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智能医生最新视觉报道_免费网上问诊(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

智能医生

高德口腔在率先实现“人工智能医生导流+数字口腔医疗”全新模式。按客户需求“一对一”提供数字医疗精准规划及精细治疗「口腔超话」「高德口腔」「种植牙超话成都超话」

“烧光”6.5 亿美元后，这家谷歌前高管创立的 AI 公司遣散所有员工，突然宣布倒闭；总部位于旧金山的 Forward 是一家曾经风光无限的 AI 医疗初创公司，由于未能推广其科技含量十足的“人工智能医生办公室”，最终突然倒闭。网页链接

清华AI医院上线，42位AI医生来袭最近，无锡紫荆智康科技有限公司（紫荆智康）宣布，他们开发的“紫荆AI医生”系统正式上线内测。首批亮相的42位AI医生覆盖了21个科室，能够诊断300多种疾病。紫荆智康的Agent Hospital项目旨在通过创建一个“闭环式”医疗虚拟世界来加速AI医生的进化。这个虚拟世界模拟了真实医院的设施和流程，并通过大量诊疗实践让AI医生不断进化。与传统医疗不同，Agent Hospital能够获得完整的数据反馈，因为AI患者会及时反馈治疗方案的效果，这对AI医生的学习和进化至关重要。 Agent Hospital的核心优势在于其“加速进化”能力。虚拟世界中的时间流逝速度是真实世界的100倍，这意味着AI医生可以在很短的时间内完成漫长的进化过程。实验显示，AI医生的能力进化曲线已初步符合规模定律，即AI医生诊治的AI患者数量越多，其能力就越强。紫荆智康构建的“紫荆AI医生”系统不仅扩展了Agent Hospital的科室覆盖范围，还完成了第一批医生智能体的构建。目前，系统已从呼吸科扩展到21个科室，覆盖了社会大众的绝大多数诊疗需求。紫荆智康挑选了各科室的十余种常见疾病，构造多样的患者合成数据用于AI医生的进化。紫荆智康已经构建了超过50万个AI患者，这些患者可以是人类患者的数字化“分身”，也可以由人工智能大模型结合医学知识库和少量公开人类病例自动合成。这些AI患者具有完整的治疗数据记录，能够与医生进行交流，其合成考虑了地域、年龄、性别、职业等因素对疾病的影响。 “紫荆AI医生”系统目前设置了三种模式：游客、患者和医生。游客模式对公众开放，患者模式只对定向邀请的专业人士开放，医生模式正在开发中。系统目前仅开放对AI医生诊断能力的测试，后续将开放治疗能力和对话能力的测试。紫荆智康的目标是打造超强医生智能体，为人类提供低廉、便捷、优质的健康服务。他们认为，未来AI医生将辅助人类医生完成绝大多数工作，人类医生将主要负责最终决策。Agent Hospital正在规划打造一个医疗版的《西部世界》，其中包含人类患者、人类医生、AI医生、AI患者等角色。智慧医疗的未来发展，可能正处于医疗核心痛点的破局时刻。从互联网+医疗到AI+医疗，再到AI大模型+医疗，每一步都在推动医疗行业的数智化升级。

在未来的10到20年里钱将不再是人们生活的必需品你没有听错，所有的劳动力都将由机器人取代。人们所需的大米和五谷杂粮将由机器人高效生产，而衣物的制造也将实现全自动化。孩子上学不再需要支付学费，看病也不需要花费金钱。人们可以尽情享受美好的生活，机器狗将负责送外卖和快递。AI智能老师将为学生授课，智能医生将提供医疗服务，所有的工作都将由机器人完成。届时，中国将成为世界的领先者。让我们为我们的国家点赞，期待这美好的未来！#热点引擎计划#

《一款医学大模型在沪发布：吃透六千本教材，通过执业医师资格考试》学习了6000余本国内外医学教材，通过了国家执业医师资格考试，能辅助医生诊断病例并给予治疗建议——一款“人工智能医生”来了。网页链接

人工智能医生已上线。。。。这方面，真人完全没法跟机器人比。。。。

「科技支撑集体林改」【油茶卫士，油茶栽培的智能医生】油茶产业是实现山区共富和乡村振兴的重要支撑产业，亦是践行“大食物观”、向森林要食物的新亮点。截至2023年底，全国油茶种植面积已达7300万亩。如此规模化种植油茶，如何提前预防病虫害的发生？　　“针对油茶栽培过程中病虫害识别难、监测能力弱等瓶颈问题，我们开发了‘油茶卫士’微信小程序。”中国林科院亚热带林业研究所研究员舒金平说，“小程序基于人工智能和大数据预警算法模型，建立了油茶种植区域专属油茶林病虫害识别模型，可识别油茶常见病虫害种类54种，识别准确率大于85%。” 　　“油茶卫士”微信小程序日前被列为中国林科院科技服务林改十项引领性技术成果予以推介发布。　　打开“油茶卫士”小程序，界面简洁、操作简单、识别精准，堪比一本图文并茂的油茶病虫害百科全书。如果发现病虫害，点击“开始智能识别”，拍照上传系统并识别后，病虫害的基本信息、防控风险、除治方法等便一目了然。　　“油茶卫士”可通过获取移动终端的用户数据和识别数据，获得地理位置信息及天气数据，可视化、场景化、直观展示油茶种植区域的病虫害发生、分布情况，针对重点监测病虫害进行种类、发生时间、发生区域的风险评价，并赋予“红黄蓝”三色码区，为油茶栽培的林地管理及病虫害精准治理提供科学依据。　　舒金平说：“该小程序适用于我国所有油茶主栽区重要病虫害快速精准识别，技术成果显著提升了林间识别的效率，具有广阔的应用前景。现如今，通过举办培训班和现场演示等方式，小程序已在浙江、江西、安徽及湖南等油茶种植区广为应用，更多茶农和企业了解并实际应用了这一技术，为中国油茶产业的高质量发展提供了有力支撑。”网页链接

人工智能在医疗领域的十大应用场景人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，涉及模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法和技术应用。马斯克曾指出，AI背后的本质是统计学。AI有望在生物医学的临床、科研和教育等多个方面带来革命性变化。然而，在医疗保健领域，人们对AI的担忧也是真实的。如何释放AI的潜力并负责任地使用它显得至关重要。以下是AI在医疗领域的十大应用场景： 1️⃣ 心脏功能评估：AI可以通过分析心电图等数据，评估心脏功能，帮助医生做出更准确的诊断。 2️⃣ 远程皮肤疾病诊断：AI可以远程诊断皮肤疾病，减少患者就医时间和成本。 3️⃣ 胸部CT识别钙沉积：AI能够识别胸部CT图像中的钙沉积，帮助医生评估动脉硬化程度。 4️⃣ 辅助眼科手术决策：AI可以提供辅助决策支持，帮助医生制定更安全的眼科手术方案。 5️⃣ 心脏病发作风险筛查：AI可以通过分析患者数据，预测心脏病发作的风险，帮助医生提前干预。 6️⃣ 外科医生手术技能评估和培训：AI可以评估外科医生的手术技能，并提供个性化培训方案。 7️⃣ 提高患者用药依从性：AI可以通过智能提醒等方式，帮助患者提高用药依从性。 8️⃣ 引导蛋白质进化促进药物研发：AI可以通过模拟蛋白质进化，加速药物研发过程。 9️⃣ 细胞形态组分析助力疾病治疗：AI可以分析细胞形态组数据，为疾病治疗提供更准确的依据。 𐟔Ÿ 帮助临床试验更具包容性：AI可以通过数据分析，帮助临床试验设计更具有包容性，提高试验质量。这些应用场景展示了AI在医疗领域的巨大潜力，但同时也需要我们在使用过程中保持谨慎和负责任的态度。

未来已来，人工智能医生给人看病，人能信任它吗？ 11月23日下午，国家医保局召开新闻发布会，解读已编制发布的17批医疗服务价格项目立项指南，其中AI辅助诊断首次被列入，引发社会广泛关注. 此次发布的17批立项指南，涵盖271个主项目、250个加收项、88个扩展项，共计609个收费编码，使价格项目的颗粒度显著增大. 国家医保局经调研，考虑到人工智能技术虽能助医生提高诊断效率，但现阶段尚无法完全替代医生，为支持其进入临床应用且避免增加患者负担，在放射检查、超声检查、康复类项目中设立了“人工智能辅助”扩展项，意味着医院在同等价格下，可选择让医务人员诊疗，也可借助人工智能参与，且现阶段不重复收费。事实上，人工智能在医疗领域的应用已逐渐深入。如沅陵县自11月5日起，其45家乡镇卫生院和363家村卫生室上线的门诊智能辅诊系统，在基层医疗实践中效果显著，截至11月17日，共产生规范病历8962份，提供81145条辅助诊断建议，诊断符合率达97.39%，处方合格率为86.27%，门诊电子病历书写规范率从不足20%提升至60%. 然而，对于人工智能医生，大众的信任度却呈现不同态势。一方面，其优势明显。它可通过分析大量数据和案例提高诊断准确性，为医生提供个性化治疗方案，还能自动化一些简单任务和流程，提高医疗资源利用效率，通过远程医疗等技术，让偏远地区患者也能获得医疗服务。比如，有医疗大模型与华西医院医生进行问诊PK，诊断一致性达96%. 另一方面，大众也有诸多担忧。数据隐私和安全问题首当其冲，大量患者数据处理不当易泄露或被滥用；同时，其缺乏人类的判断力和情感理解能力，在复杂病情诊断中可能出现失误；此外，技术成本及责任归属不明确等问题，也让部分人对其心存疑虑。随着科技发展，人工智能医生看病或成趋势，但要获大众广泛信任，需解决诸多问题，未来人机合作的医疗模式值得期待。

北大医疗新范式：知识驱动合成医疗数据最近，北京大学和医准智能联合国内四家顶尖医院（包括北京大学肿瘤医院、中国医学科学院北京协和医学院、中国医学科学院肿瘤医院和南昌市人民医院）提出了一种新的医疗数据合成方法，叫做知识驱动合成高质量医疗数据。这个方法通过引入医生的临床诊断知识，指导深度扩散模型（DDPM）合成大量的高质量乳腺超声图像。基于这些合成数据训练的乳腺癌诊断模型，在内部和外部测试集上的AUC值达到了0.95-0.96。为了验证这个方法的效果，他们还召集了来自北京大学肿瘤医院、中国医学科学院北京协和医学院、中国医学科学院肿瘤医院的九名乳腺影像科医生进行读者阅片实验。结果显示，基于知识驱动合成数据训练的诊断模型水平与高年资主任级别医生相当，尤其在困难亚型（如导管原位癌，DCIS）的诊断上超越了所有医生，还能辅助医生提高准确精度。医疗诊断AI需要大量高质量的标注数据，但采集这些数据通常需要高昂的成本，因为受到病人分布、伦理、时间和经济等因素的限制。通过知识驱动的合成数据方法，可以在短时间内合成大量高质量的医疗数据。这种方法可以扩展到不同模态、不同病种的应用上。大量高质量的医疗数据可以训练出接近甚至超过人类顶尖医生诊断水平的AI。由于医生和诊断AI的“训练数据”有所不同，“思维方式”也有差异，所以在某些情况下，AI和医生各有高下，但也有互补增强的可能性。在这种互补增强的情况下，AI和医生相互成就，相互成长，有望改变传统的临床诊断流程，为患者带来新的福音。

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