医疗AI

让AI进入医疗领域，必须慎之又慎。 在这一过程中，总有人走得格外激进。2026年2月，路透社发布了一篇令人震惊的调查报道，标题为《As AI enters the operating room, reports arise of botched surgeries and misidentified body parts》。翻译过来就是《当AI进入手术室：手…

据悉，AI医疗公司商汤医疗已于年初完成超5亿元A轮战略融资，公司估值正式迈入10亿美元行列。 此次融资由Raffles Healthcare Growth Fund、新加坡狮城资本、香港高才基金、华盖资本、国科资本、远东宏信资本、上海临港基金、架桥资本、宏沣资本等多家产业资本、国资平台及财务机构联合投资，联想创投等老股东继续加码。 2026年以来，世界模型正…

超声领域迎来专用大模型。超声影像因实时、无辐射的特性，已成为临床一线诊断的重要手段。然而，异质的解剖结构与多样的诊断属性使得通用视觉语言预训练模型难以直接适配，且现有医疗跨模态数据中超声样本占比不足5%，成为该领域研究的关键瓶颈。 △ 超声图像在主要跨模态基准数据集中的占比分布。 图中红色区域及内部百分比代表超声图像的占比，蓝色区域为其他模态占比。顶部标签为…

随着生成式人工智能在医疗领域加速渗透，越来越多的病历、影像报告及各类临床文本正逐步纳入AI参与生成的范畴。这一旨在提升效率的技术革新背后，潜藏着威胁诊断安全性的深层隐患。 一项由新加坡国立大学、哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁大学、谷歌及梅奥诊所等机构的跨学科团队完成的最新研究表明，当AI生成的临床文本被用作训练新一代AI模型时，一些罕见但关键的病理信息会在数据迭…

MIRA团队 投稿 在大模型（LLM）与计算机视觉（CV）争相重塑医疗行业的今天，我们似乎已经拥有了功能强大的数字助手：它们能够像放射科医生一样精准解读CT影像，也能像内科医生一样撰写病历摘要。 但医疗AI世界中，仍有一块关键拼图缺失——那就是理解“生命动态演变”的能力。 △ 图1.不同模态的医疗数据 正如图1所示，如果将患者的生命历程比作一部电影，现有的A…

在通用大模型（LLM）席卷全球的浪潮中，医疗垂直领域始终被视为AI落地的“硬骨头”。虽然ChatGPT在USMLE（美国执业医师资格考试）等标准化测试中表现优异，但在需要精准判断和实时决策的临床场景中，通用大模型的局限性日益凸显。近日，一项由空军军医大学唐都医院李妍教授团队与深圳清华大学研究院朱锐团队联合完成的COMPARE研究在arXiv预印本平台发表，研…

Agentic RAG 系统可以被视为一个高维度的决策空间，其中每个维度都对应一项关键设计选择，例如提示工程、智能体协同机制或检索策略。手动调整这些维度以找到最优组合不仅极其困难，而且系统上线后遇到的未知数据也常常会打破在测试环境中有效的配置。 因此，一个更优的解决方案是让系统具备“自我优化”的能力。一条典型的、可自我进化的 Agentic RAG 流水线遵…

在基层医疗的日常实践中，医生面临着病种繁杂、节奏飞快的双重压力。从清晨到日暮，诊室内外的工作负荷持续攀升——查文献、请会诊等理想化操作往往被压缩，而慢病患者增多带来的随访任务更让医疗资源捉襟见肘。这种结构性困境，正是国家卫健委近期发布《促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》试图破解的核心议题。政策将“人工智能+基层应用”列为八大重点方向之首，并…

在医疗资源分布不均、基层诊疗压力巨大的现实背景下，人工智能技术正从实验室走向临床一线，开启一场深刻的医疗变革。根据最新统计，中国糖尿病患者已达2.33亿人，远超现有医疗资源的承载能力。基层医生每天面对的是混杂的真实世界：心血管、呼吸、消化等各种疾病交织出现；一旦遇上少见症状或复杂共病，往往会感到吃力，甚至陷入“想得不全、顾得不够”的困境。这种结构性矛盾，为医…

在人工智能技术飞速发展的今天，医疗AI已成为科技与医学交叉领域最受关注的前沿方向之一。然而，尽管ChatGPT、Claude、Med-PaLM等通用大模型在各类医学标准化考试中屡获高分，现实临床场景中的表现却屡屡暴露出推理幻觉、诊断不当、治疗方案欠妥等严峻问题。这一现象背后，折射出医疗AI真实能力与临床期待之间的深刻落差。 现有评估体系的核心缺陷在于过度依赖…