AI在医疗诊断中表现优异但推理能力仍存短板
“智网文摘”是智网互联实验室的中拉科技互鉴品牌项目之一。通过精选编译西葡语媒体科技板块的文章，让中文读者能够了解拉美与加勒比海地区对科技的关注点和相关动态。欢迎联系智网互联实验室，向本项目推荐内容和提供意见建议。尽管用于医疗服务的人工智能（inteligencia artificial，IA）聊天机器人在掌握完整临床信息时，通常能够作出正确诊断，但当它们面对信息不足的情况，或需要进行鉴别诊断时，仍然表现出明显缺陷。根据本周一发表于《JAMA网络开放获取》（JAMA Network Open）的一项研究，这
解读《斯坦福AI指数报告2026》：为何聚焦“AI与科学”和“AI与医疗”？
2026年4月13日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所正式发布了其第九版《人工智能指数报告》。这份长达423页的报告涵盖了研发、经济、政策及公众舆论等九大方面，但今年最引人注目的是，报告首次将“人工智能在科学领域的应用”与“人工智能在医疗领域的应用”分别设立为独立章节。AI技术在实验室和临床实践中的深度融合，已经达到足以让斯坦福大学为其开辟专门篇章的程度。这两个章节所传递的信息，共同勾勒出一幅关于“人工智能如何真正融入现实世界”的完整画卷。相较于以往将“科学与医学”合并讨论的做法，2026年的报告首次将它
科技创新助力中医诊断:智能五诊仪让传统诊疗更科学
中医“望闻问切”四诊合一，是传统诊疗的核心精髓，但传统诊断依赖医师经验，存在主观偏差、数据难以量化等局限。近期，某医疗机构引进的AI五诊仪，融合AI舌诊、面诊评估技术，搭配专利天眼采集设备，将现代人工智能与传统中医望诊相结合，打破了这一局限，为中医诊断注入了科技活力。AI脉诊仪的核心优势的在于数据采集的标准化与精准化。其中，专利天眼设备搭载高清成像系统，可精准捕捉舌象、面部的细微特征，包括舌色、舌苔厚薄、面色深浅、面部纹理等关键信息，实现舌诊、面诊数据的客观采集，彻底改变了传统肉眼观察的主观性，让“望诊”
顶尖AI医学诊断能力遭哈佛实测：误诊率高达八成
哈佛医学院的一个研究团队近期开展了一项颇具挑战性的实验：他们选取了超过二十款当前最前沿的人工智能大语言模型——涵盖ChatGPT、DeepSeek、Google Gemini以及Anthropic Claude——并为这些模型安排了一场医学"入学考核"。考核题目采用单一形式：根据患者的初始症状和体征，进行"鉴别诊断"——即列出患者可能罹患的所有疾病种类。考核成果如何？误诊率：高达80%。诚然，这一数字看起来相当惊人——但有必要深入探究这项研究的实际意义。研究重点测试的是&#
AI医疗初具规模，部分疾病快速诊断，准确率超95%
AI医疗助手在特定领域已相当可靠，但目前无法完全取代人类医生的全面判断。目前，AI在分析医学影像、辅助诊断和数据处理方面表现出色，一些系统的准确率超过95%。甚至在复杂病例的初步诊断中，AI的准确率是人类医生的数倍。例如，浙江大学的AI病理助手能在1到3秒内锁定癌症病灶，准确率超过95%。然而，AI的可靠性受到输入信息完整性和临床推理能力的限制。哈佛医学院的最新研究表明，AI在“鉴别诊断”阶段表现不佳，超过80%的病例未能将正确的诊断列入初步名单。这意味着，当患者仅提供模糊症状时，AI很容易误诊，其建议只
AI自媒体免费评估|为你指明实践路径,避开弯路
你好，我是子禾老师。 如果你符合以下情况—— 实体商家希望线上引流、缺乏流量、不懂短视频运营； 拥有产品或项目，希望通过AI自媒体扩大影响、实现转化； 已决定将AI自媒体作为创业方向，期望有人指导、避免陷阱。 都可以通过下方的智能工具， 免费获得一次AI自媒体状况评估。 只需简要说明你的行业、当前状况和遇到的难题， 就能获取为你量身定制的实践路径建议， 无推销、无套路、非割韭菜性质。 👇 长按复制下方链接，在浏览器中打开即可进入https://doubao.com/bot/qv4by3mr打开后直接留言说
AI赋能眼科超声诊断|npj Digit. Med.(IF=15.1)浙大二院突破:病灶识别与报告生成一键搞定
研究速览眼科超声影像解析是视网膜脱离、玻璃体出血等眼底疾病诊断的核心环节，但长期以来需要资深专科医师亲自把关，不仅耗时而且对专业经验要求极高。随着超声检查数据呈爆发式增长，传统人工智能方案仅能完成疾病初筛，难以同步实现病灶精确定位与诊断报告自动撰写，临床应用价值受到明显制约。浙江大学医学院附属第二医院金凯研究团队携手多家医疗机构，在国际权威期刊《NPJ Digital Medicine》发布重磅成果，创新性地研发出视觉-语言分割模型——通过融合视觉-语言模型与Segment Anything Model技
人工智能：革新浪潮中的人文抉择
01 技术普惠与偏见：AI的双重面孔去年，一位身处农村的老人借助AI辅助诊断平台，成功识别出了早期肺癌征兆。由于地域医疗资源匮乏，人工智能成为了他关键的“生命希望”。这展现了科技的力量——AI将高水平的医疗服务“输送”至资源紧缺的地区。然而，有研究表明：部分AI模型在训练过程中，过度依赖城市居民的数据样本，致使对乡村及低收入群体的诊断可靠性显著下降。AI并非能力不足，而是其“数据偏差”悄然存在。最终局面是：一部分人因AI获救，另一部分人则可能被AI系统所忽略。02 自动驾驶的伦理困境：现实中的抉择时刻设想
关于开展江苏省“人工智能+制造”诊断服务商第二批遴选的公告
为推进全省“人工智能+制造”诊断工作深入开展，省工信厅拟在前期工作基础上，现面向社会公开征集遴选“人工智能+制造”诊断服务商。现将有关事项公告如下：一服务内容二遴选条件三遴选流程（一）材料提交：符合遴选条件的申报单位填报申报书（见附件1）进行申报，申报单位应对申报信息的真实性负责，申报单位应于4月19日前提交1份纸质版（逐页盖章，可邮寄）、1份电子版（盖章PDF扫描版，命名要求：诊断服务商申请书-单位全名），确保纸质版与电子版内容保持一致，提交地址和邮箱见联系人信息。四其他事项已参与申报第一批服务商的单位
镇江"人工智能+农业"实践场景 | 智慧农田管理平台解析
一、应用主体概述该"五化"高标准农田建设项目坐落于丹北镇新巷村，涉及农田面积总计1000亩，投入资金100万元。项目部署了赤霉病自动监测预警装置与"四情"监测站点13套，通过安装物联网土壤传感器、病虫害监测仪、智能控制终端、泵站自动化改造及节水灌溉闸门等设施，旨在建成基础设施完善、土地产出高效、示范效应显著的高标准农田。其智慧管理平台项目，借助人工智能全流程技术驱动丹阳市丹北区域高标准农田"五化"建设，已于2026年入选江苏省"人工智能+现代农业"成果展示。二、模型应用详情该智慧管理平台基于多维度高质量数
人工智能赋能报告审核——临床检验效能再升级
点击上方蓝字关注我们当下，临床检验科室正应对着多方面的压力，而传统人工审核方式所暴露的效率制约也日益突出。在此背景下，自动化审核技术应时而生。它不仅是实验室迈向规范化、标准化管理的必然要求，更是化解人力紧张与效率需求之间矛盾的关键路径，使得检验审核流程能够更精准地匹配临床诊断与治疗的实际需要。根据中华人民共和国卫生行业标准以及CLSI AUTO15指南的界定，自动审核指的是实验室在严格遵循既定操作规程的基础上，依据经过验证的规则、标准和逻辑，由计算机系统自动完成对检测结果的审核，并将检验报告发布至医疗记录
基础教育阶段人工智能课程的现状审视与推进策略创新探索
一、课题选题（一）问题的提出当前我国正大力推进教育数字化战略行动，人工智能教育已成为基础教育改革创新的重要方向、提升育人质量的关键抓手、建设科技强国与人才强国的基础性、战略性工程。国家陆续发布《新一代人工智能发展规划》《教育数字化战略行动》《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》等政策文件，明确要求在中小学推广人工智能教育，提升学生数字素养、计算思维、创新能力以及智能时代伦理规范。各地中小学陆续开设人工智能课程、建设AI实验室、配备智能教学设施，人工智能正从概念走向课堂、从试点走向普及。但在具体实施过
智能科技驱动医疗创新，守护全民健康
“人均预期寿命达80岁”被确立为“十五五”规划的核心指标之一。当前正值“十五五”起步之年，亦是中国健康战略实施的攻坚阶段。各地依托实践探索，将国家层面的健康蓝图转化为民众可感可触的民生实效。依托三甲医院的临床场景，智能科技持续拓宽医疗服务的维度与范围。江苏省人民医院将AI技术应用于医学影像分析与后期处理等流程，显著增强了诊断效率与精确性，为疾病早期筛查与精准判断注入创新动能。智能技术不仅革新了诊断模式，更为康复领域创造全新可能。天津医科大学肿瘤医院康复科借助人机协同系统，协助病患进行康复锻炼，迄今已惠及逾
医疗界四月传来重磅信号!人工智能加速渗透基层诊疗
第93届CMEF刚刚落幕，一个趋势已经清晰可见：人工智能辅助诊断，正在深度改变基层医疗格局4月9日至12日，第93届中国国际医疗器械展在上海成功举办。全球数千家医疗企业齐聚一堂，而全场最受关注的焦点只有一个：人工智能。西门子医疗带来了针对阿尔茨海默病的多模态AI解决方案，GE医疗超过六成的展品融入了人工智能技术，万东医疗则发布了能够将"专家级诊断能力输送到基层"的影像智能体。一个明确的信号已经传递：2026年，人工智能辅助诊断不再是"将来时"，而是"现在进行时"。1多地试点：人工智能为基层诊断加上"双保险
生成式AI临床应用能力仍存局限
尽管人工智能（AI）在医疗健康领域的运用愈发普遍，但其“仿效医师思维”的本领仍有显著缺陷。美国麻省总医院MESH孵化器团队开展的最新研究表明，生成式AI在临床推断的关键步骤仍显薄弱，尚无法独立承担临床诊疗工作。研究成果刊登在最新一期《JAMA Network Open》上。 团队选取包括ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini和Grok在内的21种大语言模型，在29个已公开的临床病例中进行测评，并通过逐步给予患者信息（从基础症状到实验室及影像学结果）来复现真实诊疗流程。结果显示，当获取