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所服务的区域:舞阳县(下辖7个街道办事处、5个镇、1个乡、)!




涿鹿县黄冈镇









垟岭村,东小张村,岩塘村,射北村,大面山村,门沟,岔支洛,玛拉迪社区,汉唐街社区利丰村,望天岭村,陆家沟村,宁家庄村村,夏垓楼则峪村村,北东关村,漏头村。







和县(宋集镇、红岸街道、吉洞峪满族乡)、阳坊镇、海尾镇、枣巷镇、杨木乡)




立丰国际社区,三角池村,晨安社区,响水沟村,旺比村村,天龙潭村,湾林联村,河南省驻马店市泌阳县高店镇,江西省九江市柴桑区新洲垦殖场西高庄,牛营子村,大塘,三九,大村村上海市市辖区浦东新区朝阳农场,兴华村,万盛村。








石羊社区,吴宅村,大龙村,兴园社区,臧坪,介垦,河东南社区,常德市澧县、沈阳市沈北新区、南昌市青云谱区、成都市成华区、三明市明溪县、怀化市鹤城区、齐齐哈尔市碾子山区、东莞市黄江镇,杨柳井村村苏家湖村,再嘉村,迎旭社区,青莲村,山东省菏泽市单县时楼镇甘香,纳核村,石路村







安居新村,槐里坪社区,小张各庄村,都寨村,辽宁省沈阳市于洪区监狱城,洪屋社区,共和新路,孟官营村,张赵庄安庆市宿松县、甘孜巴塘县、吕梁市临县、铜仁市松桃苗族自治县、济源市市辖区、三门峡市渑池县、漳州市龙文区、齐齐哈尔市甘南县、鞍山市铁东区、怒江傈僳族自治州福贡县,义和村,夹滩村,西营房社区,张林村城坦村,小岩村,利民村









沟里王,太平村,北京社区,双龙山社区,小徐楼,罗家村,前程,双湖湾社区,大川百敏村,黄塘村,东楼村,梅泉社区,西杰村东郭庄村,静凉山村,史院村村









龙城区(下辖9个街道、7个镇、4个乡









市辖区(下辖8个街道、4个镇)







后龙村,员墩村,冯山,加总村,马安山社区,郝店,牛河村,李庵村,黑龙江省双鸭山市宝清县桦南林业局岚峰林场梁桥,田湾社区,群儒村,中南村,孙集李官,鱼多倮村,幸福社区










杨陵区(七山乡、石臼窝镇、香屯街道)、胜利街道、水口乡、阳春镇、获鹿镇) 内蒙古呼和浩特市清水河县、滁州市南谯区、长春市德惠市、广西贵港市桂平市、临夏东乡族自治县、盐城市响水县、武汉市东西湖区、赣州市宁都县,都江村,廖家村,夏祠村村,大石塔社区,许三湾村,张庄,万元村,守义李村马家山村,河南省安阳市汤阴县伏道镇,荣阳村,云峰村,马凤台村朝阳社区,贾村西街,北窑村

  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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