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所服务的区域:彰武县(下辖9个街道办事处、1个镇、3个乡、)!




安丘市十里街道









新桥村,秦淮路,立山村,潮州市潮安区登塘镇凤岗埔,芭蕉村,三浦村,麻洋,榆垡椿荷墅社区,打渔山社区新江村,庙山村,辽宁省营口市老边区营口辽河经济开发区,南沙岛村,三角庭圩社区北沙河,金岭社区,向阳村。







市辖区(尧坝镇、学院路街道、高坎街道)、石咀镇、浙源乡、箕子台街道、鱼池镇)




冯村,都陵林场生活区,明达村,脚盆田,前安石佛,焦作市沁阳市、连云港市灌云县、德阳市罗江区、怒江傈僳族自治州福贡县、白沙黎族自治县荣邦乡,关井村,双堂,靳家村深冲湾村,胡家屯,吴垟村,新园村,万字会村马村村,小山村村,吉林省辽源市龙山区工农乡。








东帽湾村,柴兴梁村,七塔社区,徐田社区,东口一村,安丰村,四川省绵阳市江油市雁门镇,吕山村,明德社区大仁村,黍子坪村,龙茶村,黄山社区,雀梅社区观江花园社区,宝楼社区,上蒋村







曙光村村,广东省揭阳市惠来县靖海镇,桥口社区,驸马庄,王菜园村,华清村,文庄,南王庄,李腰村杨家楼村,山头村村,金家,新发村,幸福村隘门村,嘉兴市平湖市、三明市三元区、宜宾市长宁县、衡阳市祁东县、佛山市三水区,山东省青岛市平度市李园街道









沙湖口村,解庄子,南庄子,汤畈村,古洞村,东关社区,梁赵,核桃湾村,金华市东阳市、济南市章丘区、东莞市沙田镇、上饶市万年县、白山市抚松县、广西崇左市江州区、武威市凉州区草原,星火村,菊花村,福兴村,太康村贵州省毕节市七星关区小吉场镇,攸太村,征远社区









沈河区(下辖6个街道、5个镇、9个乡









娄星区(下辖2个街道、6个镇)







福建省福州市罗源县洪洋乡,郎家社区,任武庄村,后山村,四龙路社区,新丰村,歹鸡村,辽阳市太子河区、温州市泰顺县、赣州市上犹县、亳州市蒙城县、五指山市水满、泰安市岱岳区,土桥子村孙家屯村,贾杨村,中和大石村,冯营村,衡苑社区古洋村,河头庄村,冯家桥社区










河曲县(耕莘街道、沙院镇、扎西岗乡)、_限量版1.342、城上乡、绿塘乡、洙湖镇) 电南社区,芮沟村,绿山社区,余家湾村,乌木村村,雄踞村,民福,汲浜村村,甘草村桃庄村,水泉沟村,北山社区,永兴村,付家寨村新庄,郭桥村,东山村村

  上海6月2日电 (记者 陈静)记者2日获悉,随着人工智能的发展,在上海,AI在多个疾病诊疗领域不仅成为临床医生的得力助手,还将成为学校、社区、家庭开展健康科普的好帮手。

  专注于儿童脑健康的AI大模型“启智”在上海启动。复旦大学、复旦大学附属儿科医院与相关科技企业共同取得的创新成果让儿童脑健康诊疗进入智能化、精准化的新阶段。“启智”通过患者上传的检查、检验报告等,可以帮助医生快速识别脑部异常,实现智能鉴别诊断并提供疑难杂症诊断线索等,尤其可以帮助基层医生提升诊疗能力。

  在心血管疾病诊疗领域,刚刚结束的第十九届东方心脏病学会议(OCC2025)上,“观心大模型CardioMind”(简称:“观心大模型”)面世,具有卓越的多模态数据整合、深度推理及复杂罕见病诊断能力。在会场上,中国科学院院士葛均波的数字人分身,与一位标准化患者进行了模拟问诊。输入一系列数据后,“观心大模型”迅速给出了准确的诊断。在通用基座模型的基础上,“观心大模型”接受了大量医学数据训练,实现了从病史采集到辅助诊断的全流程智能化,且模型每日都在学习和更新。其“慢思考”与深度推理机制,可以减少误诊、提升诊断的精准度。

  不久前,“肿瘤心脏病人工智能联合体”的诞生,将为解决肿瘤患者的免疫性心肌炎救治难题提供支撑。复旦大学附属中山医院肿瘤心脏病多学科团队为时4年持续深入探索,整合了多项心肌损伤标志物及团队研发的新指标,能够帮助临床医师快速理解“抗肿瘤免疫治疗-生物标志物变化-心肌损伤”这一复杂因果链。在中国工程院院士宁光看来,人工智能有望通过优化医疗资源配置,改善医疗服务的可及性。

  人工智能对于医疗的赋能并不只在医院场景下发挥作用,大模型、智能体正逐渐进入学校、社区和家庭。“启智”就是一种可以赋能家庭、学校多场景儿童脑健康评估和筛查的大模型。复旦大学附属儿科医院院长王艺介绍,专家以各自的数字分身让科技更有温度。

  国际儿童节在上海市儿童青少年眼健康主题活动中亮相的“智慧明眸精灵”AI眼健康智能体是上海首个AI眼健康智能体,可以即刻回答民众想得到的护眼问题。而“肿瘤心脏病人工智能联合体”的研发团队正在努力建立覆盖医院-居家的智能监测网络,实现对高危患者的全程管理。

  科技让人们的生活更高效、便利,AI与专业的知识库结合,多场景全方位智能服务将让普通人获得更多经济而精准化的诊疗,熟悉的医生的数字分身会让人感到科技的温度。

  不过,中国科学院院士樊嘉指出,大模型的准确性和可靠性取决于其训练数据的质量。在临床应用中,研发团队还需解决患者对数字医生的信任度、确保模型符合伦理和监管标准等,这是人工智能在医学领域应用时所需要面对的问题。(完)

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