医生

人工智能（AI）已经成为医疗领域的新宠，其智能诊断系统正在以惊人的速度改变着我们对医疗的认知。本文将深入探讨AI医疗技术的革命性变革，以及它对传统医疗模式的挑战与冲击。 随着人工智能技术的迅猛发展，AI医疗正在成为医疗行业的新风口。这一技术的代表之一就是智能诊断系统，它的出现让人们不禁思考：在AI医疗时代，医生的角色是否被取代了呢？ 首先，让我们看看智能诊断系统是如何“秒诊”疾病的。这些系统通过大数据分析和机器学习算法，可以在短时间内对疾病进行准确诊断。传统的诊断方式常常需要医生花费大量时间来查阅病例和文献资料，但是智能诊断系统可以在几秒钟内完成这一过程，并给出高度可靠的诊断结果。 其次，智能诊断系统的出现给传统医疗模式带来了巨大的冲击。传统医疗模式依赖于医生的经验和技能，但是这种方式往往存在主观性和局限性。而智能诊断系统可以消除这些主观因素，从而提高了诊断的准确性和效率。这也使得一些人开始质疑，在AI医疗时代，医生的作用是否被边缘化了。 但是，我们也不能忽视AI医疗技术所带来的挑战和问题。首先是数据安全和隐私保护问题。智能诊断系统需要大量的医疗数据来进行训练和学习，但是这些数据往往涉及到患者的隐私信息，如何保护这些数据的安全性成为了一个亟待解决的问题。 另外，智能诊断系统虽然可以提高诊断的准确性和效率，但是在某些情况下，医生的经验和判断仍然是不可替代的。尤其是在处理一些复杂病例和罕见病种时，医生的临床经验和专业知识仍然是至关重要的。 综上所述，尽管AI医疗技术已经取得了巨大的进步，但是在AI医疗时代，医生仍然是医疗行业的中流砥柱。智能诊断系统的出现不是要取代医生，而是要与医生共同合作，共同为患者提供更好的医疗服务。相信在不久的将来，AI医疗技术将会取得更大的突破，为人类健康事业带来更多的福祉。

近年来，人工智能（AI）技术在医药领域的应用呈现出日益广泛的趋势，已经成为当今科技发展的一大亮点。从药物研发到医疗诊断，从医疗设备到健康管理，人工智能（AI）技术正逐步改变着传统的医疗模式，这一趋势不仅为医疗行业带来了巨大的变革，也为人类健康事业带来了新的希望。 药物研发的潜力与挑战 在药物研发方面，人工智能（AI）技术被寄予厚望，但目前尚未见到生成式人工智能（AI）在药物研发中的实质性拐点。尽管如此，传统的药物研发过程通常耗时费力，长期来看，人工智能（AI）技术将有望帮助药物研发实现降本增效的目标。通过人工智能（AI）技术的应用，科学家们能够更快速地筛选出候选药物，并预测药物的生物活性和副作用，从而提高药物研发的效率和成功率。例如，通过人工智能（AI）技术的应用，科学家们可以在海量的化合物数据库中快速发现具有潜在治疗效果的化合物，并通过模拟实验预测药物在人体内的代谢途径和副作用，从而为新药的研发提供重要参考。 医疗诊断的智能化 在医疗诊断方面，人工智能（AI）技术的应用也日益广泛。传统的医疗诊断通常依赖于医生的经验和专业知识，但是医生数量有限，诊断结果存在主观性和误差性。而借助AI技术，医疗诊断可以更加客观、准确。例如，通过深度学习算法，人工智能（AI）系统可以从医学影像中快速准确地识别出疾病的迹象，帮助医生进行更准确的诊断。此外，人工智能（AI）技术还可以根据患者的临床数据和基因信息，预测疾病的发展趋势和治疗效果，为医生制定个性化的治疗方案提供重要参考。 医疗设备的智能化发展 在医疗设备领域，人工智能（AI）技术正逐步实现设备的智能化，人工智能（AI）与超声设备和手术机器人的结合备受期待。通过将人工智能（AI）技术应用于超声设备和手术机器人中，医生们可以获得更加精准的诊断结果和更安全有效的手术操作，提高手术的成功率。这不仅提升了医疗水平，也为患者带来了更好的治疗体验。特别值得关注的是，随着以旧换新政策的推进，高端新型产品将成为未来业内设备采购的主流方向，为医疗设备的智能化发展提供了更为广阔的空间。此外，人工智能（AI）技术还可以通过对医疗设备的数据进行实时监测和分析，提前预警可能出现的故障和问题，确保医疗设备的稳定运行和安全使用。 大健康与医疗服务的融合 除了药物研发和医疗设备，人工智能（AI）技术还在大健康和医疗服务领域展现出巨大的潜力。传统的健康管理主要依靠医生的指导和患者的自觉性，但是由于医疗资源有限和患者个体差异性，传统的健康管理模式存在局限性。而借助人工智能（AI）技术，通过数据分析和智能算法，医疗机构能够更好地管理医疗资源、优化医疗流程，并提供个性化的诊疗方案，健康管理可以实现个性化和精准化。此外，人工智能（AI）技术还能够为患者提供更便捷的医疗服务，制定个性化的健康管理方案，并提供定制化的健康咨询和指导。例如在线咨询、远程诊断等，极大地提升了医疗服务的效率和便利性。此外，人工智能（AI）技术还可以通过监测患者的健康数据，预测患者可能出现的健康问题，并及时提供预防和干预措施，帮助患者保持健康。 人工智能（AI）技术在医药领域的应用前景广阔，正在为医疗行业带来巨大的变革和发展机遇。随着技术的不断进步和医疗制度的改革完善，相信人工智能（AI）技术将在未来发挥越来越重要的作用，为人类健康事业贡献更多的力量。

随着AI＋医疗的进一步融合、深入，适用于细分医疗领域的AI辅助技术也在不断加强。服务机器人多个应用场景中，医疗必然是最重要之一。这不是简单的科技辅助，而是成为治疗环节的一部分，它们的角色开始转为“医组成员”，它们会测量患者的脉搏、扫描生命体征、阅读病例记录甚至进行手术。 以下是此领域的15个重大进步，它们将重塑人类的生活。 1、 达芬奇 这是一种模糊“机器人”和“医疗工具”之间界限的机器，因为该设备始终处于外科医生的完全控制之下，但它所带来的进步令人震惊。 使用daVinci系统，只需几个小切口即可完成手术，并且具有极高的精确度，这意味着出血减少，愈合更快，感染风险降低。 虽然daVinci已经存在了将近18年，但它仍然越来越先进，但随着大型科技公司迅速开始使用daVinci开发具有更多自主功能和更广泛能力的类似系统，未来将有更多可能。 2、 驱动和感觉假肢 在过去的几年中，假肢领域取得了很大的进步，问题不再是“我们能否为肢体做出合适的替代”，而是“我们能做出比自然更好的东西”。 在麻省理工学院生物机电一体化实验室，研究人员创造了陀螺仪驱动的机器人肢体，能够跟踪自己在三维空间中的位置，并将其关节向上调整为每秒750次。最重要的是，他们开发了仿生皮肤和神经植入系统，与神经系统相连，允许用户接受假肢的触觉反馈，并像正常肢体一样控制它。这是人与机器统一的巨大飞跃，也是美国200多万截肢者（全世界将会更多）的重要救助来源。 3、 内窥镜检查机器人 内窥镜检查是将长线上的小型相机或工具通过“自然开口”推入体内以寻找损伤，异物或疾病痕迹的过程。这是一个令人不舒服和微妙的过程，但这即将成为历史。 像Medineering这样的公司对这一程序进行了新的改进，使用了细长的、灵活的机器人，可以像RC车一样驾驶到医生需要的确切位置。然后，他们可以在没有人手颤抖的情况下握住它们，并使用各种工具，从而进行活组织检查。 4、 矫形器（AKA外骨骼） 机器人外骨骼被用来帮助瘫痪的人再次行走，它们还可用于纠正大脑或脊髓损伤后的畸形或康复，提供微弱的肌肉，提供运动所需的额外帮助，并开始治愈损伤。大多数这些外骨骼通过用户输入和预设运动的组合工作，但随着神经界面的进步，直接精神控制的外骨骼被广泛使用只是时间问题。 5．靶向治疗微型机器人 虽然是相对较新型的医疗机器人，但却是非常有前途的。它们工作的基础是使用近微观机械粒子将药物或其他疗法定位到体内的特定目标部位，这可以用于向肿瘤递送辐射，或者通过将药物限制在可能需要的器官来减少药物的副作用。

原标题：咸阳市第一人民医院：咸阳市首家AI-智能预问诊服务正式上线 为提高医患沟通效率，提升诊疗服务质量，提升患者就诊体验，咸阳市第一人民医院“智能预问诊服务”即日起正式上线啦！ 咸阳市首家！啥？啥是“智能预问诊服务”？ 门诊导医：简单来说，就是问诊前的一次预先问诊！ 当您完成挂号等候就诊时，通过手机端完成“预问诊”服务，填写初复诊、主诉、既往史、过敏史、现病史等信息，填写完成后，在医生接诊时，可查看患者填写的资料，从而快速、精准地了解就诊需求，实现病史信息的快速采集！ 网上挂号后填一填几秒完成预问诊！ 在市一院微信公众号、院内自助机及人工窗口预约挂号成功后，系统会自动弹窗引导患者前去填写预问诊信息，给医生留言。 或者就诊前，在我的挂号，相应的挂号记录下点击预问诊。 根据系统提示，根据您的实际情况，填写相应的主诉、既往史、现病史等信息，系统生成预问诊报告。 您的预问诊就结束啦 医生在接诊时，可将您填写的预问诊信息直接导入病历中。 “智能预问诊服务” 帮助患者更高效地与医生面对面交流赶紧来体验吧！ 来源：咸阳市第一人民医院返回搜狐，查看更多 责任编辑：

人工智能技术不断更新迭代，推动“AI+医疗”加快发展。 1、诺和诺德与英伟达共建超级AI计算机 3月19日消息，据媒体报道，诺和诺德基金会宣布与英伟达达成协议，为北欧国家丹麦建造一台名为 “GEFION” 的超级AI计算机，引领该国进军AI领域。 “GEFION”将专注于生成式AI的应用，特别是在药物发现和蛋白质研究领域。 基金会首席执行官对AI技术未来发展的潜力充满信心，他预计AI可以将早期药物发现工作的时间，从通常的3-4年缩短到1年，并强调蛋白质发现研究是一个特别有前景的领域。 Thomsen表示：医疗保健将是“GEFION” 的一个重点领域，“GEFION” 预计将从2024年底开始进行试点项目测试，并计划于2025年初全面启动，将成为学术界、医疗界以及包括诺和诺德在内的企业界强大的科研助手。 2、英伟达AI医药发展情况 在今年的英伟达GTC2024大会，与医疗保健和生命科学相关的会议共有90场，数量在具体行业分布中排名第一。 这90场会议中还云集了包括强生、GSK、默克、诺华、基因泰克、安斯泰来等医药巨头高级专家及Recursion、VantAI、Iambic Therapeutics等AI制药公司的创始人。 黄仁勋认为数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。 英伟达官网显示，“NVIDIA 初创加速计划”已培育1800余家医疗健康初创公司。近两年英伟达疯狂投资布局AI制药赛道。 近期，黄仁勋一句“AI+医药”或成“下一个黄金赛道”，更是给全球AI制药行业增添了巨大的发展信心。 3、国内AI医疗方面的政策 3月12日，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）宣布拟发起成立“生物医药产业工作组”。 中国人工智能产业发展联盟表示，该工作组旨在联合开展人工智能+生物医药前沿技术与产业发展研究，开展标准研制和监管科学研究工作，发挥联盟的资源整合优势，促进跨界交流合作，推进生物医药产业数字化转型，加快未来技术创新和未来健康产业发展。 4、AI医疗各分支 大数据、AI技术与医疗的深度融合体现在医疗产业不同的环节。 1）AI制药 通过AI技术缩短药物研发周期，提升新药研发的成功率。 传统的药物研发主要包含药物发现、临床前研究、临床试验和上市销售环节。伴随着药物研发数据的高速累积和数字化转型，以及AI的加速发展，AI在新药发现环节应用日益增多，优势也得到突出体现。 AI制药相关企业：泓博医药、美迪西、首药控股、成都先导、药石科技、皓元医药、泰格医药。 2）AI医疗诊断 在临床诊疗阶段，通过AI可提升诊断的准确性，为医生提供更为精准的诊疗决策。 AI医疗相关企业：理邦仪器、润达医疗、朗玛信息、贝瑞基因、安必平 3）医疗数字化 在医疗数字化方面，通过发展有赖于大规模的结构化、标准化的医疗数据，进而基于此训练出更加精准的算法模型。 相关企业：嘉和美康、艾隆科技、塞力医疗 5、关于医药 目前医药各板块处于历史低估，尤其是创新药和CRO方向。 近期医药方面利好政策不断，创新药在今年两会期间的政府工作报告中被首次提及。 前几天市场流出的全链条支持创新药发展的文件，虽然不知何时落地，支持力度很大。 随着AI的快速发展，助力医药行业加快发展。 是该医药反弹的时候了。 声明：本文只做信息分享，不构成任何投资建议，市场有风险，投资需谨慎。 关注我，了解各行业内容！

“医准智能落户丽水经开区之后，销售额相比去年同期增长50%以上！”日前，医准智能科技有限公司总部传来好消息，相关负责人仇恒媛说：“这离不开丽水市以及丽水经开区对健康医药产业的高度重视，为我们开拓了人工智能医疗产品的应用场景。”去年10月，医准智能科技有限公司将总部从北京迁到丽水经开区。在浙西南丽水正式开启了全新航程。3个多月时间，就实现了5000多万订单额，并试点首个医疗影像县域智能化平台，帮助影像医生快速提升诊断效率和诊断质量，得到了医疗机构和医生的好评。医准智能致力于AI智能辅助医学影像诊断，将人工智能技术赋能乳腺癌、肺癌、甲状腺癌、冠⼼病等重⼤疾病的早期筛查及精准诊断。作为行业首家国家级专精特新“小巨人”企业，医准智能不仅推出了覆盖图像采集、质量控制、影像分析、诊断报告、临床治疗、教育培训的全站式解决方案，更实现了影像全流程智能化。这一创新性的服务模式，有效助力了影像设备智能化升级，提升了临床诊疗的标准化水平。目前，医准的产品已覆盖全国32个省市自治区的2800多家各级医院，累计服务患者超过2亿人次。“经开区的服务很给力，处处体现了服务精神和效率为先，落户经开区，是很正确的选择！经开区仅用一天就办结了企业工商地址迁入手续，第二天就发放了营业执照，为我们大大节省了时间。”谈及经开区的政策支持，仇恒媛滔滔不绝，在资金、税收、人才引进和技术创新等多个方面，经开区都给予了医准智能大力的帮助，这使得医准智能能够专注于技术研发和市场拓展，加速其在智能医疗领域的创新步伐。面对新的一年，医准智能制定了明确的发展计划。产品研发方面，公司将加快腹部、心脏和妇产超声AI的开发，实现超声主要病种的全覆盖，以增强竞争力。同时，公司还计划实现业务收入的翻番增长，并积极准备新一轮的融资和上市工作。“展望未来，医准智能将继续深耕智能医疗领域，以AI技术为更多患者带来福音。”仇恒媛说，医准智能会用好经开区的政策支持，把在浙江和丽水落地的超声AI、智慧医疗云等创新业务尽快向全国推广，让医准成为丽水经开区人工智能医疗行业里的一张“金名片”，为提升医疗水平和患者福祉贡献更多力量。 记者｜雷莹莹 责编| 曾 翠  终审 | 潘坚毅 签发| 梅进波转载请注明出处 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 用新质生产力护航“绿水青山”！丽水经开区这家企业这样干 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 瞄准新质生产力赛道 刘志伟率队赴长三角开展“双招双引” ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 省应急管理厅来经开区督导化工园区整治提升工作

一、热点事件 英伟达GTC 2024大会上，医疗健康成为“重头戏”。 本届大会上与生命科学/医疗保健有关的会议共计90余场，首次超过了硬件、半导体、汽车等科技领域，居全行业第一。 在大会上，英伟达推出基于医疗场景的25个微服务，以加速药物研发、医学影像、基因组学分析等医疗工作流。微服务包括一系列药物发现模型，筛选数万亿种药物化合物，收集更多的患者数据以帮助早期疾病检测、实施更智能的数字助理等。 种种迹象都在印证英伟达CEO黄仁勋之前在公开场合将“AI+医药”认证为下一个“黄金赛道”的理念。“AI+医疗”迎来风口，多维赋能全产业链。 二、热点点评 1、AI 全面赋能医药健康领域，市场快速增长 “AI+医疗”可以多维赋能医药全产业链。目前，“AI+医疗”已步入快速发展新阶段，AI在药物研发、疾病诊断及筛查、医疗影像、手术机器人等细分应用场景全面渗透，多维触达医药全产业链。 从市场空间看，根据 Global Market Insights 报告，2022年全球医疗AI市场规模超过50亿美元，并预计将以超过 29%的年均复合增速增长。从市场结构看，药物发现和医学影像是AI应用最重要的两个领域，合计占比超过50%。随着制药工业发展和AI技术迭代，预计2032年AI药物研发市场规模将超过205亿美元。 2、AI医疗影像：增长最快的细分市场 AI 医疗影像应用相对成熟，产品上市数量较多。AI医疗影像通过深度学习方式，达到病灶识别与标注、靶区勾画等功能，帮助医生更快发现隐藏病灶，完成诊断治疗工作。当前，全球AI医疗正处快速发展阶段，各国积极推出各项扶持政策，多款AI医疗影像设备获批上市，涉及心脏、肿瘤、肺部等多领域，AI医疗影像正式迎来商业化时代。国内AI+医学影像主要应用于辅助临床诊断和早期筛查，核心为计算机视觉和深度学习。2023年前11个月，国家药监局公布的AI软件审评审批数达到48个，超过了2022年全年3个。在各类智能手术机器人规划导航类应用（10款）相继获批，医疗AI主要场景由“辅助诊断”变为“辅助诊断+辅助诊疗并行”。 目前冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业化进程正在推进。部分头部企业则主要基于某一临床科室应用起家，发展成为精品后，将业务线拓展至其他临床科室。 3、AI药物研发：商业化破局点临近 AI制药是指将人工智能技术嵌入到新药研发的生命周期中，即通过将机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术应用到新药研发的各个环节，包括靶点发现、化合物筛选、临床试验等环节，以优化新药研发的效率与质量，节省新药研制的研发成本。 目前AI制药企业布局集中于药物发现及临床前研究环节。药物发现分为靶点发现及验证及候选化合物发现，从技术上来看，虚拟筛选和端到端的化合物生成分别代表AI在效率和创新上的优化效果。2022年7月，DeepMind公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）利用AI系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖地球上所有已知蛋白质。生成式AI模型可以生成全新的蛋白序列或结构，这将在较大程度上拓展用于药物研发的初始蛋白结构库，针对特定效果调整属性的生成，加速药品研发流程。 国内外公司积极推进AI制药。全球方面，AI医药公司Isomorphic Labs与礼来和诺华签署协议，达成合作伙伴关系，将AI技术用于新药物发现。国内方面，近日国内AI制药独角兽之一的英矽智能在Nature Biotechnology杂志发表研究论文，揭示了公司使用人工智能开发的TNIK抑制剂，从靶点发现到临床II期的研发全过程，并首度披露该款AI药物的临床前和临床试验数据，截至目前，全球尚没有一款AI研发药物成功上市，英矽智能的这款TNIK抑制剂（INS018-055）研发进度超前。 4、AI医疗信息化 国内医疗信息化快速发展，商业模式多样化，AI在院内信息化中的应用场景较为多元。信息学中的AI技术以支撑技术存在，置于成熟产品或解决方案中，提供辅助诊疗，如智能问诊、智能电子病历生成、人机交互助手等。 风险提示 本资料仅为服务信息，不作为个股推荐，不构成对投资人的任何实质性建议或承诺，也不作为任何法律文件。市场或相关产品历史表现不代表未来。投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。市场有风险，投资须谨慎。 数据来源：wind、iFind、各新闻媒体，