医疗电子最新文章 肿瘤医生怎么看医学领域的人工智能 大数据是精准医学发展的重要依托，而大数据的应用需要有效的分析手段将其转化为规范可行的临床信息。大量临床与基础研究，推动了乳腺癌等恶性肿瘤治疗的进步，缩短了乳腺癌治疗指南的更新周期，但同时临床医生面临的学习压力与挑战越来越大。此时，人工智能应运而生，试图帮助人们处理日益增多且增速明显的数据信息。本文从肿瘤医生角度，探讨目前医学领域人工智能的发展现状及应用前景。 发表于：2019/10/15 AI技术将如何应用于未来的医疗健康领域 在人工智能领域，美国在人才、研究、发展和硬件等方面处于领先位置；中国在AI技术的应用和数据层面具有优势。“这两个得天独厚的优势，让中国成为绝佳的AI技术的‘试验田’”。 发表于：2019/10/15 5G技术的发展对于医疗健康领域有什么影响 5G技术的发展，正深刻改变着社会。在医疗健康领域，基于技术进步的改革创新正在为人们带来更多全新的医疗场景和前所未有的诊疗手段。5G与医疗行业的深度融合为践行健康中国和共享美好生活的时代主题提供了更加广阔的空间。 发表于：2019/10/15 5G的到来将给医疗行业带来技术变革 GSMA日前发表一份名为《智能连接：5G＋AI＋大数据＋IoT如何改变一切》的报告，谈到了5G、AI、大数据、物联网是如何整合的，它们将会改变一切。 发表于：2019/10/15 AI技术将帮助虚拟医疗服务实现应用落地 美国的山间医疗保健公司（Intermountain Healthcare）提升了远程医疗功能，以创建虚拟医院。首席信息官Marc Probst表示，基于人工智能的虚拟助手还将定义该虚拟行业的未来。 发表于：2019/10/15 可穿戴设备在医疗健康行业的应用价值 根据国家心血管病中心组织编撰的《中国心血管病报告2018》显示，我国心血管病患病率及死亡率仍处于上升阶段。据推算，我国心血管病现患人数为2.9亿，死亡率居首位，占居民疾病死亡构成的40%以上。 发表于：2019/10/15 目前互联网医疗行业发展所遇到的困境互联网智能医疗 事实上，瞄准医疗蛋糕的科技巨头不止苹果一家，IBM 也曾花费巨资，结果却陷入互联网医疗困境中。与其他技术领域相比，医疗领域是出了名的复杂和缓慢，一款新药的研发往往花费数年甚至十几二十年，期间经历无数次临床实验与修改试验，直到确认新药效果且没有副作用。 发表于：2019/10/15 可穿戴医疗设备的行业前景分析 大约在 5 年前，以谷歌眼镜为代表的可穿戴设备市场快速爆发，智能手表、智能手环、智能健身设备大量出现，并吸引全球厂商趋之若鹜。然而产品卖不多，并没有爆款走进大众消费者手中。整个行业进入衰退和迷茫阶段。经历了一轮过山车般的炒作周期后，如今可穿戴设备趋于平缓发展，众多厂商黯然离场，只剩为数不多的厂商在坚持。 发表于：2019/10/15 医疗物联网将让医疗健康领域更加智能 我国医疗卫生行业数字化转型起步较早，但发展相对缓慢。近年来，医疗物联网将引领医院数字化转型的核心。中国推出了一系列与医疗物联网相关的政策，为智能医院转型和医疗物联网的发展指明了方向。 发表于：2019/10/12 5G医疗的应用将为医疗行业带来福音 科学技术是生产力和社会发展的强大动力，每一次科技进步的浪潮都会席卷社会的方方面面，带来翻天覆地的新变。现今，在很多人眼中，这一次的浪潮正在于5G。 发表于：2019/10/12 5G技术在智慧医疗中发挥着关键性的作用 基于低时延、高速率、高可靠性、高带宽特征，5G技术可保障移动急救、无线监测、远程诊断、远程会诊、移动查房、等场景数据安全与网络的高效连接，可见5G技术能在智慧医疗中发挥关键作用。2019年被称为“5G时代”元年，5G服务的普及成为国家间的竞争焦点，除了智能手机、智能交通、智能工业外，智慧医疗也是重点竞争的领域。 发表于：2019/10/12 智能眼镜将引领医疗新纪元时代的到来 走过2016年AR/VR技术应用低谷，医疗智能眼镜产业存活关键在于找到垂直利基和医疗等应用场域，本专辑将由多个面向进行深度探讨智能眼镜在医疗领域的应用发展趋势。 发表于：2019/10/12 AI技术在医疗领域能起到什么样的作用 医疗是关乎生命的大事，人工智能还能更深入的进入医疗领域吗? 发表于：2019/10/12 5G向前一小步智慧医疗发展一大步 10月6日下午14点30分，四川省生殖专科医院复发性流产多学科诊疗（MDT）中心首场郭仲杰主任5G/5GHz门诊开诊，打破成都-广州的地域限制，实时实现优质医疗资源的共享共惠。 发表于：2019/10/12 AI技术应用为解决眼科医疗难题带来的价值 眼病诊疗的第一个痛点是眼病客观诊疗需求尤其是筛查需求与眼科医师数量的严重不匹配。《我国糖尿病视网膜病变临床诊疗指南（2014年）》要求糖尿病患者每年至少进行1次视网膜病变筛查，我国有超过1亿名糖尿病患者，靠眼科医师难以满足巨大的筛查需求。由于眼科的专业性和专业人员的匮乏，诊疗覆盖率及其有限，而人工智能和大量影像数据结合，可以参与到部分眼病，如糖尿病视网膜病变、白内障、青光眼、黄斑病变等筛查诊断中。 发表于：2019/10/12 <…84858687888990919293…>
