XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医疗保健
NEOM与Paradromics合作，以推动沙特阿拉伯神经技术医疗保健创新
Paradromics开发了世界上最先进的BCI平台，该平台设计为寿命和实时数据处理。范式BCI隐藏在皮肤下，无缝弥合大脑和数字设备之间的缝隙。使用人工智能（AI），BCI BCI将记录的大脑信号转化为可操作的健康数据。
全球医疗保健领导者通过
2025年3月3日，英国伦敦：可持续市场倡议的成员阿斯利康和gsk已与武术和九个供应商合作，包括利安海·奥根（Lianhe Aigen），图标，波特顿制药解决方案，奥里斯科州，阿里斯科，enurioteer and asymchem，以在中国采取可再生能源。这12家公司之间的这种合作将每年解锁可再生能源的225 GWH，以研究，开发和制造药物。这项联合脱碳倡议建立在行业领先的多方协议上，以获取中国可再生能源的成功，于2024年1月宣布。该协议是通过Astrazeneca，Lonza，Novartis，Novo Nordisk和Roche建立的。2024年原始计划的组合和这项新协议代表了通过切换到可再生电源来增加影响的一倍。这预计每年将节省约25万吨二氧化碳等效物（CO2E），可与将50,000辆车乘坐1号公路相提并论。扩展的计划标志着包括本地供应商在内的全球医疗保健价值链公司首次在中国聚集在一起，以支持医疗保健制造业的脱碳，并随着与供应商的广泛参与。中国扩大的可再生能源供应将在四个省份的制造地点，即江西，艾宁，天津和智人，建于2024年协议中的北京，广东，江苏，江苏和上海的四个省份。通过风和太阳能的混合提供电力。药物和相关产品的开发，供应和交付是能源密集型的，医疗保健部门约有5％的全球温室气体排放量。超过一半的排放源于制造供应链，包括来自亚洲市场的供应链，尤其是在中国和印度，鉴于这些国家的药品制造商的存在很高。因此，与国内和区域供应商的合作对于脱碳至关重要。“我们很高兴与可持续市场倡议共同领导这项合作，该计划旨在使我们的供应商能够获得可再生能源的能源。” GSK首席采购官Lisa Martin说。“这笔交易表明了伙伴关系在推动有意义的变化，支持业务弹性，确保能源安全和提高成本可预测性的能力方面的力量。” “向零卫生系统的过渡需要在整个价值链中进行大规模合作，”亚太地区亚太地区供应的Tony Pusic说。“阿斯利康很高兴看到我们共同建立的平台，用于集体购买中国可再生能源的扩展 - 现在是供应商和
越南如何利用AI重塑医疗保健
公司正在将AI和基因组学结合起来，以推动整个地区更具个性化，高效和可访问的医疗解决方案。一个突出的例子是Gene Solutions，这是一家开创性的基因测试公司，已成为亚洲精密医学领域的领导者。重点关注生殖健康，临床肿瘤学和高级基因组学，Gene Solutions提供了诸如非侵入性产前测试（NIPT），多癌早期检测（MCED）和综合基因组分析（CGP）等服务。公司使用尖端技术，包括循环肿瘤DNA（CTDNA）跟踪，提供个性化的数据驱动护理。经过超过150万次测试，Gene Solutions正在扩大越南，将其总部迁至新加坡，并与东南亚的领先医院团体和癌症研究所建立伙伴关系，包括印度尼西亚，泰国，菲律宾和马来西亚。
识别均匀的医疗保健使用概况和
硅纳米结构（如纳米式阵列）在各种应用中具有巨大的潜力，例如光伏电池[1]，传感器[2]，信息存储[3]，仅举几例。纳米果（NNS）被定义为具有较高纵横比的纳米材料。那些属于两个主要类别：单针，外部操纵以接触细胞和组织（近场显微镜（AFM），微型操纵器）或支持基板支撑的垂直高纵横比纳米结构的阵列。前者涵盖了各种纳米结构，包括纳米线，纳米柱，多孔纳米酮，纳米管和纳米膜。各种材料/尺寸/形状使每种类型的NN具有不同的特定感应需求的特性，也就是说，在机械生物学，纳米电机生理学，光遗传学，纳米遗传学，转染/载体化/矢量化（药物输送）中，各种应用[4] [4]。
基础模型中的医学幻觉及其对医疗保健的影响
能够处理和生成多模式数据的基础模型已改变了AI在医学中的作用。然而，其可靠性的关键局限性是幻觉，其中不准确或捏造的信息会影响临床决策和患者安全。我们将医疗幻觉定义为模型产生误导性医学内容的任何实例。本文探讨了医学利润率的独特特征，原因和含义，特别关注这些错误如何在现实世界中的临床情况下表现出来。我们的贡献包括（1）用于理解和解决医学幻觉的分类法，（2）使用医学幻觉数据集对模型进行基准测试模型，以及对实际医疗病例的LLM的反应，从而直接了解幻觉的临床影响，以及（3）对医疗幻觉的多政治临床调查。我们的结果表明，诸如链链（COT）和搜索增强产生等推论技术可以有效降低幻觉率。，尽管有这些改进，但幻觉的非平凡水平仍然存在。这些发现强调了强大的检测和缓解策略的道德和实践意义，为监管政策建立了优先级的监管政策基础，随着AI的融合更加集成到医疗保健中。临床医生的反馈意见不仅迫切需要技术进步，而且还需要更清晰的道德和监管指南，以确保患者安全。可在https://github.com/mitmedialab/medical幻觉上提供纸张资源，摘要和其他信息的存储库。
AI在病理学中的力量：医疗保健的新领域
人工智能（AI）正在迅速转化医疗保健，疾病诊断的基石病理学也不例外。本评论探讨了AI驱动病理的新兴领域，强调了其彻底改变诊断准确性，效率和个性化医学的潜力。我们检查了AI在分析组织病理学图像中的关键应用，包括对癌细胞的自动检测和分类，鉴定微妙的疾病模式以及对生物标志物的定量评估。此外，我们讨论了AI与其他OMICS数据（例如基因组学和蛋白质组学）的整合，以对疾病和指导治疗决策产生全面的理解。还解决了在病理学中实施AI解决方案的挑战和机会，包括数据标准化，算法验证和道德考虑。最终，病理学中的人工智能代表了医疗保健领域的新领域，有望用强大的病理学家使用强大的工具来改善患者的结果并迎来精确诊断的时代。
对事先授权要求和覆盖标准的变更通知，自2025年5月1日起生效 - 联合医疗保健个人交流计划
北卡罗来纳州的联合医疗保健； UnitedHealthCare of Ohio，Inc。；俄克拉荷马州的联合医疗保健；南卡罗来纳州的联合医疗保健；德克萨斯州的UnitedHealthCare；华盛顿州俄勒冈州的UnitedHealthcare；威斯康星州的UnitedHealthcare和爱荷华州河谷的UnitedHealthcare计划。提供的行政服务
医疗保健工人的意图是接受Covid-19-19疫苗和犹豫的原因：疫苗分销前夕对16,158名卫生系统员工的调查
§建议贡献同样抽象的医疗保健工人（HCWS），以获得有限的Covid-19疫苗的首先优先级。他们还被确定为Covid-19-19疫苗接受的潜在大使，有助于确保有足够的犹豫的公众接受Covid-19-19-tace疫苗以实现人群的免疫力。但HCW本身在其他情况下显示疫苗犹豫，并且对美国HCW的少数调查，即接受Covid-19-19疫苗报告的接受率仅为28％至34％。但是，在11月中旬公告第一次COVID-19-19-19-19月中旬公告以及在12月发出两次紧急使用授权（EUA）之后，HCW接受是否保持较低。我们报告了一项由宾夕法尼亚州大型卫生系统管理的2020年12月调查结果（n = 16,158；回应率为61％），以确定其雇员在向他们提供疫苗时接受疫苗的意图。在面向患者和其他角色的个人的混合样本中，有55％的人决定在提供时接受Covid-19-19疫苗，16.4％的人不会，而28.5％的人报告不确定。在整个医院校园，面向患者的角色和其他HCW之间或工作部门或工作部之间的反应分布几乎没有变化。我们观察到的COVID-19疫苗接受率较高，可能反映了我们调查的框架和时机。在犹豫不决的受访者中，绝大多数（90.3％）报告了对未知风险和数据不足的担忧。在此之后完成调查的受访者中，有79％的人打算接受Covid-19疫苗（n = 1155）。其他常见的担忧包括已知的副作用（57.4％），并希望等到他们看到与他人的情况（44.4％）。我们观察到自我报告的意图是在FDA咨询委员会投票赞成推荐EUA之后接受COVID-19-19的意图。尽管仅具有暗示性，但这种趋势提供了希望，即HCW的Covid-19疫苗接受率可能更高，并且也许是普通公众比假设的调查结果所表明的。
纳米技术对21世纪的医疗保健和药物提供的影响
纳米科学涵盖了1-100纳米范围内独特材料特性的检查，而纳米技术涉及将这项研究应用于工艺或改变创新实体。控制原子水平的结构的能力有助于纳米材料的发展。[1]许多常见的产品，例如防晒霜，化妆品，运动用品，轮胎，电子产品等，可以从使用纳米材料中受益。[2]纳米技术对广泛的行业和社会领域产生重大影响。他们提供了改进的结构，安全性和清洁度，持久性的延长，智力提高以及在医疗，通信，日常生活，农业和其他部门中使用的产品的清洁度提高。[3]在纳米级，纳米材料显示出独特的光学，电气和磁性特性，使其在包括药物和电子产品在内的各种应用中有用。它们的显着表面积与体积比率使它们与众不同。纳米材料遵循量子力学的原理，而不是传统的物理和化学规则，与较大的构造物体和系统相反。[4]
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。