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共擘羊城医信新卷!释放数据价值,赋能医疗全面发展

由广东省医院协会信息化专业委员会指导,HC3i数字医疗网主办,IBM、大瑞集思协办的《以数据价值赋能医疗全面发展研讨会》,于4月19日在广州顺利召开。

聚力春城 | 共探医信可持续发展新格局

由云南省计算机学会数字医疗专业委员会指导,HC3i数字医疗网主办,IBM、大瑞集思协办的《新格局下的医院信息系统可持续发展研讨会》于3月10日在昆明成功举办。

智慧医疗新格局下,数字医院怎么建?

2022年5月20日,HC3i数字医疗网携手IBM、望海康信成功举办“智慧医疗新格局下的数字医院建设”研讨会。

“智慧医疗新格局下的数字医院建设研讨会”召开在即!

2022年5月20日,HC3i数字医疗网、IBM、望海康信将共同召开“智慧医疗新格局下的数字医院建设线上研讨会”。

新发展阶段的医疗数据怎么管?如何用?

如何打通医疗健康数据“脉络”,加速数据高效流转?如何做好海量医疗数据“存管用”,为行业高质量发展构筑稳固支撑?如何提升新型技术与行业融合程度,加快构建医疗健康发展新格局?聚焦上述问题,HC3i数字医疗网联...

一场关于“新技术与医疗行业融合发展”的讨论即将开启!

HC3i数字医疗网将联合IBM、天健,于2022年1月14日共同举办“新一代信息技术与卫生健康融合发展线上研讨会”。

当AI来敲门,医院准备好了吗?

2019年8月19日,HC3i中国数字医疗网特邀首都医科大学宣武医院信息中心主任梁志刚、医准智能科研合作经理刘浩、IBM研发中心解决方案总监崔玮围绕“AI热潮下的医疗数据管理”主题,从AI在医院的应用落地、研发迭代到技术支持...

前有机房失火、后有多云来袭,医院CIO该咋整?

5月17日,HC3i中国数字医疗网邀请北京友谊医院信息中心主任王力华、IBM存储事业部资深系统架构师徐泰明,围绕云在医院中的落地方式,以及医院上云挑战和破题方法进行深度讨论。

2019IBM迈向多云时代

面向大健康时代,无论是县级医院、民营诊所,还是三甲医院,对于医院数据存储系统目标是一致的——既要满足当下,又要支撑未来。IBM新一代V5000产品,为各级医疗卫生机构提供高可用存储,国际品质,售价5万元起...

2019IBM医疗数据开放研讨会

迈向大健康、大数据的全新时期,医疗数据越来越开放了。那么,医院信息科该如何实现医疗数据的开放并进行合理有序的管理呢? 本次研讨会有幸邀请到北大肿瘤医院信息部主任衡反修先生、IBM存储架构师李建华 来到直播间...

CES发起方联合IBM、谷歌等公司制定医疗人工智能新标准

近日,消费者技术协会(CTA)发起了一项关于人工智能的新倡议,获得近30家医疗供应商和协会的支持。该倡议涉及消费者健康、健身和保健中的AI技术和应用,旨在为医疗保健行业建立人工智能标准。

医疗数据开放研讨会

IBM医疗数据开放研讨会——2019

医院存储新拍档——IBM新V5000系列上市

...成为各行各业谋求生存之道的关键手段。作为民生行业的医疗领域在与IT技术融合的不断的尝试中,挖掘出了更多的价值,也看到了更多的可能性。在医疗机构人满为患、医疗数据激增的现状下,如何有效快速处理数据、加速业...

医疗数据跑起来,存储能不“颤抖”吗?

近日,HC3i中国数字医疗网邀请北京大学肿瘤医院信息中心主任衡反修、IBM存储架构师李建华,共同探讨医疗数据开放趋势下的机遇和挑战。

人工智能下半场,看汇医慧影如何披沙拣金、逆势破局?

...文章“中国AI公司遭遇C轮死”引起哗然;5月有报道称IBM 医疗部门大幅度裁员,规模达50%-70%,最近更有媒体调研指出,不少医疗影像AI产品躺在医院”吃灰”。

人工智能下半场,看汇医慧影如何披沙拣金、逆势破局?

...文章“中国AI公司遭遇C轮死”引起哗然;5月有报道称IBM 医疗部门大幅度裁员,规模达50%-70%,最近更有媒体调研指出,不少医疗影像AI产品躺在医院”吃灰”。

IBM Morden架构Live季

上云后,医疗机构充分发挥数据优势,利用AI技术探索出大量智能化应用,例如分诊、费结节筛查、骨龄检测等。那么他们是如何从数据中GET新技能的呢?

让电子病历更安全,NAM公司通过“区块链+AI”进行医疗数据管理

IBM在2017年发布了一份医疗保健与区块链的报告,称国外医疗保健组织已经采用区块链技术,甚至比金融行业更为领先。

【专题】互联互通 医院信息化进阶沙龙南昌站

5月25日,由HC3i 中国数字医疗网主办,IBM、杭州特扬协办的以“医院信息化互联互通“为主题的2018巡展沙龙走进南昌。

IBM沃森健康大规模裁员,“沃森”不是AI医疗的正确打开方式?

IBM沃森健康大规模裁员,AI医疗到底是不是噱头?上海交通大学机械与动力工程学院教授 博士生导师闫维新教授分析了“沃森医生”很难大规模应用于国内的医院的几点原因有。