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所服务的区域:肥西县(下辖1个街道办事处、9个镇、5个乡、)!




平阴县仙子脚镇









上海市市辖区崇明区向化镇,龙泉寺村,边墙沟村,王集村,竹林湾村,沙万村,贺甫洼村,河口村,王林村佳香村,雅力村,贵州省黔南布依族苗族自治州瓮安县雍阳街道,团山村,西庵陈村矿务局社区,团结村,韩家村。







沙坪坝区(青石镇、石炮台街道、_创新版4.206)、溧河乡、_标配版5.91、唐家湾镇、错那镇)




郭庄村,下店村,蕨南村,云西路社区,夹堤王村,那勒村,翠南社区,康华苑社区,邦别社区长源村,天成社区,大竹山村,马北村,三街嘎热村,崇德街社区,钟家台村。








庄坑村,放生塘村,张烈庄村,永兴,广西壮族自治区贵港市港南区湛江镇,甘昌村,头道沟村村,坝子村,大荒坪村洒大庄村,辛庄,管厝村,北董庄村,大有村村胡刘,王郑新村,杨堂







高胡庄村,陈埠村,花郢村,湖南省娄底市涟源市七星街镇,平碾,矣旧社区,向阳村,裴南庄村,中峰村宝山社区,洪寿社区,牛坟村,桃坪村,彭营村社区谭南村,袁庄村,华中社区









刘村村,关西社区,冬桃,峨山夼村,复兴路社区,刘坪,苏庄,文溪村,者卡村望城社区,石家铺子,和平村,北西官庄村,陶家村丰民村,重坊村,后坨里









澄江市(下辖3个街道、9个镇、1个乡









开江县(下辖0个街道、3个镇)







紫薇社区,黄土坎村,贵州省安顺市平坝区羊昌布依族苗族乡,富墩村,扳井,江市村村,河南省商丘市宁陵县逻岗镇,西南属村,平安里社区吕庄,诚心村,扣花营,秀水村,邵阳市双清区、鞍山市海城市、深圳市盐田区、亳州市涡阳县、锦州市太和区、沈阳市大东区、中山市坦洲镇、文山富宁县、重庆市垫江县、临沧市云县宝堂,鲁山沟社区,大竹山村










甘州区(石湾镇、官厅镇、五段镇)、张家港市冶金工业园、欧江岔镇、铜沛街道、法相岩街道) 杨湾,桂白,育龙社区,民桥村,锦水社区,新崔庄村,后山,未来花园社区,范家庄村东营市东营区、南充市仪陇县、东莞市横沥镇、杭州市桐庐县、吉安市井冈山市、宜宾市江安县、辽源市西安区、上饶市铅山县、恩施州来凤县,寺庄,西方吕北村,西马庄,爱家村村西沛霖村,马扒岭村,贵州省六盘水市盘州市淤泥彝族乡

  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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