医疗AI
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对话蚂蚁集团张俊杰:AI 如何重塑医疗健康产业?
36氪· 2025-08-01 15:25
人工智能产业发展趋势 - 人工智能正从技术奇点跃迁为产业基座 智能体从实验室进入产线诊室 以前所未有的锐度重构全球经济肌理[2] - 中国展现出超大规模应用场景试炼场和芯片突围算法开源攻坚的双重禀赋 正加速形成具有东方特色的AI发展路径[2] - 世界人工智能大会以"智能时代 同球共济"为主题 汇聚科技巨头学术先锋与政策制定者 标志AI从产业变量进化为文明常量[2] 医疗健康领域AI应用 - AI为医疗行业更换引擎 从汽车引擎升级为飞机引擎 带来巨大生产力变化 在用户普惠和生产力方面发挥重要作用[3][10] - 通过AI健康管家提供专业解答 服务调用和主动健康管理建议 连接医院健康档案穿戴设备及家用医疗器械[5][6] - 已与3600家公立医院链接 医保码服务8亿用户 医疗健康频道年服务超8亿用户[5] 技术实施与行业合作 - 医疗AI创新面临标准制定 技术打磨和交付预期三大难题 需与卫健委大医院及头部医生深度合作[6][7] - 采用医学专家团队共同标注方式构建权威医学知识体系 确保AI专业度与情绪安抚能力并重[7] - 在信通院指导下发布医学医生智能体分级标准 类似自动驾驶L0-L5分级 推动行业标准化建设[11] 应用成效与用户反馈 - AI健康管家上线不到一年已服务近1亿用户 独立APP中40-60岁用户使用频次极高[10] - 与上海仁济医院合作的泌尿外科AI模型水平超过全科医生 接近副主任医师水准[9] - 杭州七院AI智能体累计服务400万患者 日服务超3万人 完成11万人次交流 实现90%简单咨询分流[9] 生态构建与信任体系 - 坚持从用户最需求领域切入 自2014年推首笔线上支付至电子社保卡医保电子凭证逐步构建服务生态[11] - 将科技伦理原则融入技术研发全链路 通过用户授权和最小使用范围保障健康数据安全[8] - 保持开放态度与政府医疗机构高校深度协作 强调AI是技术底层支撑而非竞争对手[12]
港股异动 智云健康(09955)午前涨超4% 近日公司生成式医疗AI大模型研究项目入选杭州市重点科研计划
金融界· 2025-08-01 13:11
公司股价表现 - 智云健康(09955)午前涨超4% 截至发稿报1 55港元 成交额314 21万港元 [1] 科研项目进展 - 公司申报的"生成式医疗AI大模型构建及在远端决策支持中的关键技术研究"项目成功入围杭州市2025年度重点科研计划立项名单 [1] - 该医疗AI大模型已在全国多家医院开展示范应用 后续将扩大覆盖范围和应用深度 [1] 技术研发细节 - 医疗AI大模型基于物联网感知技术与数据精准路由算法构建医疗信息传输体系 [1] - 通过多模态传感设备对慢性病患者健康参数进行动态数据采集 建立远程医疗加密传输通道与数据清洗机制 [1] - 研发具有参数自优化能力的智能诊断辅助系统 通过深度强化学习实现决策模型参数实时动态调谐 [1] - 重点提升糖尿病 心血管疾病 慢性阻塞性肺疾病等临床场景的远程诊断准确率与时效性 [1] - 构建"数据采集-安全传输-智能决策"全链条闭环医疗辅助体系 [1]
港股异动 | 智云健康(09955)午前涨超4% 近日公司生成式医疗AI大模型研究项目入选杭州市重点科研计划
智通财经网· 2025-08-01 12:04
股价表现 - 智云健康午前股价上涨4.03%至1.55港元 成交额314.21万港元 [1] 科研项目进展 - 公司申报的生成式医疗AI大模型项目入选杭州市2025年度重点科研计划立项名单 [1] - 项目聚焦生成式医疗AI大模型构建及远端决策支持关键技术研究 [1] 技术应用与优势 - 医疗AI大模型已在全国多家医院开展示范应用 后续将扩大覆盖范围和应用深度 [1] - 基于物联网感知技术与数据精准路由算法建立医疗信息传输体系 [1] - 通过多模态传感设备对慢性病患者健康参数进行动态数据采集 [1] - 建立面向远程医疗的加密传输通道与数据清洗机制 [1] - 研发具有参数自优化能力的智能诊断辅助系统 通过深度强化学习实现决策模型实时动态调谐 [1] - 重点提升糖尿病 心血管疾病 慢性阻塞性肺疾病等临床场景的远程诊断准确率与时效性 [1] - 构建"数据采集-安全传输-智能决策"全链条闭环医疗辅助体系 [1]
智云健康午前涨超4% 近日公司生成式医疗AI大模型研究项目入选杭州市重点科研计划
智通财经· 2025-08-01 12:03
股价表现 - 智云健康午前股价上涨4.03%至1.55港元 成交额314.21万港元 [1] 科研项目进展 - 公司申报的生成式医疗AI大模型项目成功入围杭州市2025年度重点科研计划立项名单 [1] - 项目专注于远程医疗决策支持系统的关键技术研究 [1] 技术架构与应用 - 医疗AI大模型基于物联网感知技术与数据精准路由算法构建医疗信息传输体系 [1] - 通过多模态传感设备实现慢性病患者健康参数的动态数据采集 [1] - 建立面向远程医疗的加密传输通道与数据清洗机制 [1] 核心功能特性 - 研发具有参数自优化能力的智能诊断辅助系统 通过深度强化学习实现决策模型实时动态调谐 [1] - 重点提升糖尿病 心血管疾病 慢性阻塞性肺疾病等临床场景的远程诊断准确率与时效性 [1] - 构建"数据采集-安全传输-智能决策"全链条闭环医疗辅助体系 [1] 商业化进展 - 该医疗AI大模型已在全国多家医院开展示范应用 [1] - 后续计划进一步扩大覆盖范围和应用深度 [1]
鹰瞳Airdoc于WAIC世界人工智能大会荣获本土创新全球化奖
新浪证券· 2025-07-31 10:46
大会概况 - 2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月26-28日在上海举办 为全球人工智能领域规格最高的顶级盛会[1] - 国务院总理李强出席开幕式并发表致辞 蒙古第一副总理 新开发银行行长 联合国副秘书长及30余个国家部长级官员和国际组织负责人参与论坛[3] - 大会汇聚12位诺贝尔奖 图灵奖得主及80余位国内外院士 共同探讨人工智能发展与治理[5] 公司荣誉与成果 - 公司凭借多项AI创新成果成为大会医疗行业焦点 并作为本土创新全球化代表企业入选《2025医健可持续创新案例推荐榜》[5][11] - 公司人工智能慢病健康风险评估系统是国内首个获批眼底人工智能辅助诊断三类证的软件系统 可识别55种眼部疾病及心梗 脑梗 动脉硬化 糖尿病 老年痴呆等重大慢病风险[8] - 公司临床端服务累计覆盖3000万人近视防控产品帮助2.3万名儿童改善视力 视觉训练产品帮助39.2万斜视弱视患者康复[13] 技术突破与应用 - 国家人工智能医疗健康应用中试基地首次亮相 由北京同仁医院 中国联通与公司联合建设 应用生成式AI技术优化致盲眼底疾病与慢病预警系统[6] - 公司参与编写的《人工智能大模型在医疗健康领域发展态势研究报告》正式发布 其万语医疗大模型在AI眼底检测 近视防控 视觉训练和AI主检等场景入选典型应用案例[8] - 生成式AI技术推动医疗服务从被动治疗向主动预防转变 构建全生命周期智慧医疗生态体系[10] 产品创新 - 人工智能微血管体检仪采用生成式AI图像解析引擎 实现1分钟拍摄 3分钟生成报告 为轻量化全自动眼底相机[15] - 人工智能抗压能力检测仪通过多模态AI算法 90秒评估抗压能力 心理压力 身体压力及自主神经平衡等5大指标[17] - AI赋能PBM视力康复仪获中国药监局和欧盟批准 每天6分钟用于近视防控与辅助治疗 拥有国家发明专利和日内瓦国际发明展金奖[19] 行业影响 - 公司产品为全球老龄化 慢病管理 青少年近视防控提供普惠解决方案 推动医疗资源普惠化与平权化[11][20] - 技术有效拉平地区医疗资源差异 助力全球绿色低碳发展[11]
2025WAIC:大厂回归,医疗AI爆火出圈
36氪· 2025-07-30 08:55
行业趋势 - 医疗AI在WAIC 2025重新成为焦点 大模型技术推动行业复苏 互联网大厂和药械企业积极回归[1] - 医疗AI正沿着两条路径发展 一是AI体系化赋能医疗 二是从通用向垂直领域深化解决临床问题[1][2][6] 技术演进 - 大模型推动医疗AI从"节点式"应用转向"环节式"赋能 智能体能够自主规划执行系列行为并持续学习[2][3] - 智能体整合分散的AI应用 如腾讯健康"健康管理助手"整合体检全流程工具 改变用户从低频被动到高频主动的使用模式[3][4] - 医疗AI从全科服务向专病领域深化 京东健康"京医千询2.0"形成"三引擎+四模型"技术架构 实现拟人对话/可信推理/医学全模态突破[6][7] 企业动态 - 腾讯健康推出智能体"健康管理助手" 实现健康报告解读/风险分析/健康计划管理等整合功能[3] - 京东健康构建"AI医生+多专业服务角色智能体+专家医生智能体"矩阵 上线超500个专家医生智能体[7] - 联影智能推出全球唯一胸部一扫多查智能体 可自动检出73种胸部异常 AUC达94% 提升诊断效率25%[8][9] - 福鑫科创将AI应用于模拟患者场景和数据分析 通过数字人提升医师临床能力[4][5] 技术突破 - 京东健康"京医千询2.0"经过140个临床科室医生及百万级病案评测 具备反思机制和自适应能力[7] - 联影智能胸部智能体支持语音录入报告 在人机协同挑战中显著提升复杂病例诊断效率[9] - 医疗AI实现对文本/影像/检验数据等多模态数据的综合解析[7] 行业规范 - 蚂蚁集团联合中国信通院发布首个《医疗健康行业智能体AI医生》标准体系 涵盖技术性能/隐私安全/数据治理/专科应用要求[12] - 标准制定推动医疗智能体进入系统化规范化阶段 为行业提供评估基准[12] 市场现状 - 国内医疗垂直大模型超过300个 绝大部分产品形态为智能体[12] - 互联网大厂凭借互联网基因快速打通C端应用 但商业化挑战仍未完全解决[13]
联影智能WAIC分论坛:医疗AI赋能肿瘤诊疗,智能体走进医疗多场景
IPO早知道· 2025-07-29 17:07
联影智能医疗AI技术进展 - 联影智能在WAIC 2025论坛上展示"技术无疆,全球共济"主题,汇聚产研、医、投各界嘉宾探讨医疗AI普惠路径 [2] - 公司与中山大学肿瘤防治中心合作开发的脑转移瘤AI系统已在全国400多家医院落地,覆盖70%影像科工作量 [4][5] - 骨转移瘤AI应用同步推出,与脑转移瘤系统共同提升肿瘤诊断效率 [5] 智能诊室解决方案创新 - 联影智能与中山大学肿瘤防治中心合作开发智慧诊室方案,通过AI预问诊系统实现纸质报告结构化录入,提升就诊效率 [6] - 电子病历智能体可实时转写医患对话并自动生成规范病历,支持跨院报告调取,减少重复检查 [6][7] 胸部CT一扫多查智能体突破 - 联影智能与复旦大学附属中山医院合作开发的胸部一扫多查智能体覆盖73种胸部异常,基于40多万CT影像数据训练,平均AUC达94% [9][11] - 人机协同挑战显示AI辅助组诊断效率提升25%,实现图像-报告实时联动,医生工作模式从"写报告"变为"审报告" [8][9][12] - 该技术突破单病种小模型局限,可同步检出肺结节、骨折等多项异常,减少操作负担 [11] 未来研发方向 - 公司计划联合中山医院、河南省人民医院等机构研发腹部、脑部等全身多部位一扫多查智能体 [13]
产研医等业内人士共话医疗AI普惠路径
证券时报网· 2025-07-29 00:45
医疗AI技术发展 - 联影智能与中山大学肿瘤防治中心合作开发脑转移瘤和骨转移瘤AI应用,已在全国400余家医院落地[1][2] - 脑转移瘤AI应用可智能检出病灶并自动生成影像报告,解决医生排查上百张磁共振图像的工作难题[1] - 骨转移瘤AI应用作为脑转移瘤AI的延伸产品,同样实现全国范围临床应用[2] 人机协同诊疗效果 - 复旦大学附属中山医院实测显示,AI辅助组医生诊断效率提升25%,8分钟完成影像诊断和报告撰写[2] - 胸部一扫多查智能体可一键检出肺结节、冠脉钙化等异常,医生仅需核实诊断即可生成报告[2] - 联影智能计划与多家医院合作研发腹部、脑部等全身多部位一扫多查智能体[3] 基层医疗AI应用 - 新疆莎车县人民医院与联影智能联合研发肺结核AI,实现快速检出疑似病例[3] - AI技术帮助基层医院解决肺结核筛查不及时问题,使患者就近享受优质筛查服务[3] - 在国家政策和援疆项目支持下,莎车县已构建包含高端设备、信息化和AI的系统性医疗能力[3]
飞利浦大中华区总裁刘令:以人为本,推动医疗AI真正落地
第一财经· 2025-07-28 20:14
医疗AI发展拐点 - AI正从技术探索迈入临床应用新阶段,医疗行业亟需将技术潜力转化为可持续价值 [2] - 医疗行业面临医生超负荷、优质资源分布不均、基层能力薄弱等共性挑战,传统手段难以支撑结构性转型 [2] 飞利浦AI战略 - 公司近10%全球营收投入研发,其中一半以上用于AI、数据与软件方向 [2] - AI战略聚焦四大领域:运营效率提升、临床判断辅助、扩大医疗可及性、健康全流程管理 [2] - 推动AI落地原则为"以人为本、可信赖、可持续" [2] AI赋能医疗场景 - AI技术解放医生生产力,使其更专注于病患 [2] - 通过远程手术案例(上海医生与西藏医院协同)体现AI提升医疗可及性的潜力 [3] - 公司定位AI为手段而非目的,目标是从"可用"到"可信",从"点状突破"到"系统融合" [3]
上海申康医院发展中心党委书记赵丹丹:打造“新基建”式医疗AI生态,重塑价值底座
第一财经· 2025-07-28 20:14
行业发展趋势 - 医学人工智能是全球医疗科技的必争之地,中国医疗AI发展正迎来新一轮技术与场景的深度融合 [2] - AI赋能医疗已从"场景试点"迈入"生态重塑",经历了从电子病历系统普及到医疗信息系统建设,再到AI预问诊、智能化诊疗、科研辅助平台等多个阶段性跃迁 [2] - 以上海为代表的区域已初步建立起以数据驱动为核心的人工智能训练基地 [2] 当前挑战 - 高质量数据样本的供给仍不足 [2] - 临床科研与应用转化尚有距离,国内很多医院的研究型床位占比还比较低 [2] AI落地场景 - 儿科AI预问诊已能有效缓解医生接诊压力 [2] - 口腔影像诊疗模型实现全流程数字化 [2] - 皮肤病远程诊疗正快速普及 [2] - 智能缴费、分诊、随访等全周期服务也在推进 [2] 未来发展方向 - 推动跨学科的多模态数据融合 [3] - 探索自动化手术系统 [3] - 发展数字疗法与个性化治疗 [3] - 强化AI风险治理框架,在技术、伦理与法规三方面同步推进 [3]