专家警示医学生过度依赖AI：或从一开始就无法形成诊疗推理能力（转载）
IT之家 8 月 12 日消息，据外媒 Futurism 今天（12 日）报道，斯坦福大学医学院医学学生兼记者西马尔 · 巴贾杰、约翰斯 · 霍普金斯医学中心创伤外科医生兼外科执行副主任约瑟夫 · 萨克兰认为，医学生使用 AI 带来的问题已经相当令人担忧。巴贾杰和萨克兰在《卫报》发表文章称，医学生使用 AI 带来的危险不仅是技能退化，更可能是从一开始就没有真正形成技能。“忘记如何推理的医生还有可能重新掌握这种能力，但从未学会如何推理的医生可能就做不到了。”IT之家从报道中获悉，巴贾杰和萨克兰指出，近期有两项发现尤其令人担忧。第一项来自内部数据。美国约三分之二的医生已经在使用专门面向临床医生的 AI 聊天机器人 OpenEvidence，说明该技术已经广泛进入医疗工作流程，并深度融入医务人员的日常工作。第二项是一项发表在《Nature Medicine》上的新研究，研究人员评估了医疗专用大语言模型的可靠性。结果令人意外：这些临床 AI 工具回答医疗问题的表现，反而不如 ChatGPT 和 Claude 等通用聊天机器人。研究作者称，其整体表现大致与谷歌“AI 概览”相当。此前，AI 概览已因表现不稳定和答案不准确而“臭名昭著”。AI 工具即使能够帮助查找资料，暂且不论可靠性本身仍存在重大问题，也不能取代学习者亲自动脑思考。原因在于，学习过程中，艰难思考本身就是重点。巴贾杰和萨克兰写道：“例如，过去要求受训者列出可能的诊断时，他们可能要费力思考，最后仍只能提出一份不完整的清单，然后从遗漏中学习，有时还会因此感到难堪。现在，受训者只需要询问 OpenEvidence，就能直接得到一个近乎完美的答案，其中包括他们从未考虑过的可能性，同时也不用经历遗漏诊断带来的尴尬。”巴贾杰和萨克兰写道，AI 与过去医学技术进步的不同之处，在于 AI 不仅是在扩大医生能够看到的范围，而是在介入医学训练本应建立的认知机制。巴贾杰和萨克兰提出了几种解决办法。其中一种是要求受训者定期在完全没有 AI 帮助的情况下独立处理病例，其思路与美国联邦航空管理局建议飞行员定期关闭自动驾驶系统、手动驾驶飞机类似，而另一种强有力的约束或许来自“羞耻感”。来源https://tech.ifeng.com/c/8vX3XV7yIcO
「专题」中国智慧医疗“出海”拉美——仁济医院“3I模式”亮相第十一届拉美医疗质量与安全论坛
原帖：健康报链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1873313023016991508&wfr=spider&for=pc2026-08-12 18:18健康报社有限公司官方账号关注在近日召开的第十一届拉美医疗质量与安全论坛上，上海交通大学医学院国际交流处处长、附属仁济医院智慧医疗发展处处长王春鸣应邀发表主题演讲，系统介绍了仁济医院基于“互联网和物联网+人工智能（AI）”构建的国际化智慧医疗体系——“3I国际化智慧医院”模式（智能融合、智慧赋能、国际互联）。王春鸣表示，医疗领域的数字化转型与人工智能应用，并没有现成的模板可以照搬。“智慧出海，不是把一种模式简单复制到另一个国家，而是在分享实践经验的基础上，和对方一起探索符合当地实际的应用路径。”上海交通大学医学院国际交流处处长、附属仁济医院智慧医疗发展处处长 王春鸣智能融合：让数据先“联”起来“3I国际化智慧医院”将智能融合作为整体架构的基础支撑。仁济医院互联网医院经历了从2020年3月线上诊疗服务一体化，到2026年迈入“AI+”应用阶段的持续演进。目前，仁济互联网医院已开设53个学科，汇聚1200余名医生，累计服务超1400万人次。在医疗设备与信息系统的互联互通方面，仁济医院约5000名员工和2000多张床位的重症监护室（ICU）、麻醉科手术室、智慧病房等场景，实现设备物联与数据贯通。数字化手术室整合各类医疗设备和信息系统，将多模态数据有机融合并可视化呈现，实现手术视频信号高清、实时、无损传输到网络内任何一个可视化终端。仁济医院智慧医院指挥中心王春鸣打了个比方：“数据联起来，AI才能活起来。没有互联互通的‘土壤’，再聪明的AI也是‘无源之水’ 。”AI逐步融入仁济医院ICU医护的日常工作中智慧赋能：AI的价值是“让人更强”如果说智能融合解决的是连接问题，那么智慧赋能则关注智能本身的价值释放。仁济医院的重症ICU是基于物联网的智慧赋能代表性场景。仁济ICU引入重症决策辅助系统和重症大模型，集成治疗、抢救、护理、数据采集等功能，构建患者数字孪生，实现24小时连续动态监测，并提示病情变化的关键位点。系统支持医生以自然语言查询患者信息，5秒内作出个体化诊疗建议，1分钟完成病历撰写。在人员数量和结构不变的情况下，中重度患者收治增长18%，ICU标准化死亡率下降21.7%。AI逐步融入仁济医院ICU医护的日常工作中另一个场景是仁济开发了多年的“AI医生助理”AIDA。它基于互联网医院超1400万服务人次的真实诊疗对话与临床数据，深度融合多学科专家经验，打造了多模态专科大模型与智能决策平台。目前，包括肝脏外科、心内科、生殖医学科、风湿科在内19个学科的AIDA已落地应用。2026年，仁济互联网医院荣获全球首张DNV互联网医院国际质量认证。王春鸣认为：“医疗AI的壁垒不在算法，在临床；不在算力，在病历；不在代码，在沉淀。AIDA不是通用大模型套医学壳，而是把顶尖医生的临床思维‘教’给AI。”国际互联：从“产品输出”到“生态共建”王春鸣介绍，在国际医疗服务方面，仁济医院开展的“一带一路”儿童肝移植项目已接收80余例国际患儿并成功施行活体肝移植术，专家团队曾远赴马来西亚完成4例活体肝移植，帮助当地建立儿童肝移植团队。此外，仁济医院国际医疗平台每年接待外籍患者及港澳台同胞近2万人次，服务覆盖全球超过40个国家和地区。2026年2月，仁济医院在迪拜世界健康博览会上全球首发“仁济智慧医院整体方案V1.0”，涵盖智慧手术部、智慧ICU、智慧病房和互联网医院平台等多个场景。展会期间，仁济与英国一家医疗机构签约共建“双向跨境医疗通道”，探索“诊疗在仁济，服务在全球”的跨境协作模式。2025年，仁济医院共接待来自全球33个国家和地区的200余批次、2500余人来院交流与合作洽谈。此次王春鸣受邀在拉美论坛演讲，也正是基于此前拉美医疗机构与仁济的互访交流——巴西阿尔伯特·爱因斯坦医院领导层曾到访仁济医院实地参观，此次论坛上的分享是双方交流的延续。王春鸣说：“这条路没有地图，但总要有人先走。智慧医疗出海，比的不是谁走得快，而是谁真正能在医院里用起来、持续做下去。”从迪拜到圣保罗，从亚洲到拉美，仁济医院的智慧医疗实践正在从单点技术展示，逐步转向技术、标准与服务的综合输出。这场跨越半球的专业对话仍在继续——让数据联起来，让AI用起来，让服务与管理真正落地。
全国政协委员段青英：“AI﹢医疗”助力基层群众有“医靠”(转载)
全国政协委员、山东省政协副主席段青英： 在各方共同努力下，AI赋能基层医疗的生动实践，正在广袤的中华大地上落地生根、开花结果。比如，贵州省毕节市大方县建成了贵州省首个县域急危重症救治一体化指挥中心，15家乡镇卫生院与指挥中心紧密相连，急性心梗、脑梗死患者平均救治时间缩短了近10分钟。这一模式已成为科技赋能基层医疗的闪亮名片。 基层医疗是守护亿万群众健康的“第一道防线”，是健康中国的基石。这些年，我一直在思考，如何让科技创新的力量跨越千山万水，真正下沉到最需要的地方，让老百姓也能公平可及地享受优质的医疗服务。在2025年全国两会期间，我提交了《关于AI赋能基层医疗新飞跃的提案》。这件提案，源于多年来我在边区扶贫中看到的真实情况、听到的基层心声。2018年，我带着医疗专家到贵州省毕节市大方县马场镇和长石镇开展免费诊疗活动，受到当地群众的热烈欢迎。义诊活动一直持续到傍晚，看着老百姓难舍难分的场面，大家都眼含热泪。从那以后，对边区的医疗帮扶就成了我们的心头牵挂。在这些年的调研中，我发现许多边远地区医院特别是乡镇卫生院，满足AI运算需求的服务器很少，覆盖率不足一成。尽管进行了一些针对性培训，但当地很多基层医生面对复杂病症时，经验和知识储备仍然不足，诊断准确性也不足。与此同时，大部分群众渴望智慧医疗能为他们带来更优质的服务。技术工具“用不上、不会用”与群众期盼“看准病、看好病”之间的鸿沟，正是我把这个问题写进提案的初衷。我在提案中提出：一方面要强化人才队伍建设，打造“AI﹢全科医生”，通过定向培养、专项培训和考核激励，让基层医生既懂医术又懂智能辅助；另一方面应破解基础设施瓶颈，设立专项资金更新老旧设备、统一数据接口标准，打通技术落地“最后一公里”。同时精准摸底基层实际需求，扩大AI应用规模，研发适合基层常见病、多病共患场景的专用系统，让技术真正“服水土”“接地气”。提案提交后，国家卫生健康委等相关部门高度重视，认真听取意见，逐条研究落实。而更让我感到欣慰的是，在各方共同努力下，AI赋能基层医疗的生动实践，正在广袤的中华大地上落地生根、开花结果。在我帮扶的大方县，一些深度的探索也让大家耳目一新。大方县曾是乌蒙山深处的国家级贫困县，“救护车一响，一头猪白养”曾是当地百姓看病难的真实写照。近几年，在农工党中央领导下，一些前沿医疗机构与大方县医疗机构结对帮扶，多方携手合作，运用5G、物联网、人工智能等前沿技术，建成了贵州省首个县域急危重症救治一体化指挥中心。走进大方县指挥中心，数字大屏上的数据集成显示。患者登上救护车的那一刻，关键生命体征、检查检验结果便实时上传至指挥中心及院内临床科室平台。每辆救护车都配备了呼吸机、除颤仪、血气分析仪等全套急救设备，搭载5G医疗信息传输系统。院内专家在患者到达前即可完成远程会诊、制定救治预案——真正实现“患者未到、信息先到、救治方案已定”。去年一年大方县通过一体化视讯完成院前急救车会诊342次，平台累计完成远程会诊767次，其中乡镇急救车与县级专家会诊235次，让深居群山深处的患者也能享受优质诊疗服务。在广阔的乡镇山区，15家乡镇卫生院与指挥中心紧密相连。核心住院数据实时采集、各类预警同步发送、救治半径缩短、响应时间提速……急性心梗、脑梗死患者平均救治时间缩短了近10分钟。这一模式已成为科技赋能基层医疗的闪亮名片。乌蒙山区的变化，让我看到了提案里的文字转变为病房里的生命奇迹。我深切感受到，一件提案，只有扎进泥土里，才能长出果实来。AI赋能基层医疗，技术是桨，人才是帆，百姓受益永远是航标。只要方向对、路子准、步子稳，人工智能完全可以在基层医疗中乘风破浪——它不是要取代医生的仁心仁术，而是要成为医生的“智慧臂膀”；不是要推倒现有体系重来，而是“一步一步筑起大众医疗的基础”。回望多年履职之路，我愈发懂得，每一次调研的脚步，每一件提案的打磨，背后寄托的都是老百姓对美好生活最滚烫的期盼。面向未来，我将继续关注AI在基层医疗中的应用进展。我坚信，在各方共同努力下，人工智能一定能成为基层医生的得力臂助，用科技的力量为最偏远的基层医疗机构“撑腰”，以科技为桥梁向偏远山区的百姓传递爱和温情，确保健康中国建设在每一寸土地上落地生根、枝繁叶茂。
赋能分级诊疗，“39AI全科医生”打造“超强大脑”
近日，贵州日报天眼新闻对贵阳市六医使用一款由贵州本土研发的医疗大模型“39AI全科医生”一事进行报道后，引发广泛关注。它不仅能辅助医生精准诊断，更已在贵州、北京、广东等9个省份落地，累计为全国用户提供超百万人次免费健康咨询。它的“超强大脑”究竟从何而来？又如何悄然改变传统就医模式？本期报道将为您深度揭秘。两大“法宝”锻造AI医脑“AI医生”的能力并非凭空而来。据研发方贵阳朗玛信息技术股份有限公司介绍，“39AI全科医生”的核心竞争力源自两大基石：海量结构化医疗大数据与超强AI学习能力。贵阳市六医2015年开创“实体医院+互联网医疗”创新模式如同资深医生依赖数十年临床经验，这款AI模型“攻读”了海量“医学教材”——从千万份电子病历、化验单、影像资料（X光、CT），到罕见疑难杂症病例，全部纳入学习库。依托旗下39健康网长达20年积累的高质量结构化健康数据，每一类信息（主诉、检查指标、治疗方案）均经深度标注，并持续进行模型训练。更重要的是，它严格遵循国际国内医学指南和专家共识，系统研究了全球专家处理过的数千万个真实病例，从而具备了严谨的临床推理基础。不止“看胸痛”的智能问诊贵阳市六医老年医学科主治医师王明娟说，以常见症状“胸痛”为例，“39AI全科医生”不会简单归因于心脏病。它会模拟真实医生问诊逻辑，主动追问患者年龄、血压、糖尿病史等关键信息，同步排除胃食管反流、肌肉拉伤等可能性，再调取相似病例库，比对上万种药物疗效，最终输出一套个性化的初步诊断和治疗建议。主治医师王明娟带着39AI问诊基于医生现场问诊病人多维度数据，对病人症状、病史，检查结果进行逻辑关联分析和交叉验证，3分钟内可为医生提供全面的诊断结果和建议，帮助医生提升决策效率，降低误诊，漏诊风险对此，这种多维度、分步骤的推理过程，极大提升了辅助决策的准确性和安全性。从个人健康到系统变革“39AI全科医生”的愿望不止于服务个体患者。在贵州省，它已成为分级诊疗制度的重要技术支撑——推动“小病在社区、大病进医院、急慢分治、上下联动”的有序就医格局。目前，作为贵州省智能社会治理实验基地核心应用，该模型已在贵阳市实现全域覆盖：接入29家公立医院、10余家头部民营医疗机构及186家社区卫生服务中心（乡镇卫生院），累计使用量突破68万次。“39AI全科医生”已成为国内医疗AI落地应用的标杆之一其中，清镇市作为县乡村一体化智慧医疗体系重点探索区域，正以“AI+医疗”深度融合为目标推进全域试用，形成典型示范案例。商业化落地加速，多省三甲引入值得关注的是，“39AI全科医生”（医院版）作为贵州本土研发的医疗大模型，已在北京、广东、广西、山西、陕西、河南等9个省份实现商业化落地。 广西医科大学第一附属医院等多家三甲医院已引入该系统，用于复杂病例的多学科会诊辅助，显著提升了疑难重症的诊疗效率。贵阳市六医39AI医生门诊更值得一提的是，对于普通用户，只需通过微信小程序搜索“39AI全科医生”，输入症状即可体验智能问诊。系统会模拟医生逐步追问细节，并生成清晰的诊断报告与治疗建议。截至目前，该平台已累计为全国用户提供超过百万人次的免费健康咨询服务，真正让优质医疗资源“飞入寻常百姓家”。背景链接贵阳朗玛信息技术股份有限公司成立于1998年，是贵州省首家创业板上市高科技企业。2013年转型“互联网+医疗”，2015年在政府支持下改制贵阳市第六人民医院，开创“实体医院+互联网医疗”创新模式。其自主研发的“39AI全科医生”已成为国内医疗AI落地应用的标杆之一。
医疗行业首个技术服务大模型落地
当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 上述迈瑞医疗负责人表示，医疗技术服务大模型更重要的价值，是构建一个面向全球设备服务的数据底座。随着全球设备服务数据持续汇聚，AI将进一步理解设备故障规律、用户需求分布和服务场景变化，并由此延展出预测性维护、远程服务、VR培训、管理决策支持乃至更多临床应用场景。当下，国内人工智能产业逐渐迈入垂直落地新阶段，通用大模型比拼参数的热潮褪去，行业重心全面转向产业场景深度适配。在千行百业都加速推进行业专属大模型落地背景下，医疗赛道尤为突出。 近日，迈瑞医疗联合腾讯云智能体开发平台ADP，上线了全球首个医疗技术服务大模型。医院设备科工程师和一线医护人员，可通过迈瑞旗下“瑞智服”小程序和全球服务官网，获得7×24小时在线技术支持。 据介绍，在一般情况下，当医院ICU内的呼吸设备突然报警时，值班人员往往需要翻阅厚厚的说明书，或等待工程师远程响应；但现在，设备科人员只需在手机端用自然语言描述问题，系统便可在数秒内给出排查步骤和注意事项，为急诊手术、ICU抢救等争取宝贵时间。 这样的变化，在越来越多医院场景中出现。有医疗领域业内人士指出，随着医疗设备数量持续增长、型号不断丰富，医院设备运维面临知识分散、响应不及时、专业人员不足等普遍难题。尤其在夜间急救、重症监护、基层医院等场景中，设备停机可能造成诊疗延误，传统依赖人工经验和线下服务的模式已难以满足需求。 而AI大模型正好解决了当前人工值守医疗设备服务过程中的痛点，补齐了医疗设备服务中的“知识差”和“时间差”。迈瑞医疗相关负责人介绍，该医疗技术服务大模型内置了5000余项临床关键知识和500余项设备语料训练数据，覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等核心业务领域。在专业测试评估中，关键问题回答准确率达到99%，能够支撑年均百万级服务咨询的秒级响应，显著提升医院设备运维效率。 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北京出台智能体专项政策（转帖 chima）
7月23日，北京市正式发布《关于加快智能体引领发展的若干措施》，围绕技术、应用、产业、生态四大方面推出十项具体举措，并明确对关键技术攻关、共性平台和示范应用等重点项目择优给予最高1亿元资金支持。支持研制AI原生超级软件和人工智能操作系统，开发具备信息关联整合、知识体系构建能力的科学智能助手和平台，打造AI原生自主实验室，开发数据驱动、自主决策、人机协同的行业解决方案，推广前沿部署工程师（FDE）等模式拓展行业应用落地深度，在科学、医疗、制造等领域形成更多标杆性的示范场景。（央广网）
一场口腔里的数字变革
“以前凭经验，现在看数据。”　　当多位医生不约而同地向记者表达这一观点时，口腔医疗领域正持续经历一场深刻的数字化变革。　　近日，人民网记者跟随APEC数字周数据领域系列活动“数字医疗”主题参访团，走进四川大学华西口腔医院。从百年博物馆到虚拟仿真教学中心，从临床诊疗到跨界创新，一个问题贯穿始终：数字化浪潮，究竟如何重塑传统医疗？　　“面对行业转型浪潮，我们的判断很明确：通用大模型应用于口腔临床，存在‘幻觉’风险，且算力门槛高、临床适配难。”四川大学华西口腔医院党委副书记沈颉飞坦言，破局的关键，不在于追逐通用技术热点，而在于夯实高质量数据底座，做强垂直大模型引擎，用好真实临床场景这一试金石。这正是该院建设大数据平台、推动AI融合创新的核心逻辑。　　逻辑既定，变革随之。　　沈颉飞介绍，循着这一逻辑，医院近年来锚定“数据支撑AI、AI赋能临床、临床反哺数据”的闭环路径。牵头完成口腔八大专科标准化治理，构建多模态标注数据库，深度参与国家及行业标准制定。“目标很明确：推动数据从‘原始资源’向‘可流通、可训练的高质量资产’质变。”　　数据，在这里真正“活”了。　　沈颉飞举例称，在正畸科，传统初诊需要完成收集病历资料、口腔内检查、拍摄照片与X线片、取模型、制定矫正计划并确认方案和费用等流程，耗时30分钟，AI辅助诊断则将这一流程压缩至1分钟以内；在病理科，临床级多模态口腔病理大模型综合敏感性达98.15%，接近十年资历病理医生的水平，阅片效率提升数十倍。　　数字化转型，正是撬动医疗效能跃升的核心支点。　　变革不止于“脑”，更延伸至“手”。 现场，国产手术机器人的模拟演示引得不少外宾驻足围观，该院口腔医学博士研究生包明哲正专注操作设备。　　“手术机器人作为机械装置，优势是能消除人手带来的抖动，让手术精度更高。”她说。在微创手术中，机器人辅助不仅让患者切口更美观、出血更少、并发症减少，更为深远之处，在于拉长年轻医生的“临床适应期”，平缓成长曲线。目前，该项技术已覆盖全国20余省份，辐射“一带一路”共建国家。　　深水区攻坚，痛点仍不容忽视。　　记者与多位一线从业者交流后发现，数字医疗领域面临的挑战同样凸显：首先是数据量巨大但质量参差不齐；其次是技术迭代速度与审批节奏不匹配；第三是复合型人才不足。　　这些挑战是中国数字医疗行业迈向高质量发展进程中必须跨越的共同门槛。　　对此，沈颉飞提出了两项具体建议：一是进一步释放专科数据价值与场景效能在此基础上，建议成都进一步向包括口腔在内的深度专科领域推进数据标准化治理，解决“数据量大但质量参差不齐”的问题；二是依托华西口腔国家医学中心等医疗机构，支持多中心数据平台建设并建立口腔AI产品的验证环境。　　视野拉宽，随着医疗改革的不断深入，政府正在积极推进智能医疗装备的发展，并出台多份重要文件。这为AI技术在医疗服务中的进一步普及和应用提供了政策支持与方向指导。　　采访结束前，现场的一组数据引起了记者的注意：该院智慧诊疗体系年服务患者超百万人次，5G远程平台覆盖全国3000余家医疗机构。这恰是“数据多跑路、群众少跑腿”的生动写照。　　这意味着，西部偏远县乡的患者，不必远涉千里，其口腔CT数据便可在云端经由AI辅助诊断系统完成初筛。　　“让数据多跑路、医生少负担、患者早受益。以数智新质生产力，推动中国口腔医学从‘跟跑并跑’迈向‘领跑’，为全民口腔健康管理和数字中国建设贡献力量。”沈颉飞说。
发挥数字医疗创新动能 AGI时代医学影像助力均衡医疗服务供给
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数据智能”的深刻变革。医学影像作为医疗领域的重要一步，不同医疗机构面临差异化痛点。在近日举行的第二十届沙利文峰会上，《AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书》的发布，给出了答案。《AGI 时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书》作为本届峰会重磅研究成果，系统梳理 AGI 浪潮之下，全球医学影像行业从单点算法工具走向全链路生态协同的变革路径，深度剖析产业痛点、技术演进逻辑、临床落地实践以及国际化发展方向，为产业各方提供完整的洞察参考。（图：数智化医学影像生态及各相关方协同关系）直面行业痛点，补齐基层诊疗能力短板当前国内医疗资源分层特征显著：二三级医院具备常规检查能力，但高水平影像医师相对不足，复杂病例仍依赖上级医院，其需求集中在辅助诊断、结构化报告、远程复核和亚专科能力提升。基层及县级医院则更多面临设备利用不足、技师和诊断医生短缺、采集与报告标准不统一、结果互认难等问题，需要远程诊断、标准化采集、AI初筛和基层质控等能力。业内专家表示，人工智能在基层医院高质量发展中大有可为。依托 AGI、多模态大模型技术打造的医学影像智能工具，能够标准化输出诊断参考，弥补基层人才断层，缩小城乡医疗机构诊断水平差距，是优化公共卫生资源配置、践行民生履职的重要抓手。影禾医脉推出的小君医生2.0颅脑CT超级智能体，是国产垂直医疗AGI落地基层的标杆产品。依托自研全模态医学影像基座模型与河图计划标准化百万级标注数据集，该智能体覆盖 94种颅脑常见及危重疾病，可全自动完成病灶识别、定量测算、征象分析与结构化报告生成，单份颅脑CT影像仅需一分钟输出完整报告初稿。为基层医疗机构提供标准化、稳定、高效的阅片辅助能力。能有效缩短急症诊断等待时间，减少群众跨区域就医成本，切实推动优质影像资源下沉。（图：中国不同层级医疗机构的医学影像生态痛点及需求）夯实数字医疗均衡发展底层支撑基层医疗普惠落地，离不开底层技术、数据体系、产业闭环的全方位支撑。对照《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》要求，数字医疗产业发展需兼顾技术自主可控、医疗数据安全合规、临床场景适配三大核心目标。影禾医脉完整打通从底层标准、数据集、基座模型到临床智能体的全链条布局，为基层普惠医疗筑牢国产技术底座。影禾医脉的河图计划，正在搭建国内统一标准化医学影像语义体系。从行业底层标准出发，系统规划医学影像AI所需的标准语义、数据集和模型能力。其核心目标在于实施“三大基建”：通过标准基建定义百万级医学影像标准化语义，通过数据基建打造百万级精标注数据集，并通过模型基建构建全模态基础模型能力。同时，完成国产医学影像基座模型自研，实现垂直医疗影像大模型自主可控，从根源保障基层医疗数据安全与应用自主。随着AGI医学影像智能体持续向县域、基层下沉，以数字医疗创新动能持续优化医疗资源区域配置，将进一步完善分级诊疗体系，减少重复检查，提升基层公共卫生服务承载力。
人工智能时代下的医疗专业：就业前景与职业发展方向
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1776795451378529742&wfr=spider&for=pc随着人工智能技术的不断发展，人们的生活方式、工作方式和价值观念都在发生着深刻的变化。在这个过程中，医疗专业作为传统的热门行业，在当今社会依然保持着旺盛的需求。医疗专业的毕业生具有广阔的就业前景，可以从事临床医疗、医疗管理、医学研究等方面的工作。本文将从医疗专业的课程、就业、待遇、行业发展、就业前景和比较不错的就业单位等方面，为大家详细介绍人工智能时代下医疗专业的就业前景与职业发展方向。一、课程设置医疗专业是一个综合性强的专业，其课程设置涵盖了医学基础知识、临床技能、医学管理等多个方面。主要课程包括医学基础、临床医学、医学技术、医学管理、医学人文等。此外，随着人工智能技术的应用，医疗专业还开设了一些与人工智能相关的课程，如医学信息学、医学影像技术等，以培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力。二、就业情况医疗专业的就业前景广阔，毕业生可以从事临床医疗、医疗管理、医学研究等方面的工作。在临床医疗方面，毕业生可以进入医院、诊所等医疗机构，担任医生、护士等职务；在医疗管理方面，毕业生可以进入医院管理、公共卫生管理等机构，担任医疗管理人员、卫生监督员等职务；在医学研究方面，毕业生可以进入医学研究机构、制药企业等领域，担任研究员、医药研发人员等职务。据统计，截至2021年，全国共有医疗机构35.4万个，全国医疗机构诊疗人次达到87亿人次，全国医疗卫生机构入院人数2400万人次。这些数据表明医疗行业的就业形势非常好。目前，国内医疗专业的毕业生供不应求，就业率接近100%，表现出良好的就业前景。三、行业发展随着人工智能技术的应用和普及，医疗行业也迎来了快速发展的时期。人工智能技术可以为医疗诊断和治疗提供更加高效、准确的辅助手段，提高医疗效率和质量，缓解医生资源短缺的问题。例如，人工智能技术可以通过对大量数据的分析，提高疾病的早期发现率，从而提高治疗效果；同时还可以降低医疗成本，使得更多人能够享受到优质的医疗服务。据统计，截至2021年，中国医疗人工智能市场规模达到136亿元人民币，预计到2025年将达到500亿元人民币。这个数据表明人工智能在医疗行业的应用受到了广泛的关注和认可。未来医疗行业的发展将更加依赖于人工智能技术的支持，两者的结合将会更加紧密。四、待遇情况医疗专业的待遇相对较高，不同职务和地区的收入水平也有所不同。一般来说，医疗专业的毕业生在就业初期收入相对较低，但随着个人能力和经验的积累，收入水平也会逐渐提高。据统计，截至2021年，全国医疗卫生机构人员平均工资为8.2万元/年，其中执业医师的平均工资为10.3万元/年，护士的平均工资为6.9万元/年。这些数据表明医疗专业的收入待遇相对较高，但也需要不断提高自己的能力和素质才能获得更好的发展机会和更高的收入水平。五、比较不错的就业单位在医疗专业领域，有许多比较不错的就业单位供毕业生选择。其中大型三甲医院和知名药企是毕业生们比较青睐的就业单位。这些单位通常具有较高的薪资待遇和福利待遇，能够为毕业生提供更好的职业发展前景和人才培养机制。在这些单位工作可以让毕业生接触到更多的病例和先进的医疗设备，积累更多的实践经验，提高自身的专业水平。此外知名诊所和医疗器械公司也是不错的就业选择。这些单位通常需要具有较高的专业技能和市场开拓能力的专业人才毕业生在这些单位工作可以获得更多的锻炼机会和市场开拓经验有利于自身职业的发展。总之人工智能时代下的有很好的就业前景和职业发展方向。通过不断地学习和实践将自身的专业素养和能力提高到一个新的水平并且积极拥抱人工智能等新技术毕业生将会在未来的医疗领域取得更好的成就和发展。#职场充电站#
AI医疗健康解决方案市场规模2030年或突破1000亿元
　　据媒体报道，人工智能正加速融入诊疗的各个环节。据德勤《2025中国智慧医疗行业白皮书》预测，AI医疗健康解决方案市场规模2030年将突破1000亿元。AI医疗不是概念，而是正在加速扩容的新赛道。 　　中航证券指出，当前，国内外医疗公司持续布局AI产品与服务，覆盖医学影像、数字病理、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发以及医疗机器人等环节，通过降本增效、优化就医流程、改善患者诊疗体验等方式，逐步赋能医药、医疗多产业链环节。AI正从传统技术辅助工具，逐步升级为医疗产业“价值重塑”和“效率革命”的关键驱动力，其商业价值正在从研发端向临床端、支付端和患者端全面渗透。 　　上市公司中，东华软件在AI医疗领域已完成全链条技术沉淀，核心覆盖医学影像智能辅助诊断、医疗知识图谱构建、电子病历智能分析、临床决策支持、智能分诊、病历质控等核心方向，相关技术已与智慧医院、区域医疗等全产品线深度融合，在多家合作医疗机构完成应用试点。创业慧康聚焦医疗大模型、多模态AI辅助诊疗、医疗数据智能治理等核心领域，已正式发布兼具自主规划决策与工具调用能力的“慧康·云枢智能体”，重构医疗流程的底层逻辑，形成覆盖临床、科研、管理、公卫的全维度智能生态，在全国多家大型医院及区域医共体客户中实现应用落地。 　　欧盟计划投资114亿美元建设7座人工智能超级工厂 　　据媒体报道，欧盟27国集团的执行官周四表示，欧盟将提供100亿欧元(114亿美元)的资金，资助企业建立7个人工智能巨型工厂，以缩小与美国的人工智能差距。欧盟委员会表示，希望公共融资能够吸引额外的200亿欧元(228亿美元)私人投资。企业现在可以竞标建造超级工厂的合同，这些工厂计划配备至少10万个尖端人工智能芯片，其性能大约是目前欧盟运行的数据中心性能的四倍。 　　东兴证券分析师石伟晶表示，超节点与Scaleup网络是突破算力通信瓶颈、支撑万亿级大模型与高实时性应用的关键基础设施。2026年国内和北美超节点陆续进入量产交付期，英伟达确立超节点技术范式。国内AI算力网络在高速互联领域仍存在技术代差，自主可控需求迫切。 　　公司方面，锐捷网络是字节跳动、阿里、腾讯等头部互联网企业的数据中心交换机核心供应商，支撑其智算中心网络建设，2025年互联网行业收入占数据中心交换产品收入的90%。沃尔核材的单通道224G产品已向英伟达、谷歌等客户批量交付，AI超节点驱动铜连接需求，公司作为国内高速通信线领军企业，生产工艺及设备规模均处于行业第一梯队，且下游客户涵盖铜连接行业头部企业安费诺、莫仕、泰科、豪利士、立讯等。 　　消息称字节Seedance2.5即将正式上线 　　据报道，字节跳动旗下视频生成大模型Seedance2.5即将正式上线。届时用户可在即梦等国内外C端渠道使用。目前即梦已上线预热页面，显示即将首发，还会有会员和积分折扣优惠。不过，火山方舟的API服务大概在一周后才会开放。目前Seedance2已在短剧、营销、内容生成等场景中验证付费需求，Seedance2.5若进一步提升长视频生成、可控编辑和企业级交付能力，有望继续打开模型调用、企业订阅、内容工具链和行业解决方案的变现空间。 　　多模态大模型已经从“降本增效工具”进入“商业化兑现关键节点”，视频生成能力正成为模型厂商MaaS收入增长的重要抓手。中邮证券王晓萱建议关注模型方与版权内容方两条投资主线。一方面，模型方及AI应用生态公司有望受益于多模态模型调用量提升和企业级MaaS商业化加速，建议关注具备模型能力、应用入口或生态资源的公司；另一方面，IP版权方和内容方有望受益于AI视频生成对于高质量、可授权内容资产的需求提升，多模态生成的规模化应用需要文学IP、影视素材、短剧内容、动画形象和版权库作为支撑，建议关注具备版权储备、内容运营和IP变现能力的公司。 　　上市公司中，上海电影与即梦AI开启“AI+影视”战略合作。引力传媒已在营销业务中大量应用外部AI工具包括即梦。 　　工业和信息化部印发《工业绿色低碳发展“十五五”规划》 　　近日，工业和信息化部印发《工业绿色低碳发展“十五五”规划》，其中指出，推动新一代动力电池、车规级芯片、车用操作系统创新应用，面向干线运输、中短途运输、城建物流以及矿场、港口等场景推广新能源重型货车。 　　华源证券表示，8月锂电排产数据超预期。大东时代智库针对37家主流电池企业及上下游供应链调研显示，预计2026年8月中国锂电全市场排产约304GWh，环比增长7.4%。8月排产数据超过其7月初预判的3%-5%区间，这也预示锂电旺季初步的到来。其中，8月锂电排产增长的核心拉动力来自储能赛道，尤其是海外大储订单贡献较多。美国、中东等地的大储项目为冲刺年底并网节点，目前已进入集中备货期，对应产线8月基本满产，多数厂商交付排期已排至10月中旬。 　　上市公司中，欣旺达深耕锂电池领域28年，初始阶段即专注于锂电池电芯及模组的研发、生产和销售活动。2008年公司正式宣告开始布局电动汽车电池业务，2016年公司宣告进军储能领域，并成立了相关综合能源子公司。多氟多是全球第二大六氟厂商，现有6F产能6.5万吨，是全球主流电解液、电池企业的主要供应商。公司沉淀深厚，晶体六氟技术行业领先，并完成了六氟一体化布局，综合优势突出。 　　AI编程工具成为Token消耗最集中的应用赛道 　　据媒体报道，AI编程工具成为新一代研发基础设施。从代码补全、AI IDE到智能Agent，AI编程工具已经成为开发者提高效率、企业优化研发流程的重要方向。随着国产大模型生态逐渐成熟，以及国内开发者对数据安全、本地部署、多模型适配和中文体验的需求提升，国产AI编程工具开始进入新一轮发展窗口。 　　平安证券分析指出，2025年底至今，全球大模型进入高频迭代期，AICoding成为Token经济爆发的核心引擎。Coding Agent带动全球Token周调用量从年初6.4万亿跃升至年中44.6万亿，AI编程工具成为Token消耗最集中的应用赛道。随着模型智能上限持续提升、调用量快速增长，行业正式迈入Token经济元年，商业模式加速向Token计费转型，AI服务价值也正在被Token的量、质、效率三个维度重构，未来发展前景广阔。 　　上市公司中，思特奇AI编程产品，覆盖从专业开发者到零基础用户的全场景需求。通过将AI融入从需求规划、设计、研发、测试、部署全流程，实现从产品构思到产品发布的一站式高效交付平台。法本信息和业界主流大模型公司建立了生态合作，建立起基础大模型→垂直大模型→Agent行业应用的全栈能力。公司自主研发的FarAIGPTCoder定位在企业级业务个性化的私有化部署，企业级业务代码编程。
2024年中国医疗领域年终盘点
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1819935122403305794&wfr=spider&for=pc又到了年终盘点的时候，2024年，是中国医疗行业发生巨变的一年，这一年发生了一些对未来而言可能是影响深远，甚至是转折点的大事。作为临床一线的医生，也算是个局内人，我来给大家解读和分析一下。大家有什么疑惑和想法也欢迎在评论区一起探讨。1、医疗服务规模持续扩大，看病的人更多国家卫健委发布的一组数据，让我们看到中国医疗服务覆盖水平。2024年前四个月内，全国医疗卫生机构的总诊疗人次已达25亿，同比增长15.9%；出院人次突破10794.5万，同比增长11.2%。这个数据有喜有忧，也需要让我们深刻反思，医学的发展并没有让看病的人数减少，反而是看病的人越来越多。2、DRG/DIP支付方式全面覆盖2024年，DRG（按疾病诊断相关分组）和DIP（按病种分值）支付方式在更多地区落地实施，基本上已经覆盖了全国，从北京上海，到我这次去的欠发达地区，贵州毕节这样。基本上都已经完全覆盖了。全国几乎没有地方可以随意看病了。从结果上来说，当然有效控制医疗费用的不合理增长，提升医保基金使用效率。与此同时，作为医生，确实要先算好经济账，每一个检查，每一个治疗都更要深思熟虑。3、集采政策让药品耗材价格降低2024年，集采政策进一步提质扩面，药品和耗材的集采范围扩大，价格降低。最主要的是人工耳蜗，我们神经外科主要是PEEK颅骨修补材料，过去15万，现在只要2-3万，明年是血管材料，也要降价70%，这的确大量降低了看病费用。在这背后有2点是大家非常关心的，就是大幅度降价之后，药品和器材的质量会不会打折扣。以前几万块的支架或者钢板，现在几百；以前几百的药物，现在1-2块钱，效果会不会有效。也希望未来有更多相关的临床研究来证实，降价后的产品和原来的一样好。4、AI医疗技术普及2024年，AI技术在医疗领域广泛应用，助力诊断与治疗。这是什么意思呢？就是大家在卫生院、社区诊所拍的片子，做的检查其实大部分会上传到省里的大医院，然后会组织专家进行一个数据收集和分析，会进行一个结果的反馈。所以第一大家不需要过度担心小医院误诊，第二这个数据也更多的完善了医疗数据库，未来很快机器学习模拟诊断的技术就会突飞猛进的发展，后面可以看片子的影像科医生，病理科医生，就会被最先取代，所以这方面我不太推荐。5、互联网医疗飞速发展2024年，远程医疗技术进一步发展，表现在2个方面。第一，全国70%的卫生院与上级医院建立了远程医疗协作关系，都会有大医院的医生，线上坐诊，线上会诊支持。第二，人们逐渐熟悉互联网医院，有什么事情，网上先咨询，本来找不到的大医院，名医，在网上问诊却很方便。很多互联网医疗公司在这一年扭亏为盈。未来，线上咨询联合社区门诊治疗，可能是一个新的方式。就是看病之后，基本的检查在社区做，结果发给大医院的医生看，他们给出方案，治疗还是在社区做。、新型医疗技术和药物研发取得突破2024年，新型医疗技术和药物研发取得了一系列突破。例如，GLP-1受体激动剂的应用从减肥扩展到防治肥胖相关疾病；艾滋病预防新药Lenacapavir有效率高达95%-100%。每一年的医学技术都有亮点，但是这两年，我发现主要的突破在肥胖领域非常多，从司美格鲁肽开始，减肥市场像打开的潘多拉魔盒，一发不可收拾。7、民营医疗机构迎来上市潮2024年，民营医疗机构在中医、肿瘤等领域表现出强劲的创新发展势头。多家民营医疗机构成功上市，为患者提供了更多元化的医疗服务选择。比如神经外科的三博脑科医院。这一点有点像欧美的方向，就是医保提供基本保障，想要不排队、想要用进口药、想要医生服务好，在医院想住多久就住多久，就要选择去民营医院，选择自费或者商业保险。所以民营医院一定是未来的发展方向。8、商业医疗保险大幅增长2024年，商业健康险保费收入增长8.46%，在医保基金施压的背景下，商业健康险的保费收入却实现快速增长，这一条其实和上一条相辅相成，如果说按病种付费和带量采购绑定；而商业保险就和民营医院发展绑定。按病种付费，就是每个一个病限制一个价格，比如骨折手术限制5000，那钢板就5000，那就没法符合病种付费，所以必须要带量采购，把钢板降价为1000，那么骨折手术5000就能满足。同时，如果想要享受高质量医疗服务，那公立医院是不可能的，因为费用有限制，不可能给你提供特别好的服务，你必须要选择民营医院，而且不走全民医保。那费用怎么办？买商业保险！9、辅助生殖项目纳入医保29个省份及新疆生产建设兵团将辅助生殖项目纳入医保，今年以来共惠及超过100万人次。什么项目纳入医保，其实也需要根据国家发展的需求，为了应对人口断崖式下跌，辅助生殖技术是未来的发展的重要方向。只要你愿意生孩子，不结婚也不要紧，想做试管也可以，国家给你报销。10、医学教育越来越卷2024年，随着经济增速放缓，许多曾经优势的专业不断降温，相反学医的分数水涨船高。综合类大学想学医，分数基本都是前几名；普通的医学院校基本上都是一本线高几十分。医学硕士分数也很高，特别是有4证合一的专硕，可以减少3年的规培时间，那么分数又比一般的硕士又要高几十分。很多三甲医院都是博士起步，还要博后，论文、课题等等一个都不能少。与之相对应的是医生的待遇不仅没有提高，相反在三明模式下可能要被迫“躺平”，所以，选择医生这个行业的性价比其实变低了。如果你家孩子想学医，我觉得还是要兴趣，三思而后行。
让医务社工串起健康服务全过程 让医务社工串起健康服务全过程
人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 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语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 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语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 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语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。人工智能飞速迭代，技术更新速度远超语言规范的完善节奏。当下，大量人工智能相关英文术语未经本土化转化，便直接涌入公共传播、日常交流等场景，字母缩写频繁替代汉语表达。这不仅改变着大众的语言习惯，更暗藏科技话语权旁落、母语体系被消解的深层危机，守住母语根基、规范科技语言已然成为人工智能时代的重要课题。 汉语历来开放包容，过往“电脑”“互联网”等外来概念的本土化译名，精准贴合汉语表意逻辑，深度融入民族语言体系。但如今Token、Agent、LLM等英文符号大量出现，仅作为单纯符号存在，不具备汉语形音义统一的特质，既无法望文知义，也缺乏文化底蕴。这些无内核的术语频繁出现在教材、政策、媒体内容中，不断挤压汉语的表意空间，不仅抬高了大众理解前沿科技的门槛，加剧数字鸿沟，也逐步侵蚀汉语体系的完整性与传承性。 更深远的影响，体现在自主科技话语体系的缺失。语言塑造思维，长期依附外来术语、照搬西方语言逻辑，会让我们的科技认知局限于既定框架中，难以孕育贴合中国实践的原创科技理论。术语是科技叙事的基础单元，若核心概念的定义权、阐释权始终掌握在他人手中，中国特色科技话语体系便无从建立。这种认知层面的依附，比技术差距更隐蔽，也更影响我国科技自立自强的长远发展。 规范科技术语绝非排斥开放，而是构建分层有序的语言使用体系。国际学术交流、跨国合作中保留英文原词，是适配全球沟通的高效选择；但在国内公共传播、教育教学、政策普及等通用场景，必须大力推广“词元”“智能体”等标准中文译名。兼顾对外开放与本土规范，才能让前沿科技真正走进大众，实现科技红利全民共享。 守护母语根基、培育健康科技语言生态，需要多方协同发力。相关部门需优化术语审定机制，缩短规范译名与技术迭代的时差；媒体、科技企业应主动践行规范表达；高校科研院所率先示范，引导青年树立母语自觉。全社会共同践行本土化术语表达，方能筑牢语言防线。 语言为科技载道，文化为发展立根。人工智能时代的语言发展，贵在守正创新、兼容并蓄。坚守汉语文化根基，做好科技术语本土化转化，既能守护千年语言文脉，更能构建自主的科技认知与叙事体系。唯有筑牢母语根基、掌握话语主动权，我们才能在全球科技竞争中，实现技术突破与文化自信的双向赋能，助力科技强国建设行稳致远。
甘肃着力打造便民高效的智慧医疗服务
8月7日，甘肃省卫生健康委通报，今年以来，我省聚焦群众就医急难愁盼，持续深化智慧医疗建设，推动数据多跑路、群众少跑腿，不断提升医疗便民惠民服务质效。　　全省全面普及推广电子健康码应用，累计使用量达4.31亿次，广泛覆盖开方、取药、缴费等就医场景。全面取消纸质健康档案，有序向群众开放电子健康档案查询权限，目前全省电子健康档案开放率100%，累计调阅率超90%。依托“健康甘肃”App，整合预约挂号、费用结算、档案查询、生育登记等服务，高效办结“出生一件事”，持续提升医疗数字化服务水平。　　我省持续扩容远程医疗服务，实现远程诊疗、双向转诊系统全域覆盖。目前全省累计开展远程医疗202.81万例，涵盖会诊、影像、心电、超声、检验等多类服务，同步开展远程教育培训，有效提升基层医务人员诊疗能力。　　为切实减轻群众就医负担，我省深化检查检验结果互认共享，全省293家医疗机构接入相关平台，接入率达99.66%，累计互认超9689万项次，平均互认率92.54%，为群众节省就医费用9.5亿元，跨省互认项目拓展至80项，有效杜绝重复检查、重复收费问题。　　全省持续优化就医结算服务，三级医院全部实现出入院床旁一站式结算，二级医院床旁结算率达90%。人工智能辅助诊断系统全面落地，覆盖1.9万个基层医疗卫生机构，以科技赋能基层诊疗。　　此外，我省稳步推进育儿补贴民生政策落地，统一规范基层审核办理模板，常态化开展业务培训与在线答疑，规范经办流程、提升工作效率，累计审核141.94万名婴儿补贴申请，切实把惠民实事落到实处。
【行业资讯】辽宁电信助力医疗配送开辟低空通道【转载】
近日，辽宁电信盘锦分公司携手盘锦市中心医院，成功完成辽西地区跨院区医疗配送首次公开飞行，标志着盘锦市正式迈入“5G+无人机+智慧医疗”全新发展阶段。 长期以来，医疗物资跨区域转运主要依赖地面运输，受早晚高峰、恶劣天气、交通事故等因素制约，转运配送效率低，急需耗材、稀缺血浆、急救药品跨区调拨转运周期长，无法保证化验、急救等医疗工作时效。随着低空经济的崛起，开辟空间通道成为破解这一痛点问题的重要突破口。 辽宁电信依托5G通信网络和中国电信自研星云民生物流管理平台，完成跨院区专属航线规划与全链路5G信号覆盖测试，构建起“天地一体”的低空物流保障体系。试飞当天，无人机从盘锦市中心医院沿预设航线穿越城区空域，顺利抵达辽河院区接收检验样本后安全返航，全程信号稳定、航线精准。 该项目搭载自主研发的智能无人机飞控平台，信号稳定、续航持久、抗干扰性强、定位精度高，适配病理样本等双向转运场景，可全天候执行院区往返飞行任务，大幅压缩运输时长。5G、AI、云网融合等核心技术的深度融入，为医疗跨区域转运提供航线规划、数据实时回传、风险预警等全链路保障。 此次试飞是辽宁电信5G新基建赋能民生医疗的落地实践，为低空经济在医疗领域的应用拓展了新的场景空间。
数字化口腔标杆探访：杭州人民口腔医院设备、人才、标准三重布局
当口腔医疗从“手工作坊”走向“现代产业”，数字化已不再是锦上添花的加分项，而是决定机构能否在集采时代守住品质底线的生死线。在杭州，杭州人民口腔医院集团以其千万级数字化硬件布局、顶配级人才梯队与全维度标准化体系，构建起一套“设备筑基、人才引领、标准护航”的三位一体发展模式，成为区域口腔医疗数字化转型的标杆样本。近日，笔者走进这家自2019年创立以来迅速崛起的现代化口腔医疗集团，实地探访其背后的三重布局逻辑。千万级数字化设备矩阵，重新定义诊疗精度与效率走进杭州人民口腔医院的诊疗区，传统牙科印象中刺鼻的消毒水味和冰冷的机械噪音被温馨的数字交互场景取代。在这里，数字化不是口号，而是彻底重塑诊疗流程的底层硬件支撑。口扫“黑科技”终结取模恐惧。 对于许多患者而言，看牙的恐惧往往始于传统取模时的恶心与不适。杭人口腔医院全院配备的精度高达0.008毫米的3D口内扫描仪，彻底改变了这一局面。患者无需再忍受传统石膏取模的异物感，仅需三分钟，全口牙齿、牙根及牙槽骨的三维数据即可采集完毕，并实时呈现在诊室大屏上。这种将“黑科技”转化为患者直观体验的做法，让Z世代年轻群体尤为认可。更重要的是，这些精准数据直接接入AI智能矫正设计系统，医生与患者能当场预览3D动态矫正模拟动画，牙齿移动的每一步轨迹与面型改善效果一目了然。诊疗方案从此告别了“只能靠医生口述想象”的模糊时代，进入“所见即所得”的可视化阶段。CBCT与AI影像诊断构筑精准防线。 集团引进的进口锥形束三维影像系统（CBCT），配合AI智能影像诊断系统，可自动识别龋齿、牙周骨吸收、智齿阻生、牙槽骨缺损等隐患，标注风险区域，生成通俗易懂的图文报告，避开晦涩专业术语，适配患者快速阅读习惯。这套系统将传统诊疗的“模糊排查”升级为“精准锁定”，为后续治疗方案的制定提供了坚实的数据基础。数字化种植导航实现“盲种”到“可视”的跨越。 在种植牙这一高精度领域，集团运用3D打印数字化种植导板，依托口扫与CT融合数据精准规划种植位点，实现从“盲种”到“导航种植”的跨越。数据表明，数字化导板技术将手术时长缩短60%，术后肿胀、痛感大幅降低。对于存在重度骨萎缩的疑难缺牙患者，集团还通过数字化穿颧、All-on-4即刻种植技术，实现当天种牙、当天进食，打破了“种牙恢复期漫长”的传统认知。集团下属院区总面积已超数万平方米，引进了包括进口显微镜、数字化导航种植仪等在内的一批国际尖端设备。从硬件层面，杭人口腔医院完成了从传统牙科到数字化诊疗的底层重构。顶配学术团队与三级梯队，让“专家经验”变为“全院能力”硬件是骨骼，人才是灵魂。口腔医疗长期面临“高度依赖医生个人经验”的结构性矛盾——同一台设备在不同医生手中，效果可能天差地别。杭人口腔医院的解题思路是：以顶配专家为学术核心，构建可复制的人才梯队，将隐性经验转化为显性标准。业界泰斗领衔，双中心锚定疑难诊疗制高点。 2026年1月1日，中国口腔种植学领军人物、原中山大学口腔医院口腔种植科主任、学科带头人邓飞龙教授正式加入杭人口腔医院，出任集团学术委员会主席及首席种植专家。这位深耕口腔种植近40载的医学博士、博士生导师，是国内最早开展穿颧种植、无牙颌即刻修复的先驱之一，临床经验极其丰富，尤其擅长处理各类被视为“种植禁区”的极端疑难病例。邓飞龙教授的加入，直接推动了两个重量级平台的落地。2026年4月22日，集团正式宣告“浙江省无牙颌疑难杂症种植牙中心”成立，与此同时，“Nobel Biocare中国区无牙颌穿颧种植临床实践中心”同步落户。前者是省内首个专注无牙颌疑难病例的省级专科平台，精准聚焦全口/半口无牙颌、高龄（80岁以上）、上颌骨重度萎缩等传统种植“禁忌症”；后者是国际种植巨头诺保科在中国设立的顶级技术标杆平台，其NobelZygoma™穿颧种植技术被誉为解决极端骨吸收无牙颌的“金标准”，全球25年临床验证10年存活率超96%。两大中心均由邓飞龙教授全面领衔，形成“双引擎驱动”的疑难诊疗新格局。多学科博士创始团队奠定学术基因。 杭人口腔医院的创始团队本身便带有浓厚的学术色彩。集团由长江商学院EMBA40期、清华大学五道口金融CEO十期学员、董事长兼CEO李明星联合六位毕业于北京大学口腔医学院、首都医科大学口腔医学系、上海同济大学口腔医学院、浙江大学口腔医学院、新加坡国立大学牙科学院及香港大学牙学院的华人博士联合健康基金共同创立。这一“六博士+产业资本”的创始组合，使得集团从诞生之日起便将学术引领与技术创新刻入发展基因。三级人才梯队与标准化培养模式。 在邓飞龙教授领衔下，集团搭建起“领军专家—骨干医师—青年医师”三级人才梯队，聚焦种植、正畸、修复、牙周、儿童口腔、颌面外科等核心领域。集团推行“临床带教+科研实践+公益历练”的培养模式，通过病例讨论、手术带教、学术交流等多种形式，将顶尖专家的隐性诊疗经验、技术精髓，系统转化为全员可学、可复制、可考核的显性标准，让顶尖技术不再局限于少数专家，而是成为全院区、全集团的通用能力。与此同时，集团以高薪引才与平台留人并举，足见其对核心人才的重视程度。