人工智能辅助阅片：创新医疗器械DeNovo分类批准
安翰科技研发的NaviCam ProScan胶囊内窥镜人工智能辅助阅片软件近日获得美国FDA批准注册，成为首个获此类别审批的人工智能系统，可提高医生工作效率和诊断准确性。
AI赋能医疗与中医学：异曲同工之妙的“中医式”科学
这篇文章探讨了人工智能和中医这两个看似无关的话题在一些方面实际的相似性，例如公众认知、逻辑框架以及特征工程。作者认为，AI医疗和中医在公众眼中没有明确的评价标准，都具有神秘的力量，且在诊断方式上依赖特征工程。同时，AI医疗和中医在数据的处理方式上也存在相似之处，都在不断积累和运用数据来改进自身。
AI赋能医疗：人工智能在医疗领域的应用现状与发展前景
AI医疗概念主要指通过互联网基础设施和数据收集，将人工智能技术和大数据服务应用于医疗行业，提升医疗行业的诊断效率和医疗服务质量，以更好地解决医疗资源短缺和人口老龄化等问题。人工智能在医疗领域的应用场景主要包括医学影像诊断、慢性病管理、生活方式指导、疾病排查和病理研究以及药物开发等，其中 disease risk prediction 和医学影像是最热门的应用场景之一。人工智能在医疗领域的创业公司和产品主要集中在八大应用场景，包括疾病风险预测、医学影像、辅助诊疗、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台和虚拟助理等。
AI医疗：四大应用场景揭秘
AI医疗未来的发展前景广阔，将在医学影像识别、智能诊疗、药物研发和医疗机器人等多个领域发挥重要作用。借助AI技术，可以提高医生的工作效率，降低误诊率和漏诊率，同时为基层医生提供实用支持。然而，AI医疗的应用也面临一些挑战，如如何评估AI对医疗决策的影响，以及医院如何应对误诊及其后果等。尽管如此，AI医疗仍然具有无限的发展潜力，有望推动医疗行业的革新。
AI医疗影像：现状、挑战与机遇
本文探讨了2019年AI医疗的发展现状，重点关注了医疗影像AI领域。自2017年以来，智慧医疗已备受关注，而AI在医疗影像中的应用已经成为热门话题。资本投入逐渐回归理性，企业由早期的技术积累转向产品落地。目前，医疗影像AI仍处于竞争与合作交织的阶段，技术和产品共同推进。尽管医疗影像AI取得了一定的进展，但取代放射科医生仍显得言之甚早，且医疗影像分析并不只依赖于图像本身。
谷歌新研发AI诊断系统通过图灵测试，医疗诊断领域迎来重大突破
谷歌最新研发的诊断对话式人工智能（AI）成功通过图灵测试，显示其在医疗诊断领域的巨大潜力，或将在AI医疗的发展中扮演重要角色，提高医疗精准度和效率，解决全球医疗资源不均和专业医生短缺问题，引发AI医疗的伦理问题、数据隐私保护及合作方式的讨论。
AI数字医生的未来:数字分身的应用与影响
这篇文章介绍了人工智能助手的技术进步,特别是在AI数字医生方面。通过高度仿真的声音、动作和神态,AI数字医生的表现越来越逼真。倒映有声公司的AI数字分身技术可以让医生不再需要自己拍摄视频,从而节省时间和精力,同时也提高了医疗效率。这种技术的应用使得真人的劳动力的解放成为可能,为医疗行业带来了巨大的变革。
AI赋能：人工智能如何改变医疗行业
在市场需求不断变革的背景下，人工智能的发展已经从初期的技术创新逐渐转向了赋能。近年来，AI已经在安防、汽车、教育、传统制造业和医疗等领域取得了深刻的应用和成果。互联网巨头BAT的深度布局进一步加速了AI商业化的进程。特别是在医疗领域，AI被誉为赋能行业的首选之一。这是因为传统医疗最大的痛点是资源不均衡，而AI与医疗的结合可以有效地解决这一问题。因此，AI医疗也成为了资本最看好的领域。
AI超级医生：未来医疗革命的引领者
这篇文章主要阐述了一种基于AI技术的医疗检测与治疗方案。该技术能在一分钟内检测出大量生理生物信息，实现疾病的早期发现和预防，准确率达到95%。此外，该技术还能通过改变DNA病变、细胞和经络阻塞引起的疾病的治疗方式，实现二小时内90%的康复率，对于癌症肿瘤的效果尤为显著。然而，由于大环境的限制，这一创新技术并未得到广泛应用。
人工智能时代的医疗革命：从辅助诊断到替代决策
这篇文章主要探讨了人工智能在医疗领域的应用及其对医生职业的影响。首先，由于诊断疾病或判断预后的数据或图像具有可标准化、量化、结构化的特点，人工智能能够较为高效地完成这些任务，且不受疲劳影响，未来有可能替代人类进行判断。其次，文章提及了人工智能在肿瘤领域的一些应用，如辅助诊断和治疗方案选择等。最后，作者认为人工智能问题不仅涉及专业领域，还涉及到哲学、社会、心理等多个层面，需要综合考虑。