附属医院举办 AI 教学讲座，智慧引擎驱动医教协同
为全面深化医教协同创新机制，加速医学教育数字化进程，全力备战临床医学专业认证。近期，附属医院成功举办了 AI 赋能教学专题研讨会。此次培训特别邀请上海梦之路数字科技有限公司产品专家第五鹏博莅临授课，全院各科室教学秘书齐聚一堂，共同探寻人工智能技术在临床教学领域的创新应用之道。本次研讨紧扣人工智能与临床教学的深度耦合，旨在助力教学秘书精通智慧教学工具的使用技巧，增强信息化教学管理效能，从而为后续临床教师全员轮训夯实基础，促使医教协同工作向纵深发展。会议期间，主讲人围绕 AI 驱动医学教育的核心机理、智慧教学
浙大数院招募：医学 AI 算法与应用高阶研讨班
医学人工智能算法与应用高级研讨班数理医学大模型与智能体前沿研讨旨在助力海内外高校、医院等机构的青年学者及高年级本硕研究生，深度掌握医学人工智能在数学建模、核心算法及实际场景应用等关键知识，从而增强我国在该领域的科研硬实力与国际话语权。由国家自然科学基金委鼎力支持、浙江大学数学科学学院牵头组织的《医学人工智能算法与应用高级研讨班：数理医学大模型与智能体前沿研讨》，定于 2026 年 8 月 3 日至 7 日在浙江大学紫金港校区隆重举行。本次盛会由浙江求是数理医学研究院具体承办，并联合国家卫生健康委超声大数据
王小川携手院士共建AI医生，重塑中国医疗新范式
分享|王小川访谈|陈晓月、郭思明撰文|郭思明2026年5月22日，清华大学百川楼。中国工程院院士韩德民、中国工程院院士乔杰、中国科学院院士顾东风、中国工程院院士王宁利——四位横跨不同医学领域的顶尖学者，与北京儿童医院院长倪鑫、中国医学科学院肿瘤医院副院长李宁、上海交通大学瑞金医院学术委员会主任瞿介明齐聚一堂。在他们中间，坐着百川智能创始人兼CEO王小川。这一场景打破了长久以来的惯例：医疗专家论坛向来由医生主导。而此次，是AI领域主动邀请医疗界最顶尖的力量走近、坐下并正面交流。这场“高端对话”的核心议题直指
AI 辅助诊断肩袖损伤、单传感器监测跑姿 | 体育科技周报 05.23-05.29
1. AI 充当肩关节 MRI 复核员——运动医学领域更具落地价值的一项研究论文：AI-Assisted MRI Interpretation in Diagnosing Bankart and Reverse Bankart Lesions.期刊：The American Journal of Sports Medicine · 2026-05-27 AJSM 作为美国骨科运动医学学会的旗舰刊物，是运动医学与骨科损伤领域的顶级期刊，影响因子 4.5，五年影响因子 5.5。核心议题：AI 辅助阅片能否协助
沪上医学院携手华为共建AI全光校园新标杆
人工智能正以前所未有的速度重塑高等教育形态，推动医学教育与科研从数字化辅助迈向智能化驱动的新阶段。5月21日，上海交通大学医学院AI F5G-A全光校园发布会在上海举行。会上，华为正式启动“光智共融·AI F5G-A全光园区「领航100」先锋行动”，旨在以交大医学院全场景全光校园为标杆，携手合作伙伴加速教育、医疗等行业迈入AI园区新时代。期间，上海交通大学医学院党委副书记、副院长吴正一围绕数智校园建设、医工交叉创新、医教协同惠民及未来生态布局，深入阐释交大医学院以全光网络与人工智能赋能医学教育高质量发展的
AI便携式DR赋能基层公卫筛查，科技守护生命健康
政策领航：健康中国公卫筛查的崭新契机随着“健康中国2030”战略的深入实施，中国公共卫生体系正经历深刻变革，由以治疗为中心转向以预防为主、关口前移的综合健康管理模式。实现疾病的早筛、早诊、早治是提升全民健康素质的关键，基层医疗机构在公卫体系中的基石地位愈发重要。早在2021年3月，世卫组织（WHO）就提出利用计算机辅助影像诊断系统进行结核病筛查。而根据国家医保局发布的《医疗保障基金监督检查五年行动计划（2026—2030年）》，未来将大力推广“人工智能+医保监管”，特别是在影像识别、病例分析等方面，利用A
AI 赋能中医四诊：传统医术迎来智能变革
当人工智能开始为国人“把脉”，将引发何种变革？结论是：仅需 3 分钟即可辨识体质，精确度高达 90% 至 95%。这并非科幻构想。2026 年 5 月下旬，伴随世界智能产业博览会在天津盛大启幕，AI 中医四诊仪、数智本草大模型以及 AI 扁鹊系统等众多成果集中登场，宣告中医药 AI 领域正式迈入全链路协同发展的新阶段。望、闻、问、切乃中医四大诊断基石。AI 的核心使命，便是将这四大环节实现数字化转化。1. 砭石四诊仪2. 数智本草大模型3. AI 扁鹊正因如此，业界流传一种观点：AI 并非意在替代中医，实
"盘腿抱柱"挑战风靡网络 专家警告：潜在伤害不容忽视
近段时间，一种名为"盘腿抱柱"的挑战在各大社交平台迅速走红，参与者将双腿交叉缠绕在路灯杆、柱子等物体上，试图测试自己能否成功脱困并站立起来。由于操作简单且看起来颇具趣味，吸引了大量网友争相模仿，然而由此引发的被困事件也层出不穷，多地消防部门已多次出动实施救援。 吉林大学第一医院骨科中心运动医学科主任、主任医师宋之明明确表示：此类挑战虽然新奇刺激，但背后隐藏着巨大的安全隐患。该动作严重违反人体自然生理结构和运动力学规律，可能造成明确且严重的身体伤害，广大家长和网友务必保持理性，切勿盲目追随。 为什么"盘腿抱
广东医AI画笔下的奇幻校园
最近AI绘画技术在各大社交媒体上引发热议只需简单几个词汇就能将日常景物带入二次元的奇妙世界让我们一同探索广东医在AI艺术中呈现出怎样的跨维度魅力01点击下方图片，启动AI创作花团锦簇的环境中是学生们与智慧交锋的图书馆那份求知的喜悦即便是人工智能也难以言喻02点击下方图片，启动AI创作屹立在校园铭石之后神秘壮观的主教学楼引人遐想二次元空间里的人们是否如现实中般充实且繁忙03点击下方图片，启动AI创作当丁达尔光效显现光线便有了轮廓所有美好由此诞生在AI画笔的描绘下仿佛置身梦幻王国前方充满未知探险04点击下方图
IFM 2026年度大会深度解读：AI浪潮中功能医学从业者的新定位——从被动接受到主动驾驭的转型之路
在2026年IFM年度国际盛会上，精神科与功能医学领域权威Robert J. Hedaya MD带来了一场题为《The Awakened Clinician：How Our Consciousness—Not Computation — Will Define Medicine's AI Era》（《觉醒的临床医生：决定医学AI时代的，不是计算能力，而是我们的意识》）的精彩演讲，在与会者中引发强烈反响。这场演讲并未局限于AI技术的浅层讨论，而是将焦点对准了一个更为根本的命题：当AI逐步渗透至医学推理的核心
功能医学AI应用：解读报告不过是皮毛
多数人存在这样的认知： AI为功能医学赋能，就是让检测报告的解读更迅速、更精准。 但今天我要分享一个颠覆常规的观点： 仅用于报告解读的功能医学AI，实际上只发挥了其10%不到的潜在价值。 真正的AI医疗变革，绝非“取代人工审阅报告”，而是洞悉人类视觉无法捕捉的生命规律。 01 天文学的划时代突破，揭示AI的深层价值 在自动巡天系统出现之前，天文学家的研究方式相当原始： 通宵达旦拍摄大量星空照片，再由人工逐一比对、甄选，努力从繁杂的影像中识别亮度变化的星体。 这固然需要专业素养，但存在明显缺陷： 人眼存在生
AI肺结节筛查技术解析
17.4 AI肺结节检测肺癌早期筛查是人工智能在医学影像领域最成功的案例之一。从LUNA16竞赛到实际临床应用，肺结节识别技术实现了从“发现结节”到“判断良恶性”的飞跃。然而，假阳性问题至今仍是主要难题。一、核心数据集| 数据集 | 样本量 | 标注类型 | 特点 ||--------|-------|---------|------|| LUNA16 | 888例CT | 结节轮廓 | 肺结节检测基准，子集重标 || LNDb | 294例CT | 结节+Lung-RADS | 含临床评分，更贴近实际
2026 卫健委人工智能应用课题选题汇总
2026 卫健委人工智能应用课题选题汇总 今日专门为大家整理“人工智能与新技术融合”领域的热点选题，期望能为各位提供助力 笔者梳理了 2026 年国家卫生健康委能力建设和继续教育中心启动的年度课题申报事宜，该年度研究聚焦五大方向，依据实际需求，划分为青年基金、面上、重点及重大四类项目。 #国家卫健委课题 #慢病管理研究课题 #慢病课题申报 #医学科研 #课题选题 #护理课题 #慢病管理研究 #医生评职称 #医学 SCI#医学科研 归入 课题选题推荐合集 作者说明：仅为个人见解，供参考 浙江，1 小时前，今
体检常见异常无需过度担忧
新华社上海5月30日电（记者袁全、周心怡）体检时发现的种种指标异常，往往让受检者感到紧张，生怕自己患了重病。上海中医药大学附属曙光医院主任医师崔松指出，体检报告中八种常见的“异常”表现，大多只是人体自然老化的体现，并不意味着严重疾病，公众不必惊慌和擅自判断病情。 崔松在为患者义诊。新华社发 ——心脏瓣膜轻度反流。崔松用通俗的比喻解释：“心脏瓣膜就像家中使用多年的门，关闭时出现细小缝隙，造成轻微血液倒流，这属于生理性反流。”他强调，如果日常活动如爬楼、快走不感气促，这种轻微或微量反流可视为正常现象，它只是心
MD安德森癌症中心ConceptM3oE框架突破医学AI可解释性瓶颈：多模态证据解耦实现临床级精准诊断
蓝字关注（联系方式见文末）论文《ConceptM3oE: Concept-Guided Multimodal Mixture of Experts for Interpretable Computational Pathology》针对计算病理领域多模态诊断需求，提出概念驱动的多模态混合专家架构ConceptM3oE；该模型通过将诊断证据分解为模态专属、跨模态冗余、跨模态协同三类专家通道，配合形态学与生物标志物的双层概念瓶颈设计，在保持诊断准确率的同时生成可追溯的决策依据；在儿童脑肿瘤及TCGA胶质瘤数据