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知未来,创未来 丨英特尔为业务发展变革提供创新驱动力量

...来自零售行业、医疗行业的合作伙伴以及经济学人智库的分析师也聚集一堂,分享新技术的应用对于企业未来成功的重要性,以及如何应对数字经济所带来的数据挑战。

可穿戴医疗设备的安全性研究以及策略分析

...输到统一的平台进行存储、共享,便于以后对整体数据的分析;专业辅助诊疗类设备,如心电监测、血糖监测等,可实现对佩戴者的生命体征数据的实时采集,为医生的诊疗提供客观的实时的数据支持。

风口浪尖上,从AlphaGo中看未来医疗大数据 | 附第二届全球精准医疗(中国)峰会早鸟特惠票

医疗大数据在医院管理、病例数据库、基因分析、科研类大数据等方面开始凸显出它独特的优势。例如通过大量病例资源整合从而提供高效准确的就诊治疗方案;通过海量的数据预先建立模型从而实现疾病早期筛查;通过大数据...

卫计委公布31家公立医疗机构“红包”投诉电话!(附名单)

...不过关于如何看待红包的问题,我们应该更加客观全面地分析这种现象。

微核细胞人工智能检查,职业病防治新福音

...微核细胞率情况,实现涵盖玻片制作、扫描、识别和统计分析的全自动化流程。合作双方将对该系统进行全面的研究和测试,推动职业病防治工作进入人工智能新阶段。

从几个月到仅需一天,人工智能系统搞定药物研发早期的分析难题

正常来讲,要想上市一种新的药物,研究人员必须首先要测试成千上万的化合物来确定不同分子之间的作用关系,而这还只是最简单的第一步。在发现某种物质对疾病有效后,必须通过三期临床试验,才能得到监管机构的批准上...

全国省域医院30强总榜发布!

...争力、省域竞争力、竞争力要素、城市分布等几方面进行分析研究,对象为所有综合医院,含中医医院和部队医院,排出24个省域医院前30强。 排名趋势分析

当医学影像遇上人工智能 让医疗更精准

...医疗行业中,随着信息化程度不断加深,大数据的挖掘、分析、应用的重要性日益凸显。从数量上讲,超过80%的医疗数据来自医学影像数据,医学影像具有“4V性(volume数量、variety多样性、velocity速度、veracity真实性)”,其中多样...

基因暗信息将打破肿瘤治疗低成功率困境

4月20日,谷歌与Verily宣布启动长达四年,万人参与的大型健康项目,欲打造人类健康地图。对1万名志愿者的血液、唾液和粪便等样本进行癌症液体活检、基因组分析和肠道微生物菌群等多种分析

AIdoc Medical 获700万美元融资,用人工智能辅助医学影像诊断分析

AIdoc Medical 是一家以色列的初创公司,这家公司刚刚获得了由 VC TLV Partners 领投的 700 万美元的融资。AIdoc Medical 主要通过计算机视觉技术,从医疗成像领域切入,用 AI 辅助医生进行成像分析,从而提高诊疗水平和诊疗效率。

NHS苏格兰推出医疗信息共享系统

...发送之前将其进行加密并匿名。该信息将由卫生统计学的分析师负责。

全国首家“虚拟病人”模拟诊疗训练平台

...的“病情演变”将完全由用户自行把控,最后,系统智能分析出用户的“临床思维”强在哪里、弱在哪里,一种无言的好奇感油然而生!

人工智能技术在医疗领域拥有哪些优势?

...工智能是否能够对医疗事业带来重大影响?我们简单的来分析一下。

“互联网+健康医疗”服务新模式分析

自党的十八届五中全会明确将“互联网+”行动计划作为未来发展战略,“互联网+健康医疗”便逐渐成为我国医疗行业发展的新方向。

慢病管理的支付挑战:支付意愿以及土壤缺乏

...加的大病治疗等。而慢病管理服务由于其效果难以用定量分析来衡量,与医保控费的直接经济联系不明确,以及慢病管理市场尚不规范等因素,很难被纳入报销范围。

重磅!2016中国顶级医院100强榜单出炉

对“100强”医院的竞争力要素分析发现,技术要素:技术指标反映医疗效率,是核心竞争力因素之一,医院要提高自身竞争力,提高技术是关键。

2017中国移动问诊白皮书|2016年市场规模达到105.6亿元,早期创业投资遇冷

《中国移动问诊白皮书2017》对移动问诊领域的发展现状、医生与患者用户使用情况及发展趋势进行了深入分析

BOE打造移动医疗“黑科技”:无创血液检测+智能分析+健康管理

到2017,京东方科技集团股份有限公司(BOE)历经24年的发展,从显示屏制造商华丽转身,成为一家物联网技术、产品与服务提供商。其核心事业涵盖了显示器件、智慧系统和健康服务。3月22日,中国数字医疗网记者参观了BOE坐落...

国内首个儿童健康大数据研究中心成立

...将通过对海量儿童健康相关的医疗保健及儿童成长数据的分析研究,支撑儿童早期发展、预防疾病、早期诊断和个性化治疗的更智能的医疗保健系统的建设。

人工智能:冲击现在、改变未来

...发展的一个里程碑,虽然已在语音识别、图像识别、预测分析、机器翻译等领域小试身手,但客观上讲,无论是理论研究还是商业化都面临巨大的难题。谁也不能保证深度学习在未来能成为人工智能最基础的方法,或许会有更好...