AI在健康领域的真正潜力何在？从亚健康到疾病管理，这些角落它能发挥巨大作用！
2019年AI健康问诊崭露头角，但使用者多数因新鲜感而非实际需求。AI在疾病诊断上逊于医生，原因在于其无法处理症状全貌和关键判断。然而，AI在亚健康管理、就医提醒和疾病后管理中显示出潜力，通过记录用户数据和提供个性化建议，能帮助预防疾病和优化调整。尤其在孕期管理和婴幼儿健康领域，AI作为新手引导和知识推送的工具，可显著提升用户体验。AI的核心价值在于利用伴随服务创造更精准主动的用户服务，而非单纯的咨询服务。
揭秘日赢集团力推的科技健康神器——医加医健康机器人，你离全面健康还远吗？
日赢集团是一家提供全方位健康管理服务的控股集团，以"健康延长生命、金融美好生活、教育升华心灵"为核心理念。旗下上海医加医科技公司专注于高科技健康科技，通过互联网医疗技术，研发出涵盖养生、咨询、保险等在内的多元健康产品和服务，特别是其自主研发的健康机器人，实现了自检和全面在线诊疗，深受市场欢迎并已应用于多个领域。
医疗AI,解决看病难的未来答案？看完视频，你心动了吗？
面对医疗资源短缺和分布不均的问题，文章指出"看病难"已成为许多人面临困扰。为缓解这一情况，人工智能(AI)在医疗领域通过协助诊断、健康管理以及智能治疗等方式展现其潜力，特别是在视频中展示了AI技术的实际应用。若想深入了解AI在医疗领域的更多作用，可阅读《中国医疗人工智能产业报告》或通过投稿联系作者。
医疗界正经历AI革命？机器人医生、癌症新希望与智能药房的未来已来
随着人工智能医疗的发展，机器人已广泛应用于全球医院，如沃森机器人提供癌症辅助诊疗服务，达芬奇机器人用于手术，AI助力多医疗细分领域并预计通过大数据深度学习改变医疗行业，带来更快速准确诊断和治疗，降低误判。腾讯觅影利用深度学习进行早期疾病筛查，而智能诊疗则是AI在医疗的核心应用场景。此外，人工智能也在药物研发、康复及护理机器人等领域展现出巨大潜力，逐渐渗透日常医疗保健，成为新的创业热点。
「AI医生时代已来？顶尖医学杂志发布AI诊断儿科疾病新突破」
《Nature Medicine》发表依图医疗与广妇儿联合团队使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病的研究，这是全球首例基于中文EHR的NLP技术临床智能诊断，分数领先同类研究。该成果由广州市妇女儿童医疗中心团队、加州大学圣地亚哥分校等合作完成，受到100余家国内媒体关注，标志着AI在医疗辅助诊断领域的里程碑式进步。然而，实现全面准确的应用仍面临数据集成和验证的挑战，需要多领域专家共同努力。
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医学新纪元：AI医生与华西医院谁能更胜一筹？医疗AI时代，中医何去何从？
国内首次AI医生与真人医生PK在成都高新海尔森医院成功，结果显示AI医生成绩7.2分，与真人医生96%一致，虽存在概念错误、系统性等问题，但问诊全面，基层医疗和互联网医疗应用前景广阔，加速了药店诊所模式及医疗服务产品线上线下融合。AI时代对医疗机构提出运营和服务能力要求，中医需加大AI开发力度以应对挑战。
谷歌医疗大模型登Nature，Med-PaLM重磅揭秘！AI医生成绩比肩人类
编辑：编辑部 【新智元导读】AI界的「妙手仁医」即将诞生。谷歌今日揭秘了Med-PaLM技术，并发布了最新评估基准，研究登上了Nature。 5月I/O大会上，Med-PaLM 2重磅升级，甚至达到了专家水准。 今天，谷歌揭秘微调后的Med-PaLM，同样在医学问题上一骑绝尘。 研究成果已登Nature。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2 这项研究最重要的贡献在于，谷歌提出了全新的MultiMedQA评估基准，以评测大模型在临床方面的能力。 OpenAI带着ChatGPT在通用大模型领域领跑，而AI+医疗这条赛道，谷歌称得上是头部领先者。 有人或许疑问，这和Med-PaLM 2的区别在哪？ 论文作者给出了答复，Med-PaLM 2是最新的模型，在USMLE风格的问题上达到了86.5%的准确率，比谷歌自己的Med-PaLM的最先进结果提高了19%。 主要贡献 如何评估AI的回答？尤其，在医学领域，对治病方案、医疗操作准确性要求极高。 目前，常见的评价医疗模型最主要的方法，主要依赖单个医疗测试的得分。 这就像把AI当成考生一样，去测试他的水平，然而在真实的医疗场景中，有时候并不能应对自如，甚至是个未知数。 那么，如何将一个AI考生变成一个真正的AI医生，构建一个全面的评估至关重要。 对此，谷歌提出了一个全新的基准测试——MultiMedQA，其中涵盖了医学考试、医学研究等领域的问题和回答。 基于MultiMedQA，研究人员还评估了PaLM及其指令微调变体Flan-PaLM。 接着，通过利用提示策略的组合，Flan-PaLM在MedQA（美国医疗执照考试USMLE）、MedMCQA、PubMedQA和MMLU临床主题上超越了SOTA。 特别是，在MedQA（USMLE）上比先前的SOTA提高了17%以上。 最后，研究人员通过指令提示微调，进一步将Flan-PaLM与医学领域对齐，并提出了全新的医学模型——Med-PaLM。 在人工评估框架下，Med-PaLM对消费者医学问题的回答与临床医生给出的回答相比表现出色，证明了指令提示微调的有效性。 医疗大模型最新基准MultiMedQA 谷歌最新Nature研究的第一个关键贡献：在医学问答背景下评估LLM。 谷歌构建的最新基准MultiMedQA，是由七个医学问答数据集组成的基准。 其中包括6个现有数据集：MedQA 、MedMCQA 、PubMedQA、LiveQA 、MedicationQA和MMLU临床主题 。 值得一提的是，谷歌在此添加了一个全新数据集，即第7个数据集「HealthSearchQA」。 它由常见的搜索健康问题组成，仅这个数据集就包含了3173个常见消费者医学问题。 具体来讲，这些数据集构成如下： – MedQA数据集由USMLE风格的问题组成，有四个或五个可能的答案。开发集由11,450个问题组成，测试集有1,273个问题。 – MedMCQA数据集包含来自印度医学入学考试（AIIMS/NEET）的194,000多个四选项多项选择题。该数据集涵盖2,400个医疗保健主题和21个医学主题。开发集很丰富，有超过187,000个问题。 – PubMedQA数据集由1,000个专家标记的问答对组成，其中任务是在给定一个问题的情况下产生一个是/否/可能是多项选择题的答案，并将PubMed摘要作为上下文（Q+上下文+A）。 – MMLU包含57个领域的试题。团队选择了与医学知识最相关的子任务：解剖学、临床知识、大学医学、医学遗传学、专业医学和大学生物学。每个MMLU子任务包含四个选项的多项选择题以及答案。 – LiveQA数据集是作为2017年文本检索挑战赛（TREC）的一部分策划的。该数据集由人们提交给国家医学图书馆（NLM）的医学问题组成。 –...
支付宝推AI就医助理，AI就诊体验如何？全国医院开放接入，未来医疗会是这样吗？
支付宝推出“AI就医助理”解决方案，利用AI技术助力医疗机构提供全方位“AI陪伴就诊”服务，包括诊前匹配、就医规划、术后管理等，并以数字人形式提供个性化的语音交互和导航服务。该方案通过集成多种技术能力，如自主研发的数字人技术和大模型，简化流程，降低老年人学习成本，同时通过平台开放和技术创新，解决患者就医难题，推进公立医疗服务数字化，计划向更多城市扩展服务。
医疗AI？优势何在？隐患又是什么？”
该文探讨了人工智能在医疗领域的应用，其优点包括提高效率与精准度，但也存在隐私泄露和算法不公的风险。作者强调，尽管人工智能有巨大潜力，但在实际使用中必须确保保护患者隐私、维护公正性和尊重医生的专业判断，视其为辅助工具而非替代。