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腾讯医疗大模型构建药企患者教育与服务闭环
对于药企而言，传统的营销与服务模式难以精准触达患者，且无法提供持续的用药指导。核心矛盾在于： 专业鸿沟： 居民难以理解专业的医学术语和药品说明书，导致患者依从性低。 服务断层： 患者离院后，缺乏有效的工具进行长期的健康管理与用药提醒。 合规风险： 通用大模型在医疗场景下存在“幻觉”问题，无法满足医疗行业对高容错率的严格要求。 企业微信与NGES联动： 结合微信生态，实现“疾病-药品”一站式患者教育。 应用场景： 智能问药与问答： 针对高血压、糖尿病等慢性病提供用药建议（如“高血压患者监测频率”、“阿莫西林用药指南”）。 业务价值： 构建了药企与患者的直接连接通道，将传统的药品销售转化为全生命周期的健康管理服务。 案例二：广西医科大学第一附属医院（广西一附院） 解决方案： 部署对话式机器人，采用文本智能生成技术。
11910编辑于 2026-05-30腾讯医典：数字化健康科普与患者教育管理平台概要
一、 产品定位与核心亮点 腾讯医典是腾讯生态内的旗舰级医学科普窗口，定位为 “疾病-药品”一站式教育与患者管理平台。 服务层： 在线问诊、预约挂号、线上购药（腾讯健康）、戒烟打卡等患者管理工具。 2. 荣誉背书 战略合作机构： 中国医师协会、中国医学协会、中国预防医学会、中国疾病预防控制中心、NMPA、中国人口宣传教育中心、NEJM医学前沿 等。 专家团出镜背书（营养师、中国营养学会会员），场景化科普教育。 结合社会热点（新冠“二阳”），通过互动式图文破除“五大传言”。 成效： 实现从科普教育到便捷购药的 一站式患教场景，稳固品牌信赖感。
9410编辑于 2026-05-31- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
56910编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
76510发布于 2020-09-16 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.2K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
20210编辑于 2024-11-28 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.6K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
70730发布于 2020-01-10 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
36330发布于 2021-03-11 - 来自专栏用户8858632的专栏
「AI+教育」和「AI教育」：一个为教育，一个做教育
随着人工智能的应用领域愈发广泛，如何普及、发展人工智能教育（AI教育）也逐渐成为了人们关注的话题。本期文章，咱们就来聊聊「AI+教育」以及「AI教育」。 什么是『AI+教育』？ AI+教育是一个发展前景广阔的结合，AI+教育更加宽泛的定义是利用AI技术辅助教学，提高「教」的效率，为学生降低「学」的难度。 什么是『AI教育』？ AI教育是指向不同年龄段的学生传授人工智能的相关知识，以及对学生进行人工智能技术方面的培养。 虽然距离实现“AI加教育的完美结合”还有一定的距离，但AI的加入早已给教育带来了许多积极影响，能够很好地解决传统教育中因材施教问题和教育资源分配不均匀的问题。 而反观人工智能教育，却仍处于十分初期的探索尝试阶段。国家面临着人工智能人才紧缺的问题，人工智能教育的普及迫在眉睫。
1.9K20发布于 2021-11-19 - 来自专栏韦东山嵌入式
鸿蒙系统开发教程_韦东山 2-2必备基础知识
在RTOS中，本质也是去读写寄存器，但是需要有统一的驱动程序框架。 所以：RTOS驱动 = 驱动框架 + 硬件操作
60220编辑于 2022-05-05 - 来自专栏张家辉的树屋
JavaScript 懒癌患者福利
JavaScript 懒癌患者福利 东西比较老了，大家有啥原生的 JavaScript 魔性的写法也可以 po 出来大家一起。 "王花花" return '你好' + 姓名; } 复制代码 批量声明变量 //正常版 var a; var b; var c; //懒癌版 var a, b, c; //懒癌洁癖实用主义综合症患者 , c ; 批量变量赋值 //正常版 var a = 1; var b = a; var c = b; //懒癌版 var a = 1, b = a, c = b; //懒癌洁癖实用主义综合症患者
40320发布于 2021-02-02 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-2 线性表之链表 及其C++实现
2-2 线性表之链表 及其C++实现 采用顺序存储结构的顺序表，其数据元素是用一组地址连续的存储单元来依次存放的，无须为表示数据元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间，其逻辑关系蕴含在存储单元的邻接关系中
1.5K20发布于 2019-07-02 - 来自专栏HenCoder
HenCoder UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸
这期是 HenCoder 布局部分的第二期：重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。
36630发布于 2018-08-20 - 来自专栏京程一灯
JavaScript 数据结构（2-2）：栈与队列-队列篇
翻译：疯狂的技术宅 说明：本文翻译自系列文章《Data Structures With JavaScript》，总共为四篇，原作者是在美国硅谷工作的工程师 Cho S. Kim 。由京程一灯老编 疯
50520发布于 2019-03-28 - 来自专栏罗超频道
教育产业开放升级，“新教育”时代来临？
好未来教育开放平台正式发布 12月3日，教育行业的领头羊好未来正式对外发布教育开放平台，覆盖行业线上线下全场景、贯穿教学全流程，旨在解决教育行业痛点，推动教育模式变革，加速教育产业的智慧化转型升级。 ，与孩子成长之间的矛盾加剧，综合素质教育亟待普及；优质教育匮乏与教育产业升级之间矛盾一直都有，优质教育资源需要平衡。 个性化教育需要大量的教育数据的积累；综合素质教育普及需要教育供给侧改革；优质教育平衡则需要借助于远程教育。 就像教育行业，好未来可以成为教育开放的先行者，正是因为其是教育科技佼佼者，既懂科技也懂教育。 就教育本身而言，个性化、普惠的综合素质教育将是新教育时代的关键特征，前文提到的当前教育行业在大力解决个性化和优质教育分配不均以及教育理念落后的问题，就是要让教育走向“新教育”时代。
92320发布于 2018-12-24 - 来自专栏小工匠聊架构
软考 - 09 预约挂号管理系统
文章目录 题目 问题1 答案1 问题2 答案2 问题3 答案3 ---- 题目 某医院拟委托软件公司开发一套预约挂号管理系统，以便为患者提供更好的就医体验，为医院提供更加科学的预约管理。 答案1 （1）系统管理员 （2）患者 （3）（a）注册登录 （4）（c）账号管理 （5）（f）号源管理 （6）（h）预约管理 （7）（i）报表管理 （8）（j）信用管理号（4）~（8）答案可以互换 （9 ）（b）信息浏览 （10）（d）预约挂号 （11）（e）查询与取消预约 （12）（g）报告查询（9）~（12）答案可以互换 ---- 问题2 预约人员(患者)登录系统后发起预约挂号请求，进入预约界面。 采用面向对象方法对预约挂号过程进行分析，得到如图2-2所示的顺序图，使用题干中给出的描述，完善图2-2中对象(1),及消息(2)~(4)的名称，将正确答案填在答题纸上，请简要说明在描述对象之间的动态交互关系时 答案2 （1）预约人员（患者） （2）预约挂号请求 （3）显示医生可预约时段 （4）显示预约是否成功 顺序图强调的是消息的时间次序。 协作图强调的是发送和接收消息的对象之间的组织结构。
1K30编辑于 2022-11-12 - 来自专栏ATYUN订阅号
揭示患者风险模型是否准确
虽然这些模型在大多数情况下是有用的，但它们不能对所有患者都做出准确的预测，因此，可能会导致医生对一些患者选择无效或不必要的风险治疗，从而危及病人的生命。 研究人员说，这可以帮助医生为患者选择更好的治疗方法。为了说明这种方法是如何工作的，研究人员选择了一种广泛使用的风险模型GRACE风险评分。 GRACE是全球急性冠状动脉事件的注册表，主要用于开发风险模型，评估急性冠状动脉综合征病发六个月内患者的死亡风险。 ? 研究人员的新技术产生了一个从0到1的“不可靠性评分”。 如果模型产生了不同的结果，那么对患者的风险模型预测就可能不可靠。
47110发布于 2020-02-20
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