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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 虚拟医生会要求病人线上输入基本信息和症状作为筛选条件，经过分析决定接下来要询问的内容，进而不断缩小范围一般通过2到3分钟的询问就能提供可能的疾病列表，根据不同结果，虚拟医生会为病人提供8种建议，从喝热水到紧急入院治疗截止目前用户已经突破 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。 在中国政府一带一路的政策加持下，AI领域的大小“独角兽”们，也已经在其他国家和地区施展身手。 医疗AI前景美好，但是围绕医疗AI本身商业化前景的质疑声，也一直没有散去。 AI医疗研发及销售、市场成本较高，在美国圣地亚哥设有研发中心的图玛深维创始人钟昕也曾表示，研发一个医疗AI产品的成本至少需要数百万元，开发周期达6~12个月。 陈宽也认为，医疗行业是一个周期很长的行业，需要提前3-5年就开始进行布局。因此，“出海”这件事也要“趁早”。而推想可以把在国内学到的经验和产品进行反哺，更好的进入海外市场。 “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。”
96840发布于 2020-01-22 - 来自专栏相约机器人
腾讯开源首个医疗AI项目，业内首个3D医疗影像大数据预训练模型
乾明 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 腾讯AI，开源又有新动作。 旗下顶级AI实验室腾讯优图，对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。 ? 这一项目，专为3D医疗影像在深度学习上的应用开发，也是业内首个同方向上的预训练模型。 腾讯优图说，MedicalNet能够加快模型收敛，减轻模型对数据量的依赖，帮助3D医疗影像AI应用“打地基”。 目前，MedicalNet具备5大特性： 1、预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中，包括但不限于分割、检测、分类等任务； 2、尤其适用小数据医疗影像AI场景，能加快网络收敛，提升网络性能； 3 这一预训练的适用性也很强，可以迁移到任何3D医疗影像应用的深度学习模型中。整个系统的工作流程如下图所示： ? 腾讯医疗AI 腾讯在AI医疗方面沉淀已久，近年来业内名声愈盛，刷新多项世界纪录。 比如今年6月，全球胸部多器官分割大赛上，腾讯优图与厦门大学王连生老师实验室联手，刷新3项全球新纪录。
1.7K30发布于 2019-08-09 - 来自专栏量子位
腾讯开源首个医疗AI项目，业内首个3D医疗影像大数据预训练模型
乾明 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 腾讯AI，开源又有新动作。 旗下顶级AI实验室腾讯优图，对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。 ? 这一项目，专为3D医疗影像在深度学习上的应用开发，也是业内首个同方向上的预训练模型。 腾讯优图说，MedicalNet能够加快模型收敛，减轻模型对数据量的依赖，帮助3D医疗影像AI应用“打地基”。 目前，MedicalNet具备5大特性： 1、预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中，包括但不限于分割、检测、分类等任务； 2、尤其适用小数据医疗影像AI场景，能加快网络收敛，提升网络性能； 3 这一预训练的适用性也很强，可以迁移到任何3D医疗影像应用的深度学习模型中。整个系统的工作流程如下图所示： ? 腾讯医疗AI 腾讯在AI医疗方面沉淀已久，近年来业内名声愈盛，刷新多项世界纪录。 比如今年6月，全球胸部多器官分割大赛上，腾讯优图与厦门大学王连生老师实验室联手，刷新3项全球新纪录。
81040发布于 2019-08-12 - 来自专栏新智元
世界最强医疗模型百川M3发布：AI医疗，奇点已至
百川智能发布并开源了新一代医疗增强大语言模型 Baichuan-M3。 在百川创始人王小川看来，这绝非仅仅是模型参数的升级，更是一次对「AI 医疗」的重新定义。 数据显示，Baichuan-M3 在全球权威医疗 AI 评测 HealthBench 及其高难度子集 HealthBench Hard 上双双夺冠！ 医疗 AI 的「最后一公里」 技术的高低，最终要落回到具体的应用场景中。 随着 M3 的发布，百川智能旗下的医疗应用「百小应」正在经历一场静悄悄的质变。 在过去，患者去医院就像是一场「盲盒游戏」。 在这场竞速中，Baichuan-M3 的出现具有特殊的标本意义。 它标志着中国 AI 医疗从「跟随者」转身为「定义者」。 参考资料： 百川开源全球最强医疗大模型M3，「严肃问诊」定义AI医疗新能力 百小应网页端：https://ying.baichuan-ai.com/chat 开源链接： Hugging Face 地址
70910编辑于 2026-01-26 - 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。 医疗成像 Clearview Diagnostics 是一家开发辅助医生诊断疾病的工具的 AI 软件公司。该公司最初的重点是乳腺癌。
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。
94010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。
97581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？
首先，我们可以将AI募捐系统与医院诊疗系统连接起来，获得患者的医疗数据，建立智能筛查项目，利用机器学习来审核患者是否需要接收医疗募捐。 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。 首先，AI可以利用人脸识别等技术为某个地区的人提供某个国家的医疗系统的准入资格，为患者提供世界级的医疗健康体系。 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。
60620发布于 2019-08-20 - 来自专栏腾讯开源的专栏
医疗AI落地必备！腾讯优图开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型
近日，腾讯优图首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。这也是全球第一个提供多种3D医疗影像专用预训练模型的项目，将为全球医疗AI发展提供基础。 MedicalNet（https://github.com/Tencent/MedicalNet）是腾讯优图首个专为3D医疗影像在深度学习应用上所开发的一系列预训练模型，为任何3D医疗影像AI应用起到“ MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中，包括但不限于分割、检测、分类等任务； 2. 尤其适用小数据医疗影像AI场景，能加快网络收敛，提升网络性能； 3. 为了产生3D医疗影像的预训练模型，MedicalNet聚集多个来自不同3D医疗领域的语义分割小规模数据集，并提出了基于多分支解码器的多域联合训练模型来解决数据集中的标注缺失问题。 MedicalNet是腾讯在医疗AI领域的首个开源项目，后续也将继续提供更多类型的模型，为全球医疗AI的基础建设助力。
1.9K31发布于 2019-08-07 - 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） ?
57850发布于 2021-01-19 AI 医疗技术智能评估系统：帮医院选对 “医疗好帮手”
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。 系统会跟踪医疗技术的长期数据，比如某台手术机器人，系统会分析它近一年的手术成功率变化、维护费用增减，还会结合行业新技术的发展情况，预测未来 2-3 年它是否还能满足临床需求。 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。
19210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。 在申报创新时，硅基智能已有3件针对算法的核心发明专利获得授权； 产品基本定型方面，器审中心专家比较关注需求分析、数据收集、算法设计和测试验证。 中检院联合国内十家以上AI糖网企业收集图像，并从国内顶尖医疗机构邀请了数十位具有五年以上工作经验的眼科医师进行图像标注。2018年3月，中检院眼底图像数据库建库工作完成。 在创新申报时，硅基智能已有3件针对算法的发明专利获得授权。 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。
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
但实际上，诸多瞄准AI+医疗市场的AI公司更早之前就基于一线医院需求提供了辅助医生的AI解决方案。 系统另外的一大特点是可支持大于 3 米的非接触远距离测温，一旦有疑似发热人员出现就会自动报警。 ，在2-3秒之内就能完成定量分析，极大提升精准定量分析的效率。 深睿医疗 新冠肺炎增强版AI系统，输出结构化报告 由于需要支持新型冠状病毒肺炎的影像初筛，深睿医疗收到了合作方上海电气/康达医疗急需两套Dr.Wise®全肺AI医学辅助诊断系统并同CT一起发往湖北的需求 挑战固然有之，但这次“战疫”对AI+医疗行业发展也是机遇。 像人类医生那样，在疫情解除过后自身会积累相应医疗经验。我们也希望，AI公司在此次防疫中投入的技术方案在日后也能沉淀经验。
97010发布于 2020-02-20 - 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。 因此，直到2019年年底，仍然没有任何一项AI医疗影像相关产品取得三类医疗器械注册。没有三类器械认证的医疗产品无法进入医院的设备采购目录，难以进行商业化。 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。 疫情带来的需求暴增可说是加速AI医疗影像相关产品审批的最后一股“东风”，使得基于CT的疾病筛查与辅助诊断成为了AI医疗影像竞争最激烈、产品商业化种类最多的领域之一。
88520发布于 2021-03-03 - 来自专栏人工智能
现在，医疗 AI 发展的怎样了？
这项技术，让那些可能将在 3 年、5 年甚至 10 年后失明的糖尿病患者，获得了宝贵的提前治疗机会。 在验证实验中，研究组请来了 8 位眼科专家，与 AI 一同识别 9,963 张眼底图像。 图片来源：Google research Blog 皮肤病智能诊断 AI 视网膜病变检测，仅仅是 AI 介入医疗诊断的冰山一角。 这位在 2012 年就通过美国执业医师考试的 AI 老前辈，可以在 17 秒内阅读 3,469 本医学专著、248,000 篇论文、69 种治疗方案、106,000 份临床报告。 但国民不断增长的医疗健康需求为 AI 催生了广阔的发展空间，相信在不久的将来，国产人工智能会带给我们更多惊喜。 Jama, 2016, 316(22):2402. 3. Mandl K D, Bourgeois F T.
1.2K70发布于 2018-02-01 - 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
基于此，腾讯云开发者社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。 本文为“AI 将如何影医疗”的精华内容分享。 对此，动脉网调研了31家影像相关的医疗人工智能企业，包括腾讯觅影（腾讯）、平安智慧城市（中国平安）、杏脉科技（复星高科技持股）等大企业中的医疗AI团队，所有B轮以后的医疗AI影像企业和众多非头部医疗AI 在这一领域，数坤科技、依图医疗、推想科技、深睿医疗、汇医慧影均有涉及。 调研企业产品分类 从数据维度上看，AI企业获得数据的途径主要来源于临床数据和科研数据。 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。 基层医疗的需求与医院又有所不同。 但随着医联体的进步，中心阅片形式的普及，影像科AI产品的终端进入基层医疗的可能性变小，但能提供准确诊断路径的AI CDSS或许存在更大的应用空间。
3.4K2420发布于 2020-04-14 - 来自专栏科技向令说
概念与风口中的AI医疗，如何在基层医疗“见真章”？
（图片来自《麻省理工科技评论》发布的《AI医疗：亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》） 毫无疑问，光环加身、显得高大上的AI医疗，它最先、最有价值的落地，正发生在基层医疗身上，类似百度AI医疗与基层医疗的融合这样的案例 3、医疗责任上的资源缺口 基层医疗与三级医院甚至全国性知名大医院注定只要“治病”不同，它除了承担普通百姓的一些小疾患，未来还更偏向于大众健康管理职责，是医疗“治”之外“防”的重要承载。 严格来说，上文MIT报告所重点强调的CDSS只是百度大脑AI技术驱动的AI医疗品牌“灵医智惠”的一个部分，该品牌对外称以“循证AI赋能基层医疗”为愿景，有一整套面向基层医疗的赋能体系。 仅从百度灵医智惠的CDSS来看，在疾病诊断方面，该系统覆盖了27个科室，超过4000种常见病，基层常见病多发病Top3疾病推荐准确率高达95%。 3、从单纯工作推动的“鱼”，到职业技能提升的“渔” 在平谷区CDSS案例中，医生的工作体验得到大大改善，例如“辅助诊断”模块，可以基于主诉、现病史中提到的症状、疾病，以及体格检查、检验结果推荐相关的疾病
1.1K20发布于 2019-12-12 - 来自专栏云计算行业
AI驱动开启精准医疗新时代
直播时间：12月5日（本周四）15:00-16:00 直播主题：AI驱动开启精准医疗新时代 直播亮点 ①揭秘前沿医疗AI实践，腾讯医疗助力企业打造核心竞争力； ②医疗机构如何通过AI实现患者需求快速响应 ③如何巧用AI工具助力患者、医生、医院三方降本增效？ 课程背景： 随着AI急速发展，医疗行业正经历着深刻的变革也面临着诸多新的机遇与挑战。在医疗机构中，AI辅助诊断系统精准剖析医学影像和病理切片数据。 零售药店引入 AI, 为顾客打造便捷自助购药体验并给予个性化用药指导，大幅提升服务与运营效率。 合理运用 AI是医疗数字化转型关键。 基于 “智能导诊”“智能问诊”“用药助手”“辅诊 cdss” 等医疗大模型算法，不仅要考量基础架构,更要从患者角度出发，构建高效需求响应机制,践行科技向善。 本次直播特邀医疗行业专家与生态架构师，共探行业痛点与趋势、AI医疗各业务场景部署方案与应用实践，助力企业构建智慧医疗新生态，全面提升服务质量。 预约视频号直播提醒↓↓↓
29310编辑于 2024-12-05 - 来自专栏镁客网
AI医疗是时候加入区块链了
大数据+人工智能+区块链的结合，将对当前医疗行业转型起到至关重要的作用。 “想要AI真正应用于医疗领域，需要先‘杀死’上百万患者。” 而区块链或是促进AI医疗训练进程加速的关键。” 在黄铭钧看来，大数据+人工智能+区块链的结合，将对当前医疗行业转型起到至关重要的作用。 仅靠“自有数据”训练AI 它可能得先“杀人”才能去“救人” 在AI行业有一句话：AI落地，数据先行。简而言之，就是没有“数据”什么都做不了。 医疗行业也是一样。 而更为重要的是，区块链是具有token激励机制的，用户上传医疗健康数据就会得到一定的token奖励，这让AI训练的医疗数据有了长久的持续性。 另外，基因数据、医疗病历、实时上传的健康数据等也为AI训练提供了多维度医疗数据，同时整个链上的参与者充分共享医疗数据价值，最大化链上价值。”吴诗展说。
1.3K40发布于 2018-06-20
腾讯云开发者
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