人工智能+医疗 别在风口燃虚火
近年来，“人工智能+医疗”概念方兴未艾。最近的案例之一，是阿里健康宣布将与浙江大学医学院附属第一医院等签约，在人工智能研究、智慧医院建设等方面推进智慧医疗落地。如今人工智能技术已经逐步进入医疗领域。一批省市级人工智能诊疗中心相继成立，一些偏远地区的医院、诊所，只要把患者病例数据在线传输至中心，就可迅速得到反馈。与此
人民日报海外版 - 人工智能，医疗，智能医疗 - 2017-10-31
人工智能，医生的对手还是帮手？
不管医生是否愿意接受，人工智能(AI) 已经强势闯入医疗界，比如，IBM“沃森”(认知计算平台)在某些疾病诊断领域的运用已显现出极大的优势。
文汇报 - 人工智能，医生帮手 - 2017-03-27
医疗人工智能是医生的助手
人工智能诊断疾病只需要有理有据，而医生看病还需要有情有爱最近，全球首次神经影像人工智能“人机大战”在京举行决赛，人工智能以高出20%的准确率战胜25名神经影像领域的顶尖专家。近年来，医疗人工智能发展迅猛。人工智能是人类“最强大脑”的集成者，自然比单个大脑更聪明。在诊断疾病时，人脑会受到精力、情绪、
人民日报 - 人工智能，医疗，助手 - 2018-07-28
Surv Ophthalmol：眼科人工智能的现状
布法罗大学雅各布医学院的Kappor R和美国纽约哈克尼斯眼科研究所的Walters SP近日在 Surv Ophthalmol杂志上发表了一篇重要综述文章，作者概述了人工智能的基本原理，以及这些原理对于理解人工智能及其在医疗保健中的应用
MedSci原创 - 眼科，人工智能，现状 - 2018-09-27
人工智能为医疗打开更大空间
这是世界首个将5G技术运用于灾难医学救援的案例，也为人工智能时代的医疗服务打开更多想象空间。科技发展蕴藏着进步力量。近年来，人工智能、大数据、5G等技术与医疗行业深度融合，为健康事业插上了智能翅膀。
人民日报评论 - 人工智能，医疗，空间 - 2019-07-11
逐渐走入家庭的智能机器人
科幻电影中的智能机器人，早已可以满足人类的心灵需求。因为更加智能，相比宠物，未来的机器人应该是最好的玩伴。那么，现阶段机器人发展到什么程度？人类应该以什么样的目光看待这些机器人呢？
科技日报 - 智能机器人 - 2015-08-04
精准医疗急等人工智能救场
精准医疗，就是要克服千人一方、万人一药的瓶颈问题，根据患者个体的遗传基因特征，量体裁衣式地制定具有个性化的治疗方案。然而，随着生物数据的爆炸式增长，更多的挑战出现在了计算技术领域
科学网 - 精准医疗，人工智能 - 2017-09-14
医生被人工智能篡位 可能吗？
人工智能（AI）是进几年比较流行的词语。自从阿尔法狗干翻了围棋界的大佬，人工智能会不会战胜人类甚至取代人类的话题再次被摆在了风口浪尖。各行各业都有人分析，自己的职业会不会被机器人取代。很多人认为，最高端的技术不会被取代，最低端的服务员也不会被取代，中间阶层将会被人工智能所取代。那么，医生会不会被人工智能篡位呢？
环球医学 - 人工智能，AI - 2017-06-15
眼科人工智能临床研究评价指南(2023)
该指南的制定旨在为眼科AI临床研究人员提供指导和规范,并推动眼科AI临床研究的评价向着规范化和标准化方向发展,进一步提高眼科AI临床研究评价的整体水平。
国际眼科杂志 - 人工智能 - 2023-06-20
Nature Materials：水凝胶——智能敷料的未来
Nature Materials：水凝胶——智能敷料的未来 在未来敷料可能就不止是一种形式了，来自麻省理工学院的工程师们研制出了一种新的粘贴敷料模型：粘粘的，有弹性的，凝胶状的物质，可将温度传感器
MedSci原创 - 水凝胶，传感器，敷料 - 2016-03-18
物联网智能医疗离我们还有多远
大约从2011年开始，第一批互联网+医疗企业开始成立，2011年1月至今，国内一共有1134家互联网+医疗企业诞生，它们分布在健康保健、寻医诊疗、专科服务、医疗信息化、生物技术等10个领域。其中，有获得机构和个人融投资的企业一共有533家，即约一半的企业获得了融资，平均每家企业融资额约为623万美金。2016年以来，随着二级市场遇冷，资本寒冬论在各大领域都大行其道，创业公司也是一批接着一批倒在资金
电子发烧友 - 物联网，智能医疗离 - 2019-07-09
智能药箱亮相 提醒病人按时按量服药
为此，一家名为Adhere Tech公司推出了一款“智能药箱”，它不仅可以追踪病人的服药情况，而且还能在其忘记的情况给予提醒。另外，这款药箱还有一款配对的软件，它可以收集病人的服药记录，而
生物探索 - 智能药箱，病人 - 2014-01-13
Nature：深度学习向人工智能迈进
3 年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从 YouTube 视频中提取了 1000 万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由 1000 台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3天寻找重复出现的模式后，谷歌大脑凭自身判断，它可以识别一些特定的重复类别：人类面孔和人类身体，甚至是猫。 谷歌大脑发现互联网上到处都是
生物360 - 深度学习，人工智能 - 2014-01-14
为您找到相关结果约500个
