AI来袭：谁将淘汰谁？
首先有个反常识的观点：AI无法替代医生，然而善用AI的医师将淘汰那些不会利用AI的同行。AI本质上是在升级工具，而非颠覆医生这一职业本身这是为何？AI的优势在于处理标准答案，而医生的核心价值在于处理复杂难题——那些能攻克疑难杂症、把控长期健康、辅助系统降本增效的人，AI反而是在为其增值。医学教育的变革方向基于这一逻辑审视医学教育：需强化实操训练、增加临床机会、尽早接触真实病人。随着老龄化加剧、慢病管理普及及数字医疗兴起，新的职业路径层出不穷——若现在攻读医学，五至八年后毕业时，这些趋势恰好落地，关键在于把
2026年全球AI医疗产业蓝皮书
AI医疗进入体系化应用新阶段人工智能医疗已超越单一算法范畴，转而成为融合医学数据、算法模型、算力平台、医学知识库及临床应用场景的整体能力体系。伴随大模型、多模态融合及医学知识增强等技术的持续突破，AI医疗正广泛渗透至诊疗、康复、慢性病管理、医院运营、医保支付、科研创新及药物开发等众多领域，其价值也从局部效率改善，拓展到医疗资源配置优化、临床决策支持、服务模式重塑以及产业生态协同等更高层面。AI辅助诊断商业化领跑AI辅助临床诊断是当前人工智能医疗商业化推进最快的领域。得益于数据标准化水平较高、临床应用需求明
有临医药重磅推出AI智能体UniVox：临床研究专属翻译平台正式亮相
UNIONCLIN有临医药有临智译UniVox专为临床打造的智能翻译体在全球多中心临床试验日益普及的大背景下，临床方案、IB、ICF、CSR、eCTD文档等专业化资料的多语种翻译，已成为影响海外申报时效与监管审批结果的关键因素。传统人工翻译模式投入周期冗长且成本居高不下，而通用型云端AI工具则面临数据安全隐患、术语精准度不足、缺乏医学专家复核等显著短板。数据安全、交付效率、专业精准度、合规质控四大长期困扰药企全球化研发布局的难题亟待破解。聚焦临床翻译领域的四大核心痛点，有临医药凭借多年临床CRO全流程服务
2026年AI行业落地观察：从技术适配到价值闭环
AI技术已突破验证阶段，正式迈入“价值交付深水区”。依据中国信通院《2026人工智能产业应用发展报告》，至2026年6月，我国规模以上工业企业AI渗透率已达39.2%，较2023年大幅增长近17个百分点；且超过六成的项目集中于质量控制、设备预测性维护及供应链协同这三大高回报场景。需强调的是，成功案例的秘诀不在于盲目依赖“大模型”或“全栈自研”，而在于精准定位业务痛点、适配轻量化AI工具链，并实现与现有IT/OT系统的无缝融合。以下选取五个典型行业方向，结合实际部署主体、技术方案及验证成效进行深入剖析：受限
AI医疗行业研究·子报告④ 医学科研与公共卫生（科研辅助/真实世界证据/人类遗传资源）
AI 医疗行业研究报告·分报告④医学研究与公共卫生（科研/ 真实世界研究 / 人类遗传资源）（报告日期：2026 年 8 月 5 日；数据口径截至 2026 年上半年，关键节点均经检索核验。）————————————————————————————一、板块定位与范围本板块聚焦AI 在"医学知识与证据产出端"的落地场景，覆盖科研辅助（文献梳理/假设构建）、真实世界研究（RWE）与真实世界数据（RWD）、公共卫生监测预警、以及支撑上述活动的底层合规框架——人类遗传资源（HGR）管理。参与主体涵盖科研机构、医院
招募技术合伙人！清璟AI全力冲刺CNS顶级期刊
🔥清璟·技术合伙人站在医学研究与人工智能交汇的十字路口，我们期盼遇见一群志趣相投的开拓者——若你怀揣用技术重塑医学科研版图的雄心，若你立志在国际一流学术殿堂镌刻自己的姓名，清璟AI诚邀你携手同行，共启一段科研与技术的壮阔征途。🌟 我们是谁？清璟AI，由国内顶尖学府医工融合方向的博士团队共同发起，倾力构建全流程AI赋能医学科研的生态体系。我们深耕医疗大模型、影像组学、病理组学、深度学习、AI智能体、生信分析、多组学、多模态等前沿方向，旨在为医学研究者提供专业的AI智能体、高端学术资源与一对一专属定制方案。🚀
港科大首创AI协作机制 助力医学通用与专科模型协同诊疗
香港科技大学（港科大）研究团队成功研发一套创新的人工智能（AI）"通才—专才协同" 架构（Generalist–Specialist Collaboration, GSCo），达成了医学通用基础模型与专科模型在疾病诊断任务中的高效配合。研究结果表明，GSCo于医学影像诊断、视觉问答及放射报告生成等多项任务中的表现，均显著优于单独运行的通用或专科模型；同时，该架构能大幅削减训练医学模型以适应全新临床任务的研发开销。此项突破有望加速医学基础模型融入日常临床实践。研究论文已于国际权威期刊《自然—生物医学工程》刊
人工智能助力罕见遗传病诊断突破：376例疑难病例中AI辅助识别18例
对于许多罹患罕见遗传性疾病的儿童而言，基因检测并不等同于立刻获得明确诊断。当代基因测序技术已能读取海量遗传数据，但面对棘手病例，临床医生仍可能长期无法锁定真正的致病基因变异。患者往往辗转多年、历经多个专科会诊，最终仍停留在"病因不明"的困境中。当下，人工智能正尝试攻克另一道难关：并非重复检测更多数据，而是对已有数据进行重新解读。由波士顿儿童医院Manton Center for Orphan Disease Research联合哈佛大学及OpenAI研究人员共同完成的一项研究表明，AI模型能够协助专家重新
AI浪潮下,献血招募如何破局?9月上海共探新路径!
当人工智能浪潮席卷而来献血宣传与招募工作也站在了新的转折点怎样在技术洪流中坚守医学伦理底线？怎样借助AI实现献血者的精准触达？怎样在流量为王的时代传递有温度的故事？这些疑问，我们将在9月的上海与各位深入交流，逐个破解！2026年9月7日至11日，上海"人工智能与医学伦理的协同发展人工智能时代下献血宣传招募与服务策略研讨班"正式开班。本次研讨班为国家级继续医学教育推荐项目编号2026-24-03-405（国）完成培训并通过考核可获得国家级继续教育Ⅰ类学分6分从AI工具的实操应用到伦理边界的拿
医疗AI规模化提速，七大合作中心正式挂牌
欢迎关注精准医疗产业新观察！我们聚焦肿瘤预防、结节治疗、心脑血管、免疫提升、睡眠健康及长寿医学领域的前沿黑科技项目，持续推送产业资讯、企业动态与行业深度内容，期待和各位读者一起交流探讨行业新知。导读浙江省卫生健康委党委书记、主任王仁元指出，2025年5月，国家人工智能应用中试基地（医疗）落地浙江，成为全国首批、我省首个人工智能中试基地。一年来，基地紧扣打造“中试验证、行业应用、产业生态”三大高地的目标使命，建成算力、数据、模型、验证、转化等五大中心，打造了“蚂蚁·安诊儿”医疗大模型和智能体等系列标志性成果
第14讲：AI重塑医疗体系，从诊断革新到药物研发的深度变革
如今，一张眼底照片就能揭示全身的健康状况；基层医生手机里的AI背后站着一位“数字院士”；一款新药的研发周期从10年缩减至3年——AI正以前所未有的速度颠覆医学逻辑。本讲将全方位剖析AI在医疗领域的应用：从诊断到药物研发，从顶级医院到乡村诊所，从单纯的“治病”到全面的“健康管理”，见证AI如何守护生命。全球医护人员使用AI的比例为49%中国医生的AI应用率达到72%中国对AI的信任度（全球仅37%）达到49%AI药物发现的成功率提高了约10倍2026年，AI医疗已从“概念验证”迈向“规模化应用”。调查显示，
人工智能工具可重塑蛋白质结构且不影响其功能
这款人工智能驱动的工具能够产出更短、更长或经过深度修饰的蛋白质变体，同时确保其三维结构与生物功能维持原样来自杜克大学医学院的科研团队成功打造出一套前所未有的人工智能系统，可对蛋白质进行大规模重新设计。该技术能够生成尺寸更小、体积更大或经历高度修饰的蛋白质产品，且依然保持原有的折叠方式与生理功能。这项被命名为Raygun的技术方案另辟蹊径，并非从无到有地构建全新蛋白质，而是借助蛋白质语言模型——这类人工智能系统经由海量天然蛋白质序列训练而成——对既有的蛋白质实施大规模改造。刊载于《自然》杂志的研究成果为按需
阿里健康AI平台氢离子牵手NEJM集团 开启医学内容合作新篇章
新浪科技消息，7月20日，阿里健康医学AI平台氢离子与NEJM集团（《新英格兰医学杂志》出版方）正式建立内容合作伙伴关系。根据协议，NEJM集团自1990年至今的所有出版内容及多媒体资源，涵盖NEJM、NEJM Evidence、NEJM AI、NEJM Catalyst及NEJM Clinician等期刊，均授权给氢离子平台。氢离子将成为NEJM在中国地区唯一能够为个人医生用户提供全文阅读服务的医学AI平台。同时，NEJM的权威医学内容将全面赋能氢离子，为其循证问答和文献检索能力提供坚实保障。 NEJM
人工智能助力女性健康：围绝经期管理及雌二醇透皮技术调研
本项目围绕围绝经期健康管理与雌二醇经皮技术，邀请临床医生参与8期医学教育视频学习后，结合实践经验对相关医学知识的准确性、完整性与实用性进行专业评估。专业意见将用于女性健康医学知识体系建设，以及医疗AI模型的训练、评测与能力优化。活动时间：2026年7月22日 — 2026年9月30日报名对象：妇产科医生、全科医生、相关女性健康管理领域临床医生参与医生需完成以下两步，即可进入本项目：通过下方「KnowS医生注册」二维码，完成KnowS账号注册及医生身份认证。通过下方「报名表+知情同意书」二维码，填写姓名、手
我校召开医学拔尖人才培育研讨会
7月14日下午，临床医学（人工智能医学创新班）与临床医学（钱惪班）卓越人才培育推进研讨会在袁家岗校区南楼B101会议室举行。教务处、研究生院、人事处、学生处、科研处、国际合作与交流处以及第一临床学院、人工智能医学学院等单位负责人，加上两个班级的辅导员和班主任出席，会议由教务处副处长叶琳主持。会议中，第一临床学院和人工智能医学学院分享了关于这两个拔尖班级的内部建设、育人成果及学生支持等进展；研究生院、人事处、学生处、国际合作与交流处、科研处等相关部门则分别就本研衔接、师资培养、学生成长助力、国际视野拓展及科