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智能诊断模型将损伤检测能力提升至“专家级”，大规模医疗模型有效贡献优质医疗资源下沉基层，脑机接口技术为运动功能障碍患者带来新希望。随着技术进步与临床应用的紧密结合，以人工智能、大数据为核心的数字技术正在帮助全面重塑医疗健康领域的发展生态，让医疗服务更加精准、可及。记者近日在第三届CCF数字医学大会上获悉，越来越多的尖端技术正在从实验室走向临床应用，呈现出广泛的视角。疾病诊疗、康复医学、健康管理等领域。北京大学常务副校长、医学部院长乔杰表示，医学与信息学的深度融合是引领医疗健康进入“数智驱动融合创新”新阶段的核心驱动力。从临床场景来看，人工智能可以帮助医生及早发现伤情，手术机器人可以进行毫米级精度的手术，大型医疗模型正在成为医生的“智能助手”。从公共卫生角度来看，大数据监测将使健康预防和管理更加先进，而智能管理系统将使医疗服务惠及更广泛的人群。从科学研究的角度来看，数字技术加速了新药的研发，多组学数据的整合促进了精准医疗的进步。张宏嘉，宾夕法尼亚州首都医科大学附属北京安贞医院党委书记认为，数字孪生技术的应用使得原本复杂的心血管介入手术实现精准的术前规划成为可能。曾经基于经验的诊断成像在人工智能辅助系统的帮助下显着提高了早期病变的检出率。这些变化不仅会减轻医疗保健专业人员的负担，还将为患者提供更安全、更高效的医疗服务。您将能够享受这些服务。据介绍，首都医科大学附属北京安贞医院心脏超声医学中心何益华主任及其团队利用百万级多模态数据库，开发了覆盖全生命周期的大规模心血管疾病超声诊断模型“安贞心语”。该模型的主要进步在于它具有“从图像语义特征到诊断，具有专家级的推理能力，使其成为智能心脏超声诊断的中枢“大脑”。基于该模型，团队进一步研发了智能心脏超声报告系统、“先心安”胎心智能医疗智能、智能超声诊断一体机等智能产品，实现多场景应用，夯实基础实力。“近年来，随着人工智能特别是深度学习技术的进步，数字病理已进入‘数字智能’时代。”以胃癌微卫星不稳定性（MSI）检测为例，浙江大学教授屠华康表示，他和他的团队的研究表明，通过融合多种基本病理模型，仅使用传统HE染色切片就可以高精度预测MSI状态，其性能可以超越单一模式。l，表现出与临床预后相关的良好潜力。 “这项研究证明了数字病理学作为一种低成本、高效工具在分子肿瘤分型和指导个性化免疫治疗方面的价值，这是加速精准医疗采用的重要实践，”dijo Tu Hua-kang 说。他表示，该医疗模式具有多模态、安全、专业、易用等优点。基于该模式推出的AI健康应用“AQ”成为公司的主打产品。你会发现AQ涵盖了数百项AI功能，包括健康查询、报告解读、健康档案管理等。像李这样的用户还可以拍照、查询，像苹果、华为、鱼跃等智能手机的用户，支持可穿戴设备和慢病管理设备的数据连接。 AQ还在名医AI分身等服务中提供语音通话功能，在服务的前四个月内，它已经获得了与中国移动合作推出“AI防诈骗/防诈骗热线”。 “我们近60%的用户来自三线及以下城市。iores。”刘俊伟表示，AQ不仅是医疗健康服务的门户，也是连接医生、医疗机构和用户的平台。蚂蚁集团通过成熟的技术和产品实践，让优质的医疗健康服务更加全面。 “数字技术不仅拓展了医生的‘眼睛’和‘大脑’，也打破了优质医疗资源的地域障碍。”乔杰表示，人工智能辅助诊疗、多模态数据融合、大规模医疗模式等技术的成熟应用，让偏远地区的患者享受到高水平的医疗服务，推动“全周期健康管理”目标的实现。针对中风后传统上肢康复的障碍，可以使用i技术。nbrain-computer中国医学科学院生物医学工程研究所研究员陈晓刚表示，人们希望通过接口，特别是集成运动想象和稳态视觉诱发电位的混合范式来驱动软机器人等外部设备，创建“思考-命令-行动”的闭环康复系统。陈晓刚探索了结合功能性电刺激、经颅交流电刺激、中医针灸等辅助方法，提高脑机接口系统性能和康复效果的协同途径。 “基于脑机接口的快速文本输入系统、认知评估、机器人控制等应用的不断增长，体现了该技术在康复医学中的功能替代价值。”这些研究论证了脑机接口技术从实验室到临床应用的可行性和有效性并为神经康复提供创新的解决方案。鹏程研究院高性能云计算实验室副研究员张通表示，大数据、大模型是医疗健康产业发展的技术基础。行业迫切需要构建一个“按需提供、高质量、价格实惠”的算力网络，以确保大规模数字健康创新、跨区域协作和初级保健计算能力的广泛采用，进一步加速技术和护理的普及。 “十五五”规划明确提出“全面实施‘人工智能+’行动，国家卫生健康委等五部门发布了《关于促进和规范‘人工智能+医疗健康’应用发展的实施意见》”。专家表示，一系列政策我们逐渐明确人工智能将改善全周期医疗。未来的一切科技进步都将为“健康中国”建设注入新动力。