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小样本是生物医学研究的长期困境：成本高、伦理严、样本难获取，导致统计效力不足。传统数据增强受限于可比性，通用生成式AI易在小样本下产生假阳性。genESOM 的突破在于不「制造」数据，而是从有限数据中稳定恢复已有的生物学信号。其核心设计将结构学习与数据生成分离，通过维度调节抑制误差，并引入阴性对照实时监测，形成了「只增强已有的，不创造没有的」克制框架。需要清醒的是，增强不能替代真实实验，该方法仍处
超声多普勒成像算法融合了物理学、信号处理和医学知识。随着计算能力的提升和深度学习等AI技术的引入，未来算法将朝着更智能（自动角度校正、斑块识别）、更定量（精准向量血流、剪切力估计）和更融合（多模态影像导航）的方向发展，为临床提供更强大的诊断工具。本文简要介绍了超声多普勒成像的核心算法框架，实际系统实现涉及更多工程细节与优化。
CAMUS数据集是一个公开的心脏超声医学影像数据集，主要用于心脏结构分割任务。该数据集包含左心室(LV)、心肌(MYO)和左心房(LA)的分割标注，采用三种格式存储：JSON、Mask和YOLO格式。数据集预处理将原始医学影像转换为JPG格式，并提供了格式转换代码，包括Mask转JSON和JSON转YOLO格式的功能。这些处理使数据集能直接用于主流语义分割模型的训练与评估。
新一代 DICOM 脱敏工具已完成升级，面向医学影像科研、AI 训练、系统测试和数据共享场景，支持批量处理、任务追踪、日志查看、DICOM Tag 查看、图像预览及分组化脱敏规则配置。工具可对患者信息、检查信息、医院信息、设备信息等敏感字段进行匿名化、清空或自定义处理，在保障数据安全与合规的前提下，提高影像数据流通和再利用效率。欢迎加入交流群试用反馈，前期用户可免费获取软件授权。
它区别于第一代规则化健康机器人，也超越单一模态的文字问答工具，以大语言模型为核心引擎，融合图像识别、语音交互、生理指标分析、健康知识图谱等多领域技术，成为连接用户与健康服务的核心载体。健康垂类AI智能体的崛起，标志着健康科技从工具化向系统化的格局升级，不仅实现单一产品的功能更新，更重塑了健康服务中高价值环节的核心能力。在健康赛场，多模态交互技术正打破传统健康服务的局限，将AI健康助手引入全新维度，
中小商家与私域运营商：无需搭建专业团队，轻量化部署即可拥有7×24小时专业服务能力，嵌入企业微信、社群等渠道，替代人工客服，降低人力成本，实现私域精细化运营，显著提升用户粘性与复购率。餐饮与健身连锁机构：结合用户需求提供饮食、运动营养建议，同步推荐自有健身餐、营养品，强化品牌专业形象，提升品牌溢价与用户忠诚度，适配连锁门店规模化服务需求。集团企业与会员制平台：作为高端会员权益配套，提供定制化健康管
健康有益凭借多年深耕大健康领域的经验，推出AI智能体，致力于为企业提供可落地、可信赖、可扩展的健康专属AI智能体解决方案，推动一站式健康服务全面升级。该平台深度适配ToB多场景需求，无论是保险企业的智能核保、医疗机构的辅助问答，还是养老社区的慢性病管理，AI智能体都能基于用户多维度数据，提供精准、合规、实时的健康建议，既大幅提升服务效率，也显著优化用户体验，让智慧健康服务更具针对性。不同于通用型A
健康有益体检报告解读大模型，以智能体检解析引擎为核心载体，深度融合医学知识图谱与自然语言处理技术，将复杂体检报告转化为可操作健康洞察，推动体检及各类健康数据资产化，助力体检机构、保险机构、企业及医疗机构实现健康管理服务的智能化跃升。面向体检机构、保险机构、企业客户及医疗科研等，健康有益提供灵活的技术对接方案与定制化服务能力，以智能体检解析引擎为核心驱动力，助力合作伙伴实现体检服务的数字化升级与健康
综合五大主流医考APP的全面测评，可清晰看出不同品牌的核心定位、优势赛道与适配人群差异显著：阿虎医考作为行业头部，全科目覆盖、顶配师资、高通过率，适合预算充足、需全周期系统化备考的考生；昭昭医考深耕临床垂直领域，画图法教学与高通过率，是临床考生短期提分的首选；医考帮以免费海量题库与活跃社区为核心，在医学考研与基础刷题阶段优势突出；丁香医考聚焦主治医师领域，频率备考法与精准押题，适配在职主治考生高效
企业设备管理系统选型需关注8大核心标准：1）独享云SaaS部署确保数据安全；2）Excel导入功能提升实施效率；3）自定义设备卡片满足行业需求；4）零代码扩展适应业务发展；5）不限设备数量控制成本；6）分层版本覆盖不同规模需求；7）信创版不绑定商业数据库；8）一对一陪跑售后保障落地。这些标准兼顾安全、效率、灵活性和合规性，适用于制造业、金融、能源等多行业，帮助企业实现数字化设备管理升级。
与CTDs相比，CP患儿脑网络中RMC-RPFC (p = 0.017)和RMC-LMC (p = 0.002)的连通性降低，聚类系数(p = 0.003)，全局效率(p = 0.034)，局部效率(p = 0.015)，和传递性(p = 0.009)显著降低。作为探索儿童脑功能的最理想神经成像技术之一，fNIRS近年来越来越多地被用于描述儿童脑皮质活动、脑功能连接和网络拓扑特征的发展，为脑性瘫痪
MICCAI STSR 2025 牙齿半监督分割与口扫配准挑战赛，围绕两个具有挑战性的任务展开：CBCT与IOS图像的半监督配准，以及牙齿与根管结构的半监督分割。我们希望通过本次挑战，建立起更加全面且具代表性的牙科图像分析基准，加速人工智能在口腔疾病诊疗中的落地应用，推动临床实践中的辅助诊断工具向更高效、更精准的方向迈进。
在医疗场景中，Cangjie Magic可统一管理电子病历（关系型数据）、实时生命体征（时序数据）、医学影像（非结构化数据），并通过智能体协作实现自动化诊断、患者随访、药品库存预警等功能。Python方案：需组合NLTK（分词）、spaCy（实体识别）、PyTorch（模型训练）等库，代码复杂度高，调试耗时，最简单的，一个环境搭建就可以把人搞得头皮发麻，动不动就抛异常。运维成本：支持跨平台部署（鸿
AI人工智能的接入和使用
本研究首次在真实世界的ROP远程医疗筛查项目中，评估了基于深度学习的血管严重程度评分系统的诊断性能。证明 AI 生成的血管严重程度评分与国际ROP分类标准（分区、分期、Plus病变）显著相关，可作为标准化筛查工具。
本研究结果表明，睡眠剥夺会导致习得恐惧的泛化，这对治疗过度泛化的焦虑症和创伤后应激障碍具有重要意义。睡眠剥夺减少了前额叶皮层的功能连接性，这可能干扰了与恐惧抑制相关的神经网络，导致个体对威胁和安全刺激的区分能力下降，从而促进了恐惧的泛化。通过恐惧条件反射范式结合睡眠操纵，探讨习得恐惧的个体在整夜睡眠剥夺后是否会对先前事物的恐惧反应增强，并导致恐惧过度泛化。的研究论文，利用恐惧条件反射范式结合睡眠操
Health Data Accelerator通过解决医疗数据分析行业的常见挑战，帮助医疗机构更快获取有价值的医疗洞察信息。该方案使医疗企业能够高效利用亚马逊云科技云端计算能力，改善患者治疗效果和运营效率。ECG的成功案例展示了Health Data Accelerator的高效性和价值。通过自然语言查询、机器学习和生成式AI，企业的各个层级都可以访问和利用数据分析，而无需编写代码。这一创新能力将
回顾历史，我们发现中医在没有先进仪器的情况下，也发展出了一套完整的诊疗体系，依靠“望闻问切”来快速判断病情。这种基于经验和模式识别的诊疗方式，与人工智能（AI）从数据训练中学习的方式有着惊人的相似之处。
合理用药系统的建设不像是HIS那样复杂，在使用过程中新产生的需求也较小。合理用药系统建设的根本目的是从用药安全上做一层保障。但合理用药系统已经从早期的“单点审查工具”，演变为一个集“实时预警、知识服务、数据分析”于一体的综合性药学支持平台。 它不仅是信息化的产物，更是现代医院实现药学服务转型、提升医疗质量、践行价值医疗的关键基础设施。随着人工智能与医疗数据的深度融合，其角色将从“合规审查者”进一
微软研究院、华盛顿大学与 Providence Genomics 组成的研究团队，提出了多模态人工智能框架GigaTIME。该框架依托先进的多模态学习技术，能够从常规 H&E 切片生成虚拟的 mIF 图谱。研究团队将其应用于美国普罗维登斯医疗集团超过 14,000 名癌症患者的队列，涵盖 24 种癌症类型、306 个亚型，最终生成了近 30 万张虚拟 mIF 图像，实现了对大规模多样化人群的肿瘤免
特定病原体就像一个小参数问题，但是其参数一直在迭代进化，而西医正是为了解决这个小参数问题而研发出的特定小模型，中医则是具有大量参数的超大通用模型，当特定病原体小参数问题发生变化时，可以借由中医中的大参数模型的部分小参数模型训练出特定的西医的小参数模型，即特效药。迭代困境：当病原体发生变异（参数变化）时，原有药物可能失效，需要重新研发新的"小模型"。动态适应能力：当病原体"小参数"发生变化时，中医的
本文提出了一套基于Attention机制与3D影像组学的肿瘤辅助诊断系统，突破了传统医疗AI的局限性。系统采用Attention U-Net网络结构，通过空间注意力机制精准定位病灶区域；创新性地引入医学窗宽截断技术，消除CT图像中的物理噪音；提取3D影像组学特征，量化肿瘤空间异质性；并采用分层5折交叉验证确保模型鲁棒性。实验结果表明，该系统能有效捕捉肿瘤特征，在临床数据上表现稳定。该研究为医疗AI
智慧云图的架构迭代本质上是“从资源聚合到智能涌现”的过程，其核心在于通过时空智能、大模型与开放生态的融合，构建可感知、可推理、可决策的“思维图”系统。未来，随着AI与实体经济的深度绑定，智慧云图将不仅是技术工具，更是驱动社会数字化转型的基础设施。
利用Newsbreak的新闻属性，户外品牌可以设计一系列富有故事性的广告内容，如探险者的真实经历、产品的极限测试等，将品牌理念与产品功能巧妙融合，激发用户的情感共鸣和购买欲望。基于用户画像，制定个性化的广告推送策略。利用Newsbreak的广告引流至品牌官方社交媒体账号，通过微博、抖音、Instagram等平台发布更多元化的内容，增加用户粘性，构建品牌社群。结合Newsbreak的线上广告，同步开
NewsBreak作为一个充满潜力的广告平台，以其独特的优势和丰富的功能，为电商企业提供了高效、精准的营销解决方案。今天，我们将深入探讨美国白帽Offer在电商广告投放中的新趋势，特别是利用NewsBreak这一头条新闻平台的优势，为您的跨境电商之旅开辟一条高效、合规的康庄大道。NewsBreak鼓励广告主创作与平台内容风格相近的原生广告，这种广告形式与用户的日常阅读体验相融合，有效降低了用户的抵
本文对比分析了动态血糖监测系统（CGM）的关键选购要素，聚焦精准度、技术特性和使用体验三大维度。精准度方面，MARD值是核心指标，雅培和国产万孚（MARD值8.66%）表现突出；技术层面，万孚采用FAD-GDH酶技术实现抗干扰，并具备每分钟采样的高频监测优势；使用体验上，万孚15天超长续航和IP68防水设计提升便利性。相比国际品牌，万孚在性价比、数据密度和准度平衡方面展现出竞争力，为糖尿病患者提供
面对工控行业从硬件到软件的转型浪潮，从业者亟需突破传统技能瓶颈。本文梳理出五大发展路径：技术专家路线需深耕运动控制等新兴领域，年薪可达80万；项目管理路线适合统筹型人才，总监年薪超40万；技术销售方向将技术转化为商业价值，收入上不封顶；产品经理需兼具技术与市场思维；创业路线则适合资源丰富的冒险者。值得注意的是，新能源和半导体领域存在50%以上的薪资溢价。行业正在加速淘汰单一技能持有者，掌握AI、数
对于本系统，我们提供全方位的支持，包括修改时间和标题，以及完整的安装、部署、运行和调试服务，确保系统能在你的电脑上顺利运行。实现村民、医生、管理员的注册/登录，基于角色权限控制界面展示（如村民只能查看预约记录，医生可操作诊疗数据）。MySQL存储结构化数据（用户信息、药品库存），MongoDB存储非结构化数据（体检报告文件）。短信接口（阿里云短信服务）用于预约提醒，OCR技术（百度AI）解析体检报
智慧康养服务为独居老人家庭提供安心解决方案。具备实时状态监测、健康数据同步、用药提醒和SOS紧急求助功能，让子女远程掌握父母状况。其适老化设计简单易用，支持方言交互和数字回忆录功能，缓解老人孤独感。严格的数据加密保护隐私，灵活适配不同家庭需求。通过科技手段连接亲情，既保障长辈安全健康，又尊重其独立生活空间，是值得推荐的智慧养老工具。
健康有益以专业的AI健康技术与全流程解决方案，赋能车企打造差异化智能健康驾舱，帮助车企破解产品升级痛点，抢占车载健康新赛道，同时为用户提供全场景健康守护，实现车企、用户、行业的多方共赢，推动汽车产业向健康化、智能化高质量发展。健康有益智能健康驾舱系统，并非简单的健康监测设备叠加，而是以多模态感知、边缘计算与健康数据分析为核心，通过软硬件协同，实现对驾乘人员健康状态的动态感知、风险评估与场景化响应，
后端使用Python 3.8+和Flask 2.0+，数据库推荐MySQL或PostgreSQL。安装依赖包时需包含Flask-SQLAlchemy、Flask-Login、Flask-WTF等扩展。采用Flask作为后端框架，搭配SQLAlchemy进行数据库操作，前端可选择Jinja2模板或Vue.js等框架。系统架构建议采用MVC模式，模型层处理数据，视图层展示界面，控制层处理业务逻辑。数据
萤石开放平台推出健康远程咨询服务，整合ERTC音视频、AI技术和智能硬件，解决城乡医疗资源不均问题。该服务支持7×24小时视频问诊，覆盖全年龄段健康需求，提供报告解读、慢病管理等服务。通过萤石RK3机器人等设备实现一键就医、跌倒检测等功能，适用于养老机构、社区等多场景，让优质医疗资源触手可及，构建智能健康守护体系。
【摘要】在分级诊疗改革背景下，紧密型医联体面临联而不通的困境，存在院前分流无序、上转反馈缺失、下转康复脱节三大痛点。文章提出以企业微信+AI大模型+专业团队构建数字化转诊枢纽，通过智能分诊、AI出院解读、慢病管理等场景应用，实现患者全流程闭环管理。以江汉健共体为例，通过一科一站机制和RAG知识库等技术，建立了高效的双向转诊体系，推动医联体从治病中心向全生命周期健康管家转型，为破解分级诊疗难题提供了
Fitness-Tracker_Win_v3.1.1版本发布，主要更新包括：新增可拖动的小猫功能、扩充AI语料库提升陪练体验、优化UI界面配色和交互逻辑。本次更新重点改进了科学分析算法，并调整了历史记录界面设计。用户现在可以在软件内自由拖动小猫，享受更智能化的健身辅助功能。项目开源地址和详细更新说明已发布在Github，欢迎开发者关注和参与。
系统具备天然的弹性扩展能力，可以根据业务量动态调整资源，避免“高峰期卡顿、低峰期闲置”的浪费。在这样的背景下，像尚医云·云HIS这样的原生 SaaS 平台，提供了一种与传统重资产自建不同的路径选择。富阳院区的实践表明，分布式数据库与云原生架构，能够将业务请求拆分到不同节点并行处理，并在故障发生时快速切换。浙江省人民医院的升级，并不是简单的“上云成功案例”，而是一种共识的显现：云化不再只是合规或形象
摘要：医院信息化建设正从"业务能用"向"数据可用"转变。传统业务系统虽解决了流程问题，但数据标准不统一、口径不一致等问题日益突出。数据治理成为智慧医院建设的关键，需从核心业务数据入手，建立统一标准。通过VibeCoding等工具降低应用开发门槛，实现数据驱动的持续发展。智慧医院本质上是数据治理基础上的建设方式创新，需要夯实数据基础才能实现可持续发展。
摘要随着科技的飞速发展，智能健康监测设备在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。从最初简单的计步功能，到如今能够实时监测多种生理指标、提供疾病预警甚至参与慢性病管理，智能健康监测设备的功能得到了极大的升级。与此同时，随着设备收集和传输的个人健康数据量的急剧增加，数据安全管理也成为了该领域发展的关键问题。本文将深入探讨智能健康监测设备的功能升级路径、所面临的数据安全挑战，并提出相应的管理策略，旨在
论文 “基于深度学习的 ROP 严重程度筛查的可解释系统”，旨在通过模拟临床筛查过程，开发一种可解释的AI系统，以确定ROP的严重程度。根据临床指南，整合分期、区域和“加号病变”的存在情况，推导出ROP的严重程度，通过病变类型提供分期信息，通过病变位置提供区域信息，并通过“加号病变”分类模型判断是否存在“加号病变”。
一、引言1.1 医疗设备网络化背景随着信息技术的飞速发展，医疗设备的智能化与网络化已成为不可阻挡的趋势。从医院内部的信息管理系统（HIS）、影像归档和通信系统（PACS），到临床检验系统（LIS）以及各种医疗监护设备，它们之间的互联互通日益紧密，构建起了一个复杂而高效的医疗网络体系。在医院的日常诊疗中，网络化医疗设备发挥着关键作用。医生可通过网络即时获取患者的电子病历、检验结果以及影像资料等信息，
在本文中，我们将重点讨论如何从研究方法到使用 NVivo 编码软件进行定性数据分析或 QDA。
9] 蒋凌燕，李中科. 基于 WebSocket 和 node.js 的多终端数据采集系统研究[J]. 电脑知识与技术，2018, 14 (31): 6-8.[3] 高玉民，翟浩然. 基于 Node.js 的分布式爬虫系统[J]. 电子技术与软件工程，2019, (20): 16-17.[11] 方生. 基于 Vue.js 前端框架技术的研究[J]. 电脑知识与技术，2021，17(19): 59
云LIS是为区域医疗提供临床实验室信息服务的计算机应用程序，可协助区域内所有临床实验室相互协调并完成日常检验工作，对区域内的检验数据进行集中管理和共享，通过对质量控制的管理，最终实现区域内检验结果互认。其目标是以医疗服务机构为主体，以医疗资源和检验信息共享为目标，集成共性技术及医疗服务关键技术，建立区域协同检验，最大化利用有限的医疗卫生资源
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