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深圳 AI 医疗系统全面落地 病历生成效率提升超 95%
深圳市医疗系统正经历由人工智能驱动的效率革命。在北大深圳医院，重症医疗大模型的应用使得诊疗回溯耗时从传统人工操作的数十分钟压缩至5秒，病历生成速度提升超过30倍，医生仅需1分钟即可完成原本需要半小时的病历撰写工作。这一突破性进展源于自然语言处理技术与医疗知识图谱的深度整合，系统能够自动抓取电子病历、影像报告、检验数据等多源信息，通过语义解析生成符合临床规范的结构化病历。 在产科领域，市妇幼保健院的…- 39
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AI医疗再创新高！深圳产前超声效率提升200%
在深圳妇幼保健院的超声检查室里，产科医生正通过智能系统快速定位胎儿心脏四腔心切面，AI算法以0.3秒的速度完成心室间隔缺损的初筛。这套由本土企业研发的超声辅助诊断系统，使得单例产前超声检查时间从30分钟压缩至10分钟，在保持98%诊断准确率的前提下，日均检查量实现三倍增长。这组数据背后，隐藏着医学影像AI在临床应用中的范式突破。 核心技术突破体现在解剖结构的三维动态建模能力。传统超声检查依赖医生的…- 13
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日本 AI 医疗系统暴重大漏洞！早癌筛查误诊率超 23% 遭紧急叫停
2023年10月，日本国立癌症研究中心与东京大学医学部联合开发的消化道早癌AI筛查系统，在进入大规模临床测试三个月后，因误诊率突破安全阈值被厚生劳动省紧急叫停。该系统在针对2.4万例内镜影像的回顾性分析中，对早期胃癌、食管癌的漏检率达到31.2%，对胰腺病变的误判率高达27.8%，远超日本医疗AI产品认证标准中规定的15%上限。这一事件不仅暴露了AI医疗系统的技术缺陷，更折射出医疗人工智能开发路径…- 42
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AI 看病引热议，代表称 AI 无法替代医生
医疗AI系统在2023年实现了肺癌筛查准确率97%的突破，却在某三甲医院将早期黑色素瘤误诊为普通色素痣。这种技术突破与临床失误并存的现状，折射出人工智能在医疗领域应用的复杂图景。全国人大代表李兰娟院士在两会期间指出，"AI医生的误诊案例背后，是算法模型难以复刻的临床思维闭环"。 医疗AI的核心竞争力体现在数据处理效率层面。深度学习系统可在0.8秒内完成对10万张CT影像的初筛，…- 8
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