AI 医疗

痛点对比：传统医疗 vs AI 医疗

关键子任务

生态图谱

graph LR
  S[AI 医疗] --> A[数据采集]
  S --> B[智能分析]
  S --> C[辅助决策]
  A --> T1[联影]
  B --> T2[推想医疗]
  B --> T3[数坤]
  C --> T4[讯飞智医助理]
  C --> T5[医渡云]
  T4 --> R1[医生]

学习路线

1. 医学与数据常识

   了解临床流程/模态/ICD-LOINC 标准，掌握 NMPA 三类证与数据不出院合规

2. 工程 AI 基本功

   Python/PyTorch，CV 影像+NLP 病历，跑通肺结节检测 Demo

3. 医疗 AI 专项

   nnU-Net/MONAI 影像框架，RAG+指南库构建 CDSS，可解释性

4. 部署与合规

   隐私计算/联邦学习，NMPA 注册与持续监测，院内部署

选型建议

• 三甲医院影像/病历 -> 联影/推想/医渡云（集成 EMR/PACS）
• 基层辅诊 -> 讯飞智医助理（下沉区县村）
• 科研队列 -> 医渡 YiduCore（病历结构化）
• 慢病管理 -> 可穿戴+随访 Agent
• 通用提醒 -> AI 辅助须医师复核，需 NMPA 证与数据不出院