星创视界与春雨医生合作AI眼底筛查完成初筛到初诊的跨越
星创视界(宝岛眼镜母集团)联合春雨医生今日召开合作签约仪式发布会,宣告双方正式开展业务合作。
AI可能会改善乳房X线图像诊断缺陷
谷歌的人工智能技术DeepMind 在2016年的中国古代游戏“Go”中击败了世界冠军,这是人工智能的一次重大胜利。现在,相同的技术有一个新的目标:改善乳腺癌筛查,这可能直接影响全球数百万人。
医疗健康软件技术公司Pai Health,获900万美元C轮融资
获悉,个人运动技能指数(PAI)开发商 Pai Health(以下简称PaiH)完成900万美元的C轮融资,参投方等融资细节尚未披露。此前PaiH已获得Hydra Ventures领投的1900万B轮融资。
AI想要牵手药企,还需要跨越哪些阻碍?
虽然AI有着广阔的应用前景,但是AI想要实现落地应用需要大量标准化、结构化的数据进行“饲养”。其次,医疗健康服务中各方也需要转变思维积极拥抱人工智能。
手术革命:这三家公司如何用AR技术辅助医疗手术
作为一种重要的职业,外科医生特别是手术医生需要具备丰富的专业知识,还需要掌握精准的手术操作技术,这都需要不断的学习与练习。
腾讯与Medopad达成战略合作,启动帕金森AI辅诊国际联合研发
近日,收到消息,腾讯公司与英国移动医疗公司Medopad,携手帕金森病领域国际临床第一人Ray Chaudhuri教授,于香港举行战略合作签约暨合作科研备忘录签署发布会。
民营医院能否借助智慧医院建设来实现“弯道超车”?
在医疗领域,医院的信息化建设曾经历过三阵风,最开始是医院的数字化,然后是医院的互联网化,再是智慧医院的建设。
丁香园携手MORE Health,打造远程医疗国际会诊平台
近日,丁香园与美国危重疑难疾病医疗服务机构MORE Health 爱医传递达成合作,双方共同搭建的中美疑难危重症权威交流平台,目前已正式上线。
博识医疗云如何为500家三甲医院提供专病结构化电子病历及科研平台
博识医疗云产品目前进入了全国500家三甲医院,覆盖50个细分病种、5000个科室,主要集中在肿瘤,血液、骨科、神经等重大疾病领域,同时服务近百个由国内顶级医院牵头的多中心临床研究项目。
中文电子病历数据挖掘标准化时代,医渡云如何抢坐头把交椅?
国内信息化系统厂商繁多,不仅采用的标准,且每个医院医生的书写习惯和表达习惯也不同。一些疾病的名称,医院里甚至有上百种表达方式。所以,要从整段的自然语言文本里提出数据,如果没有技术支撑,需要巨大的人力投入。
左手腾讯右手新华网,紫云药品追溯数据可作为医保机构数据核查依据
医疗行业碰上互联网,就像是拿起了一个放大镜,至少在药品追溯数据方面,在公众面前将其中的问题放大了。
用VR缓解癌症患者和分娩妈妈的痛苦
获悉,专注 VR技术解决方案和数据分析的医疗技术公司VRHealth宣布与Facebook旗下VR硬件企业Oculus达成合作。
换了种方式攻克慢病,术康用数字药品另辟蹊径
要走好分级诊疗这条长征路,关键在于“分级”,因为需要通过各级医疗体系间的相互配合实现双向转诊,以此让“分级”减轻过去冗长的诊疗流程。不过,但凡稍微接触过分级诊疗的企业就清楚,要实现双向转诊,其重点和难点便是提升基层医疗体系的服务能力。
利用嗅觉芯片数字化能够探测到疾病相关的气味
获悉,生物技术公司MouSensor完成了330万美元种子融资。此前,MouSensor曾于2017年获得美国国家科学基金会的小企业创新研究基金(NSF SBIR)22500美元资助。
以外骨骼康复机器人为载体,程天科技帮助行动障碍者重获行动能力
人口老龄化和慢病群体的增长,给医院康复设备和服务人员的供给带来了巨大缺口。同时,人工智能技术带动了护理机器人、康复机器人等多种医疗辅助工具的发展,智能化康复手段逐渐成为康复设备发展的主流。
美年大健康认购艾迪康5%的股份 整体估值4.4亿美元
获悉,近日,中国体检龙头股美年大健康发布公告称,同意下属全资子公司上海美爱投资管理或经批准其在境外设立的全资子公司拟出资2,200万美元认购艾迪康控股有限公司5%的股份,并签署《股份购买协议》。艾迪康的整体估值为4.4亿美元,约合人民币30.3亿。
Butterfly获富达领投2.5亿美元D轮融资,研发便携式全身超声扫描仪
“这是实现向无法获得这一基本医疗技术的数百万人提供超声波承诺的重要一步,”Rothberg今年早些时候表示。“我试图将超声成像大众化,就像我对DNA测序所做的那样。
联影沈定刚:AI在医疗场景应用众多,交叉领域人才培养是关键
医疗人工智能与“AI+工业”、“AI+智能驾驶”大为不同。这种不同不仅体现在应用场景的差异上,更体现于数据与算法的不同。要驾驭“AI+医疗”,需要优秀的既懂医生又懂AI的交叉领域人才。
重医附一院:成熟的医疗AI产品必须打破病种界限,应用于医疗全流程
目前,由于一些客观原因,医疗AI在临床场景的落地仍局限在医学影像的辅助诊断,尤其是肺结节的辅助诊断。要实现成熟的医疗AI,AI产品需应用于医疗全流程,必须打破病种的界限,才能真正智能化再造医疗流程。
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