- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI科技评论
动态｜洛杉矶加大（UCLA）发明智能医疗助手，人工智能将重塑医疗领域吗？
他在谈到人工智能的应用时表示： 我们认为人工智能完全有可能在介入放射学中作为一种低成本、自动化的医疗助手，用于改进患者的治疗和护理。 如今，人工智能已经改造了很多行业，我们相信它在改造医疗领域，同样有着巨大的潜力。 在这项研究中，运用了深度学习技术的医疗助手需要理解范围极广的临床医学问题。 该研究团队的专家们通过向程序输入超过2000个常见的介入放射医师咨询的模拟案例，从而建立起一个介入放射学的知识库。通过这种形式的学习，这个程序能够立刻对临床医师提出的问题给出最佳的答案。 在这个智能医疗助手不断改进的过程中，专家们也希望进一步扩展其工作范围，让它协助其他科室医生的交流，例如心脏病学专家和神经外科医生。 Suh；加州大学洛杉矶分校（UCLA）大卫格芬医学院，《CA.SIR年度科学会议》2017年3月4日至9日。
1.3K80发布于 2018-03-12 - 来自专栏VRPinea
医疗康复再添猛将，VR成患者得力助手
MindMaze位于瑞士，是一家创立于2012年的神经技术科技公司，主要做VR＋医疗方面的应用。2015年，MindMaze推出了其第一款可通过思维控制的虚拟现实游戏系统MindLeap。 其实除了MindMaze，面对医疗市场的迫切需求，不少企业都尝试研发了用于医疗康复的VR产品和技术。 VR+儿童康复 ? 据悉，VRPhysio的产品已获得FDA的许可，并作为医疗辅助设备投入到应用中。 VR+戒毒辅助 ? 在国内，VR还被运用到了一项特殊的康复领域——戒毒。浙江良渚在2016年底开始进行VR戒毒试点。 医疗因其紧迫的需求性正在成为使用VR技术仅次于游戏的领域，但是除了医疗和游戏，VR还在很多领域发光发热。小到VR读书、VR减肥、VR音乐、VR养鸡等；大到VR家装、VR房产、VR购物、VR军事等等。
1.8K130发布于 2018-05-16 - 来自专栏人工智能快报
百度发布医疗助手聊天机器人
科技咨询网站venturebeat发布消息称，百度公司发布了医疗助手聊天机器人Melody，这是一款基于人工智能技术的聊天机器人，被置于已有的Android和iOS应用程序“百度医生”之内。 这个应用程序收集人们的医疗信息，然后用一种易于诊断应用或利于其他回应方式的形式传送给医生。 目前，该聊天机器人只能在中国境内服务中国的患者和医生。 Melody置身的应用程序（百度医生）允许用户咨询医疗问题，并为会见医生安排预约。Melody减少了患者和医生之间交换基本信息的时间。
1.4K160发布于 2018-03-14 打造专业医学问答助手：基于腾讯云ADP平台的健康咨询智能体
本文将介绍如何使用腾讯云智能体开发平台（TencentCloudADP）构建一个专业的医学知识问答助手——“健康助手”，它能够基于腾讯医典的权威医学内容，为用户提供准确、专业的健康咨询服务。 适合读者：●智能体开发者●医疗健康领域从业者●对AI+医疗应用感兴趣的技术人员效果展示体验链接：https://adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#/chat/JRXmAK 结论健康助手代表了智慧医疗发展的重要方向，通过深度整合自然语言处理、权威医学知识库和大模型分析技术，实现了从用户健康咨询到专业医学回复的全流程自动化。 基于腾讯云智能体开发平台（TencentCloudADP）的强大基础能力，该助手不仅显著提升了健康咨询的效率和专业性，更为普及医学知识和提升全民健康素养提供了强有力的技术支撑。 免责声明：本智能体提供的医学信息仅供参考，不能替代专业医疗建议。如有健康问题，请及时就医咨询专业医生。
43710编辑于 2026-02-13- 来自专栏大数据文摘
人工智能在医疗：改善药物依从性、虚拟医疗助手、智能看护、智能药物研发...
科学家正在用从医疗中心获得的健康数据（剔除了患者身份信息），来研究如何能够更快速有效的分析大数据，去创造一个与健康医疗相关的技术和服务，能针对不同患者更好的做诊断、治疗和沟通。 Philip Lehman，卡耐基梅隆大学计算机科学副院长告诉笔者，这款App应用了人工智能，可以告诉人们什么时候该去看医生，咨询什么样的医生以及怎样保持身体健康。 “其实，你把它搬到医疗上是一样的。‘我怎么做才能感觉好点或者活的久一点’？” 虚拟医疗助手，改善药物依从性 比如，Aicure，利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过App来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。 但是它曾经开发了一款app“虚拟助手”来帮助消费者解决在银行、零售、财产管理等方面遇到的问题。 一般，一些人工智能的组件会重复用户话语来明确用户想法。
99460发布于 2018-05-21 腾讯云融合DeepSeek：华银康AI助手提升医疗诊断效能
第一章：医疗检验机构的数智化运营瓶颈 作为以病理为核心的独立医学检验与诊断服务头部企业，华银康集团在追求“让人们的生活更健康”的战略目标中，面临知识处理与业务流转的深层挑战。 企业亟需将海量复杂的医学专业知识转化为可高效调用的内部生产力，同时期望在病理诊断、报告解读及全链路服务中实现标准化与自动化，以缩小理想中的精准医疗与现实运营效率之间的差距。 第二章：基于API与知识引擎的零代码AI构建方案 腾讯云作为“数智化助手”，提供了基于 DeepSeek 大模型 API 与 大模型知识引擎工具 的综合解决方案，助力华银康快速开发上线大模型AI助手“小华 “华银康大模型AI助手‘小华’正式上线，不仅是技术的跳跃式升级，更是对‘让人们的生活更健康’使命的践行。” 行业深度适配： 针对医疗场景特有的不规则大表格问答、图文关系理解等痛点，提供针对性的智能检索策略与多模态理解能力，确保答案出图率与准确率。
22710编辑于 2026-05-30腾讯AI临床助手：驱动诊疗智能化，突破医疗质控瓶颈
破解基层医疗能力断层与执业药师供需失衡瓶颈 在智慧医院分级评估与电子病历评级政策的推动下，医疗机构面临严格的处方规范与分级诊疗要求，但当前临床诊疗与药事管理环节普遍存在两大核心业务痛点： 基层诊疗能力与资源断层 构建覆盖诊疗与处方全生命周期的AI辅助引擎 为解决上述痛点，腾讯提供支持多场景（私有化/SaaS）、多模式（客户端、iframe、API接口）灵活接入的腾讯AI临床助手，无缝衔接HIS系统与医生工作流程 赋能多级医疗网络，实现区域互通与高并发场景落地 产品目前已全面覆盖区域医疗中心、单体医疗机构及药事服务机构，具体应用案例如下： 区域平台（基层卫生健康司）：落地家庭医生临床服务能力建设项目，首批签约5家厂商之一 ，率先在广东、湖南2省6县进行试点建设，赋能基层医疗。 互联网医院/云HIS（浙江吴兴“健康大脑+智慧医疗”）：参与未来社区信息化软件建设项目，通过SaaS化快速部署，实现区域信息高度集成互通及医疗服务与健康管理智慧化升级。
17010编辑于 2026-05-30用 WorkBuddy 做 A 股研究：医疗人副业- AI 助手实战记录
用 WorkBuddy 做 A 股研究：一个医生的 AI 助手实战记录作者：医疗圈的A股投资者）使用场景：金融数据分析 · 自动化报告生成 · 每日市场追踪一、缘起：为什么选 WorkBuddy？ 四、实战场景 3：用 AI 助手读金融文档WorkBuddy 的 docx / pdf skill 可以直接解析本地 Word/PDF 文件。
33510编辑于 2026-06-09“咨询+干预+随访”多智能体协作：医疗AI从“单点工具”到“执行系统”的范式转移
近期，广州海珠区发布的首批AIAgent智能体优秀案例，为我们揭示了医疗AI演进的下一幕。其中，一个典型的医疗健康案例构建了“咨询+干预+随访”的多智能体协作网络。 一、“烟囱式”困境：为何单点AI工具难以承载复杂医疗医疗是一个高度复杂、强协作、长流程的领域。 二、智慧医疗执行系统：多智能体协作的架构解析“智慧医疗执行系统”的理念，旨在将分散的AI能力整合为一个可编排、可协作的智能体网络。 以广州海珠案例中“咨询+干预+随访”的多智能体协作为例，我们可以解构出如下典型架构：1.核心智能体角色划分·咨询智能体（诊前）：负责与患者的初次交互。 ·干预智能体（诊中）：作为决策支持的核心，它接收咨询智能体整理好的结构化数据，并基于底层的共享知识底座（如知识图谱、临床指南），进行推理和计算。
24810编辑于 2026-04-23腾讯云联合DeepSeek助力华银康集团构建医疗大模型AI助手
应对海量医疗数据解析与病理诊断效率瓶颈 在现代医学检验与诊断服务中，医疗机构面临着复杂场景下的多模态数据处理难题。 支持灵活配置鼠标/触控板操作、快捷键及信息收集节点，大幅加快 AI 助手上线进程。 提升图文解析准确率，实现全链路智慧医疗闭环 AI 助手“小华”在临床诊断、报告解读与运营管理中落地，为业务流程带来量化的效能提升： 解析准确率突破： 基于 OCR 大模型对图文并茂的文档进行深度解析，相比传统解析方式 辅助精准诊断（医生超级助手）： AI 视觉病理系统触达病灶解析底层，精准识别组织学特征与微观病理变化，辅助医生快速定位病灶，有效降低诊断差异风险。 ，解决了医疗行业处理复杂图文关系和专业病理特征的技术断层。
20710编辑于 2026-05-30腾讯云联合知小医接入DeepSeek：日均咨询量提升3倍，重塑基层医疗服务闭环
数据来源：腾讯云与腾讯健康《T-Inspire实践回响：知小医基层医疗标杆案例》 直击基层医疗资源分散与服务断层瓶颈 我国基层医疗机构在承接公共卫生服务“最后一公里”时，长期面临三大核心业务瓶颈，导致理想的社区健康管理模型与实际服务效能存在显著差距 双引擎驱动底座：依托腾讯云TI平台与DeepSeek-V3模型，实现医疗大模型的高效微调与本地化部署，精准满足构建专业医疗知识图谱的算力与算法需求。 驱动咨询量与覆盖率双提升，实现全链条数据化增效 知小医5.0深度融合AI技术与人工运营经验，打造了“诊前-诊中-诊后”的双轨业务闭环，实现了服务效能与业务收益的量化增长： 核心业务指标突破： 日均处理患者咨询量实现 传染病精准筛查：通过语义分析识别高危人群咨询中的潜在风险，将专业医学指南转化为通俗科普，并定向推荐匿名检测点。 腾讯云TI平台为接入DeepSeek提供了高效的模型微调与部署支持，确保了医疗场景下专业知识的准确性与数据安全性。 正如客户在实践中总结：“基层医疗的竞争正从『系统覆盖率』转向『认知智能密度』。”
18510编辑于 2026-05-30知小医5.0接入DeepSeek：基层医疗公卫考核效率与日均咨询量提升3倍
第一章：基层公卫服务面临协同难与响应滞后的瓶颈 我国基层医疗机构承担公共卫生服务“最后一公里”职能，但长期受限于三大核心痛点，导致服务效能与政策要求存在显著差距： 服务割裂： 公共卫生服务链条长，各环节缺乏有效协同 资源分散： 基层医疗机构资源有限，难以满足居民多样化需求。 响应滞后： 传统服务模式效率低，难以快速响应居民健康需求。 ，实现7×24 小时智能响应，日均处理患者咨询量增长3倍。 艾防精准触达： 通过语义分析识别高危人群咨询中的潜在风险，将专业医学指南转化为居民可理解的科普内容，定向推荐匿名检测点。 第五章：大模型生态赋能与公卫考核闭环 知了云 CEO 表示：“基层医疗的竞争正从「系统覆盖率」转向「认知智能密度」。”
12200编辑于 2026-05-30AI健康助手，正风起云涌
【万字长文，要点速读】1.对话式 AI 健康助手的全球热潮a.健康助手成国内 AI + 医疗落地新亮点b.国际用户偏好通用 AI 助手进行医疗咨询c.专业 AI 助手帮助欧美医生减负和改善医疗服务质量2 （二）国际用户偏好通用 AI 助手进行医疗咨询ChatGPT成国际用户医疗健康 AI问答首选，并推出专门入口。 ，而每天通过 ChatGPT 咨询医疗相关问题的用户数超 4000 万。 2025 年 9 月一篇关于《人工智能聊天机器人管理慢性病的质量安全性和差异性：模拟患者实验》的Nature 论文显示，一些参加实验的医疗模型虽然处方准确率很高，但不必要的医疗检查（91.9%）和不必要的药物开具率 ，病情评估和临床诊断能力提升依赖行业期刊病例集和医疗系统临床病历，医疗健康问答咨询能力提升依赖专业机构中医生、护士、理疗师、咨询师等各类专业从业者的指导，等等。
70710编辑于 2026-01-23- 来自专栏公众号：千与编程
医疗图像方向硕士，焦虑发论文毕业，咨询好的CV算法方向，与同门如何合作？
可以投一些医学方向比较不错的会议，一般来说，会议论文的速度会快一些，期刊相对较慢，然后我觉得你可以投一篇AI医学图像的会议，不要投特别热门的顶会，但还是要以你们学校毕业要求承认的会议，水会可能没什么用处，可以咨询一下同组毕业的学长
70130编辑于 2023-04-22 - 来自专栏大模型应用
医学大模型应用实践：基于SKILL架构构建糖尿病高血压智能咨询助手.137
功能适配的应用场景：个人慢病管理：糖尿病、高血压患者日常咨询，如血糖或血压异常解读、饮食运动疑问、用药困惑等。社区医疗服务：社区医护人员辅助工具，快速响应居民慢病咨询，减轻工作负担。 ;box-sizing:border-box;font-family:"Microsoft YaHei", Arial, sans-serif} body{background:#f7f9fc 本技能仅提供糖尿病相关咨询建议，不替代专业医疗诊断，不开具处方；2. 若用户涉及紧急情况（如血糖急剧升高、出现严重并发症症状），会提示用户及时就医；3. 仅提供高血压相关咨询建议，不替代专业医疗诊断，不开具处方；2. 若用户血压急剧升高（如＞180/110mmHg）或出现头晕、胸闷、呕吐等紧急症状，提示用户立即就医；3. 糖尿病、高血压风险预警与并发症提醒，根据指标异常给出危险等级、注意事项、就医提示version: 1.0.0author: 慢病AI团队category: chronic_riskpriority: 9trigger
21210编辑于 2026-06-14 单人 9 个月 890 commit：医疗 AI 的「主权化」开源革命 maziyarpanahiopenmed
GitHub: https://github.com/maziyarpanahi/openmed 一句话总结 OpenMed 是一个端侧优先的医疗 NLP 开源栈，把 1,000+ 医疗 LLM 模型 + 12 语种 PII 脱敏 + Apple MLX/Swift 原生部署打包成 Apache-2.0 协议下「数据永远不出域」的可验证承诺——单人 9 个月、890 commit、2,733 stars 24 开放 Issue / PR 65 / 19 代码行数 54,791（Python 57.8% + Swift 28.2% + CSS/JS/HTML/JSON 等） 文件数 349 项目年龄 9 关键设计决策 决策 1：端侧硬编码 local_files_only=True（D9） 问题：1.4.1 之前模型加载会把 local path 解析成 HF id，存在空隙部署下悄悄联网的风险 方案： 套利机会分析 信息差：单日 133 星 + 单人主导 + 9 个月 890 commit 的开发密度，在医疗 NLP 这个常被云厂商垄断的领域是罕见的"被低估窗口"；当前 2,733 stars 仍处"
26510编辑于 2026-06-15- 来自专栏机器之心
复旦大学团队发布中文医疗健康个人助手，同时开源47万高质量数据集
机器之心发布 机器之心编辑部 随着远程医疗的兴起，在线问诊、咨询越发成为患者寻求便捷高效的医疗支持的首选项。 近来大语言模型（LLM）展示出强大的自然语言交互能力，为健康医疗助手走进人们的生活带来了希望。 医疗健康咨询场景通常较为复杂，个人助手需要有丰富的医学知识，具备通过多个轮次对话了解病人意图，并给出专业、详实回复的能力。 通用语言模型在面对医疗健康咨询时，往往因为缺乏医疗知识，出现避而不谈或者答非所问的情况；同时，倾向于针对当前轮次问题完成咨询，缺少令人满意的多轮追问能力。 调整后医生的回答与 AI 医疗助手的身份一致，既坚持原始医生提供的关键信息，又为患者提供更丰富全面的帮助。
3.2K20编辑于 2023-09-08 - 来自专栏AI技术应用
AI数字人的分类及特点
虚拟医疗助手（Virtual Medical Assistants）特点：虚拟医疗助手能够提供医疗咨询、健康建议和预约服务。它们可以根据患者的症状提供初步的诊断建议，并帮助患者预约医生。 应用场景：医疗行业，如医院、诊所等。例如，虚拟医疗助手可以为患者提供在线咨询服务，帮助患者更好地管理自己的健康。7. 例如，虚拟销售代表可以为客户提供产品咨询，帮助客户完成购买。9. 虚拟品牌大使（Virtual Brand Ambassadors）特点：虚拟品牌大使能够代表品牌形象，与消费者进行互动。
98610编辑于 2025-03-20 AI智能体矩阵重塑基层医疗：日均咨询量提升3倍与98%满意度的实践路径
基层医疗面临服务效率与资源协同挑战 我国基层医疗机构承担着公共卫生服务的“最后一公里”，但长期存在三大核心瓶颈：公共卫生服务链条割裂，各环节缺乏有效协同；基层资源有限难以满足居民多样化需求；传统服务模式响应滞后 场景智能体实现精准服务“到人” 妇幼健康全周期守护：智能体整合疫苗接种、体检数据，AI自动比对生长发育曲线，提前3-6个月预警肥胖、语言迟缓等问题，干预效率显著提升 艾防宣传精准触达：通过语义分析识别高危人群咨询中的潜在风险 智能随访与健康档案动态管理，通过AI+人工双轨运营，居民服务覆盖率提升60% 量化成效：服务效能与业务收益双提升 根据实际应用数据，知小医5.0在6700+社康中心实现显著效果： 效率提升：7×24小时智能响应，日均处理患者咨询量增长 这些场景已成为基层医疗的“智能新常态”。 技术生态协同构建差异化优势 知了云CEO指出：“基层医疗的竞争正从「系统覆盖率」转向「认知智能密度」。” 未来将继续优化AI模型，扩展更多公共卫生场景应用，持续提升基层医疗服务智能化水平。
21610编辑于 2026-05-30腾讯医疗大模型产品概要
二、 产品应用场景 该产品服务于医疗健康产业的多元角色，解决特定业务场景下的信息处理与决策效率痛点： 医疗机构/医生：面临病历报告撰写耗时、患者咨询量大、临床决策辅助需求等痛点，应用于智能导诊、病历生成 患者/居民：面临健康信息获取不准确、用药指导不清晰、预约流程复杂等痛点，应用于智能问答、用药助手、体检推荐、健康科普等场景。 四、 典型案例 案例1：南宁市第一人民医院 & 深圳市龙华区人民医院（体检助手） 背景：医院体检科需提升检前咨询效率和加项检查推荐精准度，以改善患者体验并创造收入。 深圳市龙华区人民医院：月咨询量达1.1万次，准确率超95%，订单金额提升140%。 解决方案：应用医疗大模型升级智能云客服，能够学习医院知识库文件，智能理解并回复患者复杂问题。 成效：累计服务患者超49万人，累计咨询次数超62万次，单日咨询峰值达2000次。
24310编辑于 2026-05-31
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号