代的能力因此缺失，跨界人才非常稀缺。” 他谈到选择健康计算方向，也有来自张宏江的建议。这次清华AIR和智源研究院的深度合作，确实也可看做是张亚勤、张宏江、马维英的再续前缘之举。三人都为微软亚洲研究院的开山老将，微软一别之后，张亚勤履新百度总裁，张宏江出任金山CEO，马维英加盟字节跳动任副总裁，继续推动中国互联网大潮激涌。此次大佬聚首，可谓江湖际会，聚散有时，豪情晚照。 微软亚洲研究院早期成员 虽然官方尚未发布详细的研究计划和技术细节，此次“清华+智源”的组合，无法不让人联想到未来“健康大模型”的发力方向可能——智源研究院今年发布了“中国首个+世界最大“人工智能大模型“悟道”，成立不到三年已成为近年人工智能领域科研炙手可热的新势力。 清华（AIR）- 智源健康计算联合研究中心召开首次会议1 从孤立到协同，从开环到闭环 人工智能带给医疗行业的想象空间是无限的，但要真正大规模应用于临床，实现遍地开花，在深入发展过程还存在各种问题，尤其是健康领域数据的孤立与开环，面临发展瓶颈。 “清华（AIR）- 智源健康计算联合研究中心”发力第一步，是先为主动、个性化、智能化的健康应用搭建基础平台，打造一个更专业、可依靠的个人智能健康管理助手。 马维英博士表示，联合研究中心将充分发挥合作双方优势，联合健康医疗领域产业合作伙伴，结合产业应用场景，通过人工智能技术推动更智能的个人健康管理。 在技术上，通过多模态神经符号AI，结合相关性、注意力机制和因果关系，使不同的表达和模型可以彼此相互训练、相互学习。同时结合对抗、协作、多模态、多任务、迁移学习、联邦学习等前沿AI技术，最大程度地释放个人健康数据巨大潜力，发挥健康数据的协同能力，为主动、个性化、智能化的健康应用搭建基础平台。 最终通过人工智能技术推动健康各领域，从孤立、开环走向协同、闭环发展，推动被动式健康管理走向提早预测、主动预防、个性化、主动参与的新范式，实现更智能的个人健康管理，更有效的公共健康治理。 2 强强联合，从定位、模式到人才 定位：健康管理领域的进步，核心价值观是患者。清华AIR与智源研究院作为中立研究机构，定义了非逐利、非商业的先天属性，这个基本底色是衔接资源、打通数据、最终长远造福大众的独特发展优势。 模式：清华AIR和智源研究院，两家代表性创新型研究院的强强联合。智源推崇自由探索与目标导向相结合，支持科学家勇闯AI科技前沿“无人区”使命。“悟道大模型”“智源学者计划”“智源大会”等——成立不到三年已成果连连。清华大学智能产业研究院（AIR）则更加“产业”落地导向，推崇Open（开放）、Flexible（灵活）、Novel（创新）。两家研究院的协作，更加具备打破、连接、协同的创新活力，在科研突破和产业应用，都未来可期。 人才：顶尖AI、医疗与产业专家。目前，联合研究中心汇集了人工智能机器学习、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、分布式计算、物联网、智能硬件等领域的高水平研究人员。还在和清华大学生命科学，医学，公共卫生等研究团队的合作，进行交叉研究部署。 智源-清华AIR健康计算联合研究中心主任马维英博士 研究中心主任马维英，为清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家，历任微软亚洲研究院常务副院长、字节跳动副总裁兼人工智能实验室主任。 同时，智源研究院的“智源学者”和“青源学者”计划都汇聚了国内人工智能领域最顶尖的学者，为开展健康计算和智能健康管理系统开发奠定了人才基础。 几方优势汇聚，“清华AIR-智源AIR健康计算联合计算中心”将持续发力，以AI技术研究新范式，盘活健康大数据，最终打造人工智能健康管理的全链条。 3 拥抱“人工智能+健康医疗”大趋势 近年来，各种“慢性病”和“亚健康”已经成为危害人类健康的头号杀手，仅在中国，就有超过3亿多的慢病患者。 “面向人民生命健康” 被列为新时期中国科技发展的四大方向之一。在北京刚刚发布的“十四五规划”中，做大两个国际引领支柱——“新一代信息技术”和“医药健康”，是打造面向未来的高精尖产业新体系的新目标。 从被动治疗到主动预防，改变疾病和各种并发症，减轻医疗负担——AI+健康管理，正是重要发力点。 数据层面来讲，随着人工智能、大数据等技术的不断向下渗透，传统医疗、保健、体检机构等，已然储备了大量与医疗健康相关的数据。而随着诸如基因测序等技术的不断发展，其测序成本也在逐步下降，这也促进了医疗数据的产生。这为人工智能参与健康管理提供了可发力的深厚基础。 产业前景上，随着我国人口基数的不断增长，经济技术水平不断提高，人口老龄化逐渐演进，种种因素必然导致我国的医疗健康产业，将成为世界增长最快的产业之一。 可以看到，无论是宏观政策、社会进程，还是市场选择、技术发展 ，万事已渐具备，只看人工智能将如何刮起健康管理效率变革的东风。 由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI科技评论的推送。为了第一时间收到AI科技评论的报道， 请将“AI科技评论”设为星标账号，以及常点文末右下角的“在看”。