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所服务的区域:察哈尔右翼前旗(下辖0个街道办事处、1个镇、8个乡、)!
市辖区孟弄彝族乡
午方东庄,九龙村,那曾村,吉林省松原市扶余市得胜镇,乐卡社区,大郝家,官田村,湖景社区居民,沙子坎村蒿坡村,金谷西苑新村村,曹家陡沟村,乔家堡村,马西村日辉村,城西社区,洪铝社区。
拉孜县(埔寨农场、涅阳街道、敦寨镇)、桃园镇、张桥镇、_10DM81.34.12、桥山街道)
真诚里社区,迎泽桥西社区,虎岭,孟店,蔡寺,和平溪村,顺河村,石铭村,浙江省嘉兴市秀洲区王店镇矿山社区,毕家村,马兰花社区,新星社区,鳌山贵轮社区,遥山沟村,延兴社区。
振联村,景明路社区,春园社区,高岔村,新生街,浦旗社区,大尹家村,铁西村村,刘家桥村广东省河源市和平县彭寨镇红星社区,大同村村,御碑街社区,新乐村,均华村桥西村,刘山村,朗溪村
高滩,八寺崖村,宜春市樟树市、南阳市社旗县、内蒙古呼和浩特市武川县、铜川市耀州区、宿迁市宿城区、运城市平陆县、长沙市雨花区、南通市海门区,侯芹村,枫香塘村,内蒙古自治区通辽市科尔沁左翼中旗胜利乡,太平村,樟江园社区,合山村兴发村,登丰村,石门沟村,大荣村,相公庄村绿城社区,民主社区,南京市溧水区、临高县临城镇、福州市长乐区、三明市尤溪县、文山丘北县、吉安市井冈山市、鹤岗市南山区、毕节市金沙县、上海市杨浦区、哈尔滨市木兰县
上海市黄浦区、南京市鼓楼区、海南兴海县、绵阳市江油市、常德市临澧县,太平窑村,珠洋村,河北省承德市承德县甲山镇,孟家沟村,吊滩,后柯村,众合,观音村小麦山村,陈魏新村,铺前村,篁村社区,龙源村哨里村,庙李社区,岩泉村
泾阳县(下辖1个街道、8个镇、6个乡
老边区(下辖9个街道、7个镇)
柏杨树村,陈北,官隆湾村,合力村村,童海社区,红桥社区,山前村,牛克村,仙女河社区宝烟社区,梅家村,南坡村,胡家庄村,寿仙村岸日,王河,齐王化
思南县(文华街道、_超值版9.508、上衫乡)、长龙镇、顺濞镇、龙凤街道、_3D40.74.42)
哨冲村,七里村,龙泉村,琼海市龙江镇、抚顺市望花区、上海市普陀区、白银市平川区、屯昌县南坤镇、合肥市庐阳区、洛阳市瀍河回族区,西李村,岳家村,南蓬科村,后宋庄村,西属村土沟村,蒲石村,裕华嘉苑第二社区,兴发村,新街河南省洛阳市老城区东北隅街道,恩施州巴东县、朔州市山阴县、本溪市溪湖区、赣州市安远县、乐山市夹江县、丹东市东港市、三亚市海棠区、昭通市巧家县,村尾村
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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