智能科技赋能基层医疗新发展
近期网络上涌现大量AI生成的短视频，新闻联播中提到了一个前所未有的表述："让人工智能如同水电一般，成为普惠全民的基础服务。"乡镇卫生院也能获得"专家号"级诊疗AI辅助诊断系统已全面覆盖所有县域医疗共同体。预计到2027年，每个县域将至少有1家医疗机构部署AI辅助诊断系统，涵盖影像、病理、心电图等常规检查领域。乡镇卫生院通过远程协作平台共享县级医院的AI诊断资源。基层医生"AI搭档"实现全面配置。为全国60万名基层全科医生配备AI临床辅助决策工具，协助基层医务人员在常见病、多发病诊治过程中实时获取诊断建议和
美年健康 All in AI，万亿赛道迎来变局
当传统体检机构还在比拼网点与价格时，百亿龙头美年健康已按下“全面拥抱 AI”的快进键。2025 年，其 AI 业务收入冲破 3.7 亿元，同比增长高达 71.89%；近期更全资注册 AI 新公司，紧密携手华为、阿里等科技巨头，以技术驱动实现从“体检机构”向“健康管理科技企业”的华丽转身。这场变革不仅是企业的突围，更开启了万亿级 AI 健康管理市场的爆发序幕。1从口号迈向实绩：AI 全链路渗透，重塑体检服务闭环美年健康的 AI 布局并非跟风炒作，而是扎根体检核心场景，覆盖全业务流程的深度落地，每一项技术应用
金风易通携AI慢病平台亮相研讨会 助力基层医疗提质
2026年5月30日，主题为“数智赋能 AI强基”的“人工智能赋能基层医疗高质量发展研讨会”在兰州举行。在卫健委医院管理研究所指导下，由《中国数字医学》杂志社和甘肃省卫生健康信息学会主办，会议集结了行业专家与企业代表，共同研讨AI在基层辅助诊断及慢病管理领域的实际应用路径。金风易通作为医疗数据领域的深耕者受邀出席，并展示了其核心产品——人工智能慢病筛查管理平台。该平台汇聚公卫、体检、检验、诊疗及院外健康等多维数据，搭建起区域慢病管理的数据基石，针对一般、高危及慢病人群，提供涵盖风险筛查、并发症预警、分级管
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
华医智锦亮相海南AI大会，多款自研核心产品精彩亮相
5月25日，为期7天的2026海南（三亚）人工智能科技大会顺利闭幕。会议重点探讨人工智能、具身智能等前沿技术的创新应用与落地实践，集结了众多行业专家、科技企业、投资方及高层次人才，致力于构建产学研用深度融合的对接桥梁，助力海南自贸港数字经济与新质生产力的优化升级。华医智锦健康科技集团（简称“华医智锦集团”）首次以集团身份出席，展示了其自主研发的核心产品，并参与第三届AI创新创业大赛的决赛角逐，全方位呈现了AI医疗领域的创新成就。华医智锦展出的产品在展会上获得了热烈反响在展会现场，华医智锦集团展示的SupM
糖尿病诊疗新模式启动
糖尿病"三师共管"中西医协同学术交流研讨会近日在北京协和医院召开，"三师共管"门诊开诊，同步启动糖尿病"三师共管"示范中心共建工作。糖尿病"三师共管"旨在由内分泌科医师、中医师和健康管理师"组团"对糖尿病前期、糖尿病及相关并发症、合并症，开展中西医协同诊疗、线上线下持续性管理，形成新型多学科诊疗模式。据悉，中心由北京协和医院、厦门大学附属第一医院共同建立，对全国"三师共管"中西医协同诊疗模式的推广及疑难罕见病例的诊疗提供指导与培训等服务。北京大学第一医院、复旦大学附属中山医院、中南大学湘雅医院等40余家医
AI康养深度解析：从诊疗辅助到全周期生命照护系统
2026 年 05 月 22 日 ⏰ 星期五 农历四月初六 🎁生物多样性日 字数 7388，阅读大约需 12 分钟本文经由 AI 深度剖析解读，完整报告请参阅文末 13.5 MB | 82 页各位好，今日我们共同研读清华大学沈阳教授团队于 2026 年 4 月推出的《AI 康养深度研究报告：从"辅助诊疗工具"迈向"全生命周期照护操作系统"》。该报告厚达 82 页，信息密度极高，我为大家提炼了核心逻辑，一同探讨 AI 康养这一蓄势待发的万亿级赛道。报告伊始便呈现了一组令人无法
AI辅助陪诊新体验
AI辅助陪诊 并非取代医生，而是协助家属梳理繁杂信息。 此次陪同父亲前往北京阜外医院，我尝试了多种AI应用。 重点强调：这并非让AI代替医生诊疗。 这个概念必须明确。 真正的诊断与治疗决策，必须遵循医生建议。 但作为家属，在就诊前确实需要帮助来理清庞杂信息。 父亲心脏支架植入已13年，同时患有糖尿病、高同型半胱氨酸血症，此次又出现头晕、步态不稳症状。 病史复杂，资料繁多，症状多样，起初我内心十分焦虑。 我运用AI完成了几项工作： 一，协助整理病史。 将父亲过往检查、住院、用药、症状按时间轴和分类重新汇总。
2025年AI医疗健康行业深度研究报告
在数字化医疗的浪潮中，数据分散与缺乏定制化服务，长期困扰着健康管理行业。借助 DeepSeek 强大的大模型技术，我们将跨平台健康数据整合与饮食营养智能诊断两大功能深度结合，打造了一条从数据互通到精准干预的完整智能健康管理路径，为个人、医院及健康机构带来了全新的体验。突破数据隔阂是智能健康管理的基础。DeepSeek 的跨平台整合策略连接了医院 HIS/LIS 系统、智能穿戴设备以及各类第三方 APP，利用 HL7 FHIR 国际标准对心率、血压等数据进行标准化处理。整个过程采用 TLS 1.3 传输和
智云健康：AI赋能慢病管理，构建数字化全链条新生态
从服务18000家医疗机构到铺开27.5万个零售终端，从自研“智云医疗大脑”到AI科研论文登上国际权威期刊——智云健康用十多年的探索证实：AI并非慢病管理的点缀，而是连接院内院外全流程、达成技术、服务与商业闭环的“动力核心”作为国内领先的AI驱动数字化慢病解决方案提供商，智云健康自2014年成立以来，始终聚焦该领域，构建了涵盖医院、药店、药企及个体的全生态体系，确立了“院内+院外”双轮驱动的业务模式。截至2025年底，其AI平台接入医疗机构超18000家，覆盖国内40%的百强医院，药店网络超27.5万家，
2026智慧医疗“三位一体”AI全场景解决方案
在健康中国战略持续推进的背景下，智慧医疗依托大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术，把医疗健康数据作为关键生产要素，进一步重塑疾病预防、临床诊疗、慢病管理以及公共卫生防控等服务的完整链条，逐步成为化解传统医疗痛点、加速全民健康数智化转型的重要驱动力。与此同时，传统医疗模式长期存在信息割裂、流程碎片化、资源分布不均等问题：优质医疗资源高度集中在城市三甲医院，城乡差距明显。据数据显示，农村人口占全国近70%，但仅能获得全国30%的医疗卫生资源；而城市人口占全国30%，却掌握了70%的优质资源，医疗资源
中科大脑三款AI智能体闪耀北京科博会
5月8日，由北京市政府主办的第二十八届中国北京国际科技产业博览会（简称北京科博会）在国家会议中心盛大开幕。本届北京科博会以“科技引领 创享未来”为主题，涵盖展览会、贸易投资促进活动及线上展示对接三大板块，吸引了超过800家中外企业与机构参与展出。走进海淀・中关村科学城常设展“人工智能+”展区，中科大脑的展台前人潮涌动，成为现场一大亮点。中科大脑集中展示了其“双智” AI信控智能体、全病程慢病管理多智能体以及“慧眼”AI大模型风险预警智能体。这些智能体聚焦于智慧交通、医疗健康、公共安全等关键领域，全面呈现了
医院AI诊疗靠谱吗
医院AI主要扮演辅助诊断、服务患者、支撑医院管理、推动科研教学，并覆盖慢病与重症的精细化管理五大场景。其核心目标在于提升效率与质量、减少差错、优化就医体验。 一、辅助诊断（最成熟，占比最高） - 医学影像AI：CT/MRI/X光自动识别异常病灶。如胸部CT可实现“一扫多查”，对近百种异常进行判别，准确率97.8%，并能自动生成报告。 - 病理AI：对细胞或组织切片进行智能判读，助力肿瘤早筛（例如宫颈癌、胃癌）。 - 罕见病/疑难病：借助协和“太初”、同济“哪吒·灵童”等大模型，提高罕见病诊断的效率。 -
研报A104：AI康养迈向全周期照护系统
摘要：在老龄化加速的背景下，银发经济规模正由近10万亿向30万亿跃升，AI也成为推动产业前行的关键加速器。根据行业预测，全球AI医疗市场预计到2026年将达到485亿美元，2034年有望突破1万亿美元，2026年行业将迎来明确的爆发拐点。与此同时，AI康养正由最初的单一辅助诊疗工具，逐步升级为涵盖监测、干预、执行与反馈等环节的生命全周期照护操作系统。凭借高准确性、可解释性与合规能力，面向垂直专业的医疗AI模型正成为主流方向；基层AI辅助诊疗、慢病AI管理等应用场景也已验证其实际效果。对康养与医疗领域的从业
波士顿数字健康峰会：AI走向可规模落地
2026 年波士顿数字健康创新峰会（DHIS 2026）于 4 月 27-28 日举行。会议形成的关键共识是：AI 已从概念验证阶段迈入更深层的落地推进，并进入规模化应用期；其落点主要在嵌入业务流程、推动降本增效，并以可量化的价值为核心标准。一、核心趋势：AI 从 “玩具” 转向 “基础设施”AI 不再停留在独立产品或外挂应用层面，而是被系统性嵌入临床路径、行政运转、支付风控以及慢病管理等环节，成为流程内在的一部分。价值导向更加明确：必须拿出可测量的 ROI——例如减少医生的耗时、降低再入院概率、缩短审批