朗玛信息互联网医疗生态圈背后是满满挑战？
医疗健康产业是当之无愧的朝阳产业。如今，互联网渗入到人们生活的各个领域，自然万众瞩目的医疗领域会被卷入到这场跨界融合的狂潮中，往“互联网＋”的方向发展。
上海交大生物医学工程学院特别研究员钱晓华：人工智能本质上无法取代医生
在8月31日分论坛：AI＋医疗专场上，上海交通大学生物医学工程学院特别研究员、博导钱晓华为现场观众带来了《医学影像信息系统：辅助检测、诊断和探索》主题演讲。
一脉阳光周小炎：医学影像中心的打开方式
医学影像的风口在新医改之后。从2013年关于促进健康服务业发展的若干意见里首次提出“大力发展第三方服务”、“医学影像中心”，到2015年为推进分级诊疗制度而探索设置独立的区域医学影像检查机构，国内第三方医学影像中心也迎来自己的黄金时代。
开出5384份远程影像报告，九峰医疗如何通过AI+影像深耕基层
国内信息化系统在乡镇卫生院的普及度较低，对筹建中的三大健康医疗大数据国家队而言，收集基层的数据尤为困难。除了三甲和二甲医院之外，基层医疗数据同样是不可或缺的一环，这也成了大公司的兵家必争之地。
2年数亿：互联网+基层医学检验已成投资风口
近两年，互联网＋基层医学检验领域的项目，越来越多。这既是因为国家医改政策向基层医疗领域倾斜，也因为资本对该领域的项目越来越关注，更愿意投入，陪着创始人等待市场被激活的那天。
增幅五倍！心电检测新进展Pre-Sig Detection：对标先进医疗大市场
据最新消息显示，Pre－Sig Detection心电滤波技术，能大幅调高有效心电信号采集频率。新的技术可直接应用到现有医疗器械产品当中，对标先进医疗大市场。
落地吉林大学白求恩第一医院，飞利浦人工智能新产品如何开启AI时代？
当人类将自身的海量的数据转化为有意义的洞察，智能化的解决方案将为我们带来主动、精准和个性化的护理，促进人人享有平等的高质量健康医疗服务。
全球最大分子诊断和临床数据库Tempus完成E轮融资1.1亿美元
2018年8月29日晚间，领先的分子诊断数据分析来改善癌症治疗的初创公司Tempus宣布完成E轮融资，融资总额1．1亿美元。这是Tempus在11个月内第三次进行融资，本轮融资后，公司估值达到了约20亿美元。
曼森伯格：从专注到创新，探索永无止境
两年来，曼森伯格在医疗器械领域的滤除工频干扰及抗高频电刀干扰、安防科技领域的核四极矩共振（简称：NQR）检测等项目中，已自主研发多项技术成果，同时申请了多项国内外发明专利，并将自身研发的技术优势转化成不同行业的产品优势。
小辣椒私人医生H1手机发布：一键测量血压/血氧/心率
8月29日，小辣椒私人医生H1在京发布，这款手机使用的是联发科八核处理器，主频2．0GHz，4＋64GB储存，更重要的是可以在30秒内快速检测血压，血氧和心率。
人工智能影像圈地时代，谁将获得头筹？
自2011年Watson奠定其医疗的商业发展方向，已经有7个年头了，这七年人工智能发展风声水起，无数初创企业紧随潮流，各类深度学习算法也经过了多次换代，但浪潮过后，留下的无数先行者的遗骸。
5分钟完成核磁共振检查，Facebook的AI技术现在还经不住考验
近日，Facebook的人工智能实验室与纽约大学医学院达成合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高十倍。
上工治未病、慧眼识微疴 ─记上工医信在眼底影像分析的AI进取之路
“上工治未病” 出于《素问·四气调神大论》。其基本意思是将 ‘重在预防’作为一种治疗策略。
威盛嵌入式模块搭载性能卓著的骁龙820E芯片，助力医疗设备创新
无论刮风下雨，还是烈日骄阳，每天一大早，医院挂号处早已排起长龙，开始接诊的科室前人头攒动；高速公路上救护车呼啸而过，手术室里身着白大褂的医生正聚精会神的诊治病人。医疗系统触及整个城市内外，作为惠及全国十几亿人口的重要课题，医疗系统的发展长久以来一直受到大家的热切关注。
完成百家医院签约，推想100+全球应用分享大会推动行业AI落地
截止今年8月，推想人工智能每日完成肺癌辅助筛查近2万例，在世界范围内落地近200家顶级医院，现已成为医生点击量最高、产品易用性最好、研发实力最优的AI医疗影像产品。推想AI大范围的全球落地实践，也对医疗影像人工智能行业产生重要影响。
上工医信如何从AI影像走向服务平台？
在外界看来，这家以AI技术驱动医疗服务的公司相比去年疯狂融资的AI医疗企业来说，走得有点“慢”。但季鑫表示，上工医信并不止于做糖网筛查的AI医疗产品。
冠心病影像AI解决方案亮相ASCI2018，精准识别度令人关注！
中国心血管疾病患者数量庞大，且心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位，心血管疾病通过影像诊断及时防治的生存率比肿瘤疾病要高很多。
IBM的Watson遭遇重大挫折，Amazon、Microsoft、Google恐步后尘
历经了六年时间，耗资数十亿美元之后，Watson为什么诊断结果却令人沮丧，并在不少病例上并未带来太多价值？恐怕更多的原因在于人类对Watson在人工智能领域的期望过高了吧。
目标10倍速！Facebook和纽约大学医学院合作研究以缩短MRI成像时间
fastMRI是一个新的合作研究项目，其目的是运用AI将MRI扫描速度提高10倍。如果这项工作取得成功，医生可以节约时间接待更多的患者。
人工智能下半场，谁能成为医疗AI的独角兽？
医疗AI狂欢背后是新技术频频遭遇落地场景应用的尴尬，医疗AI到底是概念意淫，或者只是一场资本游戏？如果能实现技术场景落地，那么具备哪些特征的产品才能真正被医院接受，避免遭遇“吃灰”的命运？
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