AI技术赋能皮肤科诊疗创新
张三泉 教授广州市皮肤病医院皮肤科凭借皮损表现直观、影像资料易采集、病情演变清晰可见等特性，天然适合人工智能技术的转化落地。伴随医学影像解析、自然语言处理及大语言模型的演进，AI正从早期辅助辨识工具逐步拓展至病历管控、效果评价、患者追踪及临床研究等多个层面，成为驱动皮肤科诊疗模式革新的关键技术支撑。在实际临床中，皮肤科慢病管控长期受制于随访间隔久、病情判断主观性强、病历资料零散、科研数据搜集低效等困境。以银屑病为代表的慢性病患者需长期动态监控皮损演变及合并症状况，传统管理方式在规范记录与持续追踪上存在短板
2026年AI Agent企业落地五大核心趋势
2024年，“AI Agent”这一概念首次在投资界引起广泛关注。当时，市场被各类演示视频充斥：有的能订机票，有的能写代码，有的能代替客服。虽然这些Demo很炫酷，但真正能被企业大规模投入使用的却寥寥无几。原因很直接：彼时的基础模型推理能力尚不稳定，面对复杂任务容易产生“幻觉”，高错误率让企业不敢将其核心业务流程完全托付出去。然而，三年后的今天，局势已截然不同。2025至2026年间，两大变革同时发生：如果说2023年是大模型的“爆发年”，2024年是“竞争年”，那么2026年正逐步演变为AI Agent
医疗AI破局：从技术演示走向临床实战
图示：贵州省人民医院骨科利用AI系统对髋关节置换手术进行术前设计。图/资料 近期，“AI在医疗领域的深度赋能”成为行业讨论的焦点。据《经济参考报》记者调查，病历质量管控、智能导诊及临床试验匹配等具体应用场景中，AI技术已逐步投入实际使用。 目前，AI在降低医生工作压力、提升患者就医感受、促进科研革新等方面具备显著优势，正从“实验室探索”阶段迈向“全面推广”的关键节点。AI究竟能否真正融入医院体系？来自管理、临床及政策研究等不同领域的多位专家对此进行了深入探讨。 场景加速落地 助力医疗服务“提质增效” “过
智能预问诊系统 | AI驱动医疗解决方案
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