
朱晨:大模型助力临床全面诊疗,但须警惕医生“能力退化”
避免陷入盲目追捧的“技术狂热”,时刻坚守医疗服务初心。
避免陷入盲目追捧的“技术狂热”,时刻坚守医疗服务初心。
医院大模型的训练结果与医院自身的知识水平、业务和管理水平密切相关。
已在智能问诊、电子病历书写、临床诊断等多个门诊医疗场景应用DeepSeek。
提示词工程的核心是收窄输入问题域。
解决了医院单独部署大模型的算力支撑、资金投入等问题。
基于DeepSeek的医疗数据分类分级具有精准高效、灵活定制、全面覆盖的优势。
成为医疗科研提质降本的数字基座。
所有模型参数、数据构造、多阶段模型训练、模型评测等核心代码都将公开。
分析病历内容,提供智能诊断和治疗辅助。
解决大模型“什么都懂,就是不懂本院情况”的问题。
当医疗智能体渗透到每个环节时,医疗资源将实现“量子态”重组。
推出临床智能助手Copilot与“青医爱问”两大应用实例。
AI在从“单点突破”向“系统级赋能”演进,也正在推动医疗AI从“工具化AI”迈向“体系化AI”,从“任务型AI”迈向“智能体(Agent)”。
紧密跟踪大模型的发展动态,研究和应用具有专业性和实用性的数智产品。
全面支持医院快速构建和部署AI应用。
成功打造大模型落地医院应用的“三快”实施范式。
实现医疗知识检索、电子病历生成、医保审核等场景的智能化升级。
有望改变医疗信息系统的架构,并推动医疗服务模式的创新。
重点推动各地统一县域医共体信息系统。
6月25日,诚邀您参与“医学影像人工智能时代的PACS发展趋势”在线论坛。
“新冠肺炎AI辅诊系统”从肺炎病变识别、肺炎病变分析到病情进展评估等,都可以辅助医生。
经历了前两年的狂热,业界对于医学AI的认知已经趋于理性和务实。
CHIP 2019吸引了来自海内外医疗与健康信息处理领域的350余名专家学者参加。
实现AI所需要的并不仅仅是一个芯片,而是要将计算、内存、存储以及互联、软件都结合起来。
医学人工智能不仅可以提高医生的工作效率,还可以提高临床诊断的准确率,让精准医疗真正成为可能。
从医院信息管理到临床数据服务,必须做好思路转变、知识转变、技术转变以及环境转变。
如何将越来越多的医疗数据变成有价值的信息,这是临床信息化建设要重点关注的内容。
10月19日,桂子飘香,红色嘉兴,我们不见不散!
三年行动纲要提出在重点领域和关键环节实施 10 项重大工程,多项工作任务离不开信息化支撑。
双方将在智能城市、智能医疗等关键领域积极推进产业智能化变革。
最新评论
售后服务(治疗,诊疗后有疑问需要咨询医护人员)很好啊,医院应该提供这样的渠道并且不需要收费吧,除非你是土豪,个人觉得,咨询可以有,收费较难接受,利益分配好像也很难合理合规。
从文章中可以看出这位主任是想做事,能做事的好主任,可能是医院领导对信息化建设不重视,不了解,不支持,让主任寒心了,正所谓不想被看见,只想被理解,我也在医院信息科很多年,遇到各种各样的领导,也受委屈,当
东华与华为提供的具体技术解决方案是怎样的?
作为承建方的项目经理,对于该项目的建设,感慨颇多。项目的成功离不开甲方领导及终端用户的共同努力和大力支持。
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