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AI—未来医疗
今天就来介绍几个具有代表性的AI“医生”。 首推IBM公司的“沃森”，你对它的印象还停留在回答主持人问题，逗小朋友开心，那你就OUT了。 Buoy Health 于2014年在美国成立，并于今天3月上线了搭载人工智能算法的医疗咨询平台，Buoy创建的虚拟医生可以对病人进行诊断，其背后的医学搜索引擎涵盖了18000份临床文献和17000种病情 医疗这个直接关系千千万万人生命的行业，正在酝酿着巨大的变革，平静的背后是暗流涌动，未来已来……。
1.1K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏AI掘金志
医疗 AI “出海”记
在这个医疗AI进入“深水期”的节点，我们从两家比较有代表性的企业入手，了解一下医疗AI公司“出海”背后的逻辑。 向左走、向右走 ? 目前，推想科技和体素科技是两家“海外”业务较重的医疗AI企业。 推想科技CEO陈宽在芝加哥大学从本科读到了博士，但是在毕业前夕却选择回到国内进行创业，开始一家一家医院的跑，模型训练的数据和落地场景也都来自国内各家医院。可以说，推想一开始的基因就是落地在中国。 这次对接会上，举行了“关于建设埃塞俄比亚国家人工智能基础设施”项目备忘录签字仪式，由埃塞俄比亚创新科技部与推想科技签订，目的是在推进人工智能基础设施、算法研究、数据应用、多场景开发和科研孵化等领域的合作 ，把人工智能多场景应用技术带入埃塞及非洲。 “相信未来的AI医疗合作主流不仅仅是AI和医疗服务提供方的配合，而是整个系统的协作。”
91740发布于 2020-01-22 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（4）医疗数据可视化
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。 今天是我们的第4站，通过一个经典的医疗数据集来进行数据可视化的实战。 linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.6) plt.tight_layout() plt.show() 前三个特征（平均半径、平均纹理和平均周长）的直方图效果如下： Step4 0.5) plt.title('前10个特征的相关性热图') plt.tight_layout() plt.show() 得到的标准化后的前10个特征的相关性热图如下： 小结 本文介绍了经典的乳腺癌医疗数据集
45610编辑于 2025-02-27 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：AI医疗场景实践：医学知识精准问答+临床智能辅助决策CDSS
一、医疗AI的演变 在大模型带来今天这般便利之前，传统的医疗知识问答系统无法像大模型一样理解自然语言并生成句子。 整合近期的RAG和想来数据库知识结合医疗的两大实际场景了解一下医学知识精准问答和临床智能辅助决策CDSS系统的构建过程。二、医学知识精准问答1. 预后评估：预测疾病发展趋势和风险4. 应用场景临床辅助诊断与鉴别诊断： 输入患者症状、体征、检查结果，输出可能诊断列表及依据。 法律责任：AI生成的建议目前无法承担任何医疗责任。系统必须作为“辅助工具”存在，所有建议必须由有资质的医生审核、确认和执行。 减少诊疗变异，提升医疗质量同质化CDSS通过嵌入基于权威指南的规则和建议，推动诊疗过程的标准化和规范化，确保无论患者在哪里看病，都能接收到符合当前最佳证据的医疗服务。4.
90921编辑于 2025-11-23 - 来自专栏人工智能AI
AI 人工智能常见4大应用场景
AI人工智能常见4大应用场景 AI 类应用场景，涉及行业众多，常见场景例如智能制造、智能安防、智慧医疗、智能自动驾驶等： 01、AI智能制造 智能制造，在某园区部署 MEC 平台，基于该平台可实现预测性维护和 02、AI智能安防 智能安防，针对现代安防的特点结合 5G MEC技术， MEC 平台可提供开放能力调用接口，例如 AI 视频分析、调度算法等以 API 的方式直接调用，大幅降低合作伙伴的开发难度和缩短研发周期 03、AI智慧医疗 智慧医疗，一般来说 5G+MEC 智慧医疗可以为医院提供确定的网络环境、算力保证和安全性保证，来确保医院业务的实用性、稳定性和安全性。 针对院内医疗应用，可将远程会诊、PACS 影像系统、AI 分析、电子病历、HIS 系统等逐步迁移上 MEC 平台上，可通过低时延的 AI辅诊发现和提示疑似病患情况提升阅片的速率。 04、AI智能自动驾驶场景 智能自动驾驶场景，分为感知和决策两类主要场景，感知类包括汽车定位、静态障碍物映射、移动障碍物检测跟踪、道路映射、交通信号检测和识别；决策类包括路线规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等
2K10编辑于 2024-05-21 - 来自专栏新智元
【智能医疗】值得关注的10家医疗 AI 公司
【新智元导读】医疗AI越来越成熟，有了越来越多的落地，显示出变革传统医疗行业的潜力。本文介绍了综合护理、制药、心脏病、医疗成像等领域值得关注的10家医疗AI公司。 CEO 兼联合创始人Chris Podilchuk 估计，在现代成像技术以及工作负载需求下，放射科医生每个工作日八小时的时间里，必须平均每3到4秒读一幅医疗影像。 他说：“我们相信 AI 将以前所未有的方式实现医疗的民主化。” 这个市场正在进入高速增长阶段，让我们来看看2017年具有变革潜力的10家医疗 AI 公司。 原文地址：http://www.huffingtonpost.com/entry/10-ai-health-care-companies-to-follow-in-2017_us_58f60893e4b0156697225286
2.9K90发布于 2018-03-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
医疗AI的基础模型
引言 正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。 可以帮助我们在工作中的AI产品将成为我们未来几年中最重要的工具之一。 我们将在哪些领域看到最有影响力的变化？我们在哪些方面可以帮助人们更快地完成任务？AI模型最令人兴奋的应用之一是医疗AI工具。 AI病理学任务的模型，而无需注释数据。 医疗AI的病理语言和图像预训练 现在是时候测试一下我们的PLIP了。这个基础模型在标准基准测试中表现如何？ 我们进行了不同的测试，以评估我们的PLIP模型的性能。 AI的教育工具。
84110编辑于 2024-01-29 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
AI医疗高精尖！基于AI的新药研发！⛵
本文讲解 AI 在新药研发领域的诸多应用方向与 MolSearch 工具库的应用实践——药物晶型预测、靶点选择、患者招募、虚拟药物筛选、AI新药研发辅助系统。 而正在探索的各种 AI 应用，可以帮助解决这些挑战。 AI 药物分子结构分析/检索 利用 AI 进行药物化合物分子结构分析和检索等，是一个助力新药研发的可行思路。 图片 向量搜索 & 医疗研发领域的应用 图片 在万物皆可 embedding 的深度学习时代，『特征向量表征+向量检索』有巨大作用，在很多数据和业务领域都发挥了巨大作用，例如机器视觉（图片视频检索)、 同样的思路也可以用在医疗医药领域。 图片 药物晶型预测 比如新药研发过程药物晶型预测，可以结合图像识别和检索的思路，有效地预测出合适的药物晶型。
94181编辑于 2022-11-15 - 来自专栏智能相对论
AI+医疗募捐、医疗旅游，AI为我们打开的是哪扇窗？
如今，人工智能技术迅速崛起，被广泛应用在各行各业，医疗领域更是重要的应用场景之一。据统计，到2025年，世界人工智能市场的总值将达到1270亿美元，其中，医疗行业将占据AI市场的1/5。 我们相信，总有一天，AI+医疗募捐会变得更加透明和公正，甚至更有温度，但是在短期内，正如互联网募捐被许多不法之徒利用，在法律法规和监管系统尚未完善的情况下，AI医疗募捐免不了被钻空子。 除此之外，医疗旅游往往是国际性的，医患关系的语言沟通往往会成为最大的问题，而利用AI的翻译功能和聊天机器人的设定，可以在这类特殊的医患沟通场景中提供便利。 其次，医疗旅游也包括了健康体检、美容、抗衰老之类的“轻医疗”，因此AI驱动轻医疗体验的平台也大有发展空间。 最后，在裹挟了医疗保健目的的旅途中，AI还可以整合和分析患者的医疗信息，制作个性化的医疗旅游计划。
54820发布于 2019-08-20 - 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 郑冶枫 Part 1 《医疗AI助力抗击新冠肺炎—AI医疗简介》
医疗AI助力抗击新冠肺炎 Part 1 AI医疗简介 简介：在抗击新冠肺炎的艰难路途中，各方都拼尽全力，而AI医疗也凭借自身的一些特点助力抗击疫情。 本期腾讯专家研究员郑冶枫将会向我们介绍AI在医疗方面起到的作用，如AI辅诊、医疗影像AI等。 内容难度：★☆☆（高中/大学非计算机专业学生均可以轻松学习） ?
54150发布于 2021-01-19 YashanDB 在医疗行业可能的几种应用场景
虽然YashanDB并没有像传统的大型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）那样广泛应用于医疗行业，但其强大的数据处理能力和灵活的存储结构，可以为医疗行业中的多种数据应用场景提供支持。 以下是 YashanDB 在医疗行业可能的几种应用场景：1. 电子病历（EMR）管理电子病历系统需要高效的数据库支持，以便存储病人的病史、诊断、治疗记录等信息。 患者监护与实时数据处理在重症监护（ICU）等场景中，患者的生理数据（如心率、血压、体温等）需要实时监控。YashanDB 可以通过其高吞吐量和低延迟的特点，支撑实时数据的存储与处理。 4. 药品追踪与管理药品管理系统需要对药品的流通、库存、使用等信息进行全面记录和管理。YashanDB 可以用于存储药品的批次号、生产日期、库存信息等数据，并且能够支持高频次的数据查询和更新。 总结YashanDB 作为一个高性能的分布式数据库系统，在医疗行业中的应用场景非常广泛，尤其是在大数据存储、实时数据处理和高效查询等方面具有明显优势。
15910编辑于 2025-10-10AI 医疗技术智能评估系统：帮医院选对 “医疗好帮手”
医院引进新的医疗技术时，常面临 “难判断效果” 的困扰：比如新的影像诊断设备，单看参数表难知实际用着顺不顺手；新的治疗方案，靠人工统计疗效耗时又易出错。 而 AI 医疗技术智能评估系统，就像给医院配了位 “技术评估专家”，靠三项核心技术，让医疗技术选型和效果判断更准、更快。第一项是全场景数据抓取技术，让评估 “不缺关键信息”。 不同科室对医疗技术的要求天差地别：儿科选治疗设备，得优先考虑孩子是否容易配合；急诊科挑诊断仪器，速度快、预警准才是关键。 AI 医疗技术智能评估系统不是 “只会算数据的机器”，而是懂医疗、懂实际需求的 “智能参谋”。全场景数据抓取让评估更全面，科室定制算法让结果更实用，趋势预测让决策更长远。 它用技术解决了传统评估的难题，帮医院选对、用好每一项医疗技术，最终让患者能享受到更高效、更可靠的医疗服务。
16710编辑于 2025-12-05- 来自专栏AI掘金志
医疗 AI 经典审批案例：糖网 AI 是如何获批创新医疗器械的？
2019年5月，国家药监局公布深圳硅基智能科技有限公司申报的“糖尿病视网膜病变分析软件”产品获批创新医疗器械，进入快速审评绿色通道，此举将进一步加速医疗AI产品的落地商用。 据雷锋网AI掘金志了解，硅基智能“糖尿病视网膜病变分析软件”申报创新医疗器械特别审查的材料主要关注如下四部分，分别是产品国内首创、核心技术发明专利、产品基本定型和显著临床应用价值。 2018年4月，硅基智能开展了第二次注册检验，并在同月完成检验。此次检验与AI性能相关的测试项目包括：产品的特异性、敏感性、准确率和Kappa系数等。 因为AI糖网产品的核心还是医疗器械，所以要严格依照医疗器械的申请开发流程进行设计开发。 需求分析层面，我们的产品应用在具备开展AI辅助诊断能力的医疗机构中不断迭代，最终在这样的场景里实现需求定义。 中检院建库有几个标准，包括权威性，选择更有经验的医生；科学性，规范数据采集和预处理；可追溯性，标明每个数据的来源；多样性，实际样本要贴合最终临床场景，此外还有封闭性、动态性和安全性等要求。
1.6K10发布于 2020-02-14 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 医疗公司“战疫”在前线
２月４日，工信部向人工智能相关学(协)会、联盟、企事业单位发出倡议：充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情。 医疗作为AI技术的一大潜力应用场景，应对新冠肺炎也成为检验AI技术应用落地的一大契机。 旷视科技 连续奋战十天，推出AI测温系统 人体测温是判断个人是否感染新冠肺炎的一大指标。 最终，经过十天连夜奋战，基于落地场景需求，旷视研发团队提出“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”的创新解决方案，通过前端红外相机鉴别人流中的高温人员，再根据疑似发烧者的人体、人脸信息，通过 AI 技术 、范围、密度等关键影像特征定量和组学分析，精确测算疾病累计的肺炎负荷，实现对CT的全肺病变动态4D对比，有助于临床判断病情，评估疗效，预测预后。 在更大维度上，不止应对新冠肺炎，希望AI未来能在医疗的其他应用场景中发挥更大的效力，推动人类社会发展。
92210发布于 2020-02-20 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
斩获2019 Thales AIChallenge4Health第一，腾讯优图医疗AI再获突破
近日，腾讯优图实验室医疗AI再获新突破。 由腾讯优图研发的医疗AI系统——医疗器械校准中的超高精度关键点检测方法，从二百余支队伍中脱颖而出，在2019 Thales AIChallenge4Health中斩获第一，检测精度达到国际领先水平。 （图示：AIChallenge4Health竞赛排名截图。因为空间限制，只显示前11名） CT、X光等医学影像技术是实际就医过程中的重要环节。 如何利用人工智能提升医疗成像设备的成像效率，降低患者的治疗费用和等待时间，成为业界共同思考的问题。 腾讯优图提出的医疗器械校准中的超高精度关键点检测方法，正是利用AI技术来提高2D设备的成像效率。 从AI导诊到AI辅助癌症早筛，AI技术在医疗行业中的应用已不陌生。
60020发布于 2019-07-15 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
4月AI 投融资盘点 | 国内外共计 56 起，医疗领域备受青睐
4月份，国内外泛 AI 领域投融资共计 56 起，其中包括机器人、自动驾驶、深度学习、机器视觉等领域，以 AI + 医疗领域最多。 融资阶段集中在A轮及之前的初创阶段，以天使轮最多，达15起。 AI业务领域的分布情况： 融资阶段的分布情况： 国内融资情况：35家 国外融资情况：21家 本月 AI 融资详情 （4月1日-4月30日） 种子轮（6家 p=58616 4. Element Data 业务领域：AI + 数据 融资金额：170万美元 投资机构：Archibald Cox Jr. 目前，同牛科技已经完成了电商、租车、租房、零售、旅游、医疗、3C等多元化场景的金融科技方案。 http://36kr.com/p/5071589.html 32. 氪信科技 业务领域：AI + 金融 融资金额：未披露 投资机构：招商局创投、中经合 简介：氪信是一家将搜索引擎的机器学习技术用于金融风控的人工智能公司，通过联结金融场景和全域大数据，
1.4K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏智能相对论
AI医疗影像的春天“又”来了?
据健康界的不完全统计，2020年，国内人工智能医疗健康领域共完成了65次融资，其中医疗影像约占总融资数的三分之一，AI医疗影像逐渐成为人工智能医疗健康领域的热门赛道。 在肺结节领域的集中爆发后，AI医疗影像的“春天”再度来临了? 研发到落地的漫漫长路 “我国每年医学影像超30%的增长量，远远大于每年4%的放射科医生增长数量。此现象为医院和医师带来巨大压力。” AI医疗影像行业进入了冰河期。 商业化受挫、审批困难，产品迟迟无法投入商用造成AI在医疗影像产业的实际应用受到各界质疑。 由于抗疫所需，AI医疗影像产品的审批也被提上日程。 疫情的爆发让CT影像的AI辅助诊疗成为全国商业化最快的AI医疗影像应用场景之一。在新冠肺炎爆发初期，国内核酸检测试剂供应数量不足，且假阴性比率居高不下，CT检测便成为病人确诊新冠肺炎的重要标准之一。
83020发布于 2021-03-03 MediGo医疗大模型数据开发平台 八大场景赋能智慧医疗全流程
当前，中国AI健康管理市场正迎来爆发式增长，市场规模预计将在2027年达到2.59万亿元，年复合增长率超20%。然而，医疗AI的发展正面临算法进步与数据生产力滞后的突出矛盾。 澳鹏MediGo平台通过八大应用场景和七维技术矩阵，构建了从数据生产到模型训练的全链路解决方案，有望显著提升医疗AI模型的准确性和可靠性。 澳鹏Appen（中国）今日正式发布MediGo医疗大模型数据开发平台，这一创新性平台旨在解决医疗AI领域面临的数据标注精度不足、多模态协同处理效率低下等核心挑战。 该平台的推出标志着医疗AI数据服务进入专业化、智能化新阶段，将为医疗AI的临床应用提供强有力的数据支撑。 八大场景赋能智慧医疗全流程在诊疗场景方面，平台基于深度学习的病理图片智能分析系统能够自动标注病灶区域，帮助生成结构化诊断报告，显著提升诊断效率。
30210编辑于 2025-06-24- 来自专栏大数据智能实战
AI展示框架(4)：基于flask的图像场景识别web程序构建
图像场景识别是DL＋计算机视觉处理的入门程序之一，因此在构建AI展示框架的第一步，则是实现基于flask的图像场景识别。 #image_binary = image.read() classlist,totaltime = imagenet_logits.RecognizeScene(ai_dir ',description='利用深度学习+imagenet来实现自然图像场景的分类识别,即what is in the picture。' ',description='利用深度学习+imagenet来实现自然图像场景的分类识别,即what is in the picture。' ', 'resnext101_64x4d', 'se_resnet101', 'se_resnet152', 'se_resnet50', 'se_resnext101_32x4d', 'se_resnext50
1.3K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
AI 在医疗影像领域的前景
以推想科技和依图医疗为例，两家企业均尝试打造覆盖多个临床科室需求的全病种肺癌产品，以创造新的需求。 其三，放疗企业针对单一场景打造的全流程解决方案。 许多企业在特定学术会议下的论文收录情况均非同凡响，MICCAI收录论文腾讯8篇；联影智能7篇；视见科技6篇；深睿医疗5篇；致远惠图4篇；图玛深维、Airdoc三篇……RSNA收录论文推想科技17篇……其中多篇为临床验证研究论文 RSNA整体论文收录情况 什么样的水养出什么样的鱼 时至今日，先设计产品，再寻找需求场景的研发逻辑已经行不通。但是，场景本身的属性决定了AI产品的发展前景。所以，场景的选择决定了AI产品的起点。 那么，在如此多的场景之中，哪类产品能在现在这个时间点最快匹配医生的需求呢？动脉网在采访中了解到，大型医院、基层医疗与体检中心/第三方检验中心最有可能在最短的时间内落地特定种类的AI产品。 只有患者排队等待治疗，且临床数据量大的场景才符合这一要求。从市场上来看，冠脉CTA拥有比较成熟的AI产品，数坤科技率先看到了这个亮点，推想科技、深睿医疗也在2019年陆续进入。
3.3K2420发布于 2020-04-14
腾讯云开发者
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