女生和男生一起努力生猴子: 知识引导的未来，前方是否充满希望？
更新时间： 浏览次数：716
女生和男生一起努力生猴子: 知识引导的未来，前方是否充满希望？《今日汇总》
女生和男生一起努力生猴子: 知识引导的未来，前方是否充满希望？ 2025已更新（2025已更新）
本溪市明山区、哈尔滨市巴彦县、丽水市莲都区、贵阳市乌当区、惠州市惠阳区、红河河口瑶族自治县、广元市昭化区、上饶市横峰县
qq飞车什么b车最好：(1)
开封市尉氏县、临沂市兰陵县、肇庆市封开县、运城市垣曲县、东莞市东坑镇武汉市江夏区、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、东莞市中堂镇、玉溪市华宁县、清远市清城区、南阳市镇平县、运城市盐湖区周口市淮阳区、福州市长乐区、雅安市荥经县、揭阳市揭西县、新乡市牧野区
扬州市高邮市、威海市荣成市、中山市南头镇、大连市西岗区、广西柳州市柳北区、韶关市武江区、长春市农安县、南京市江宁区泉州市永春县、铜仁市万山区、昆明市呈贡区、文昌市锦山镇、宿州市灵璧县、阜阳市颍东区、邵阳市隆回县、常州市武进区
万宁市三更罗镇、温州市瓯海区、抚州市南丰县、张家界市慈利县、攀枝花市仁和区、宿州市泗县、济宁市邹城市、大兴安岭地区塔河县、哈尔滨市松北区鸡西市鸡东县、南昌市安义县、临高县博厚镇、七台河市茄子河区、常德市武陵区果洛玛多县、松原市长岭县、上饶市余干县、阿坝藏族羌族自治州黑水县、德州市乐陵市、咸阳市永寿县、衢州市常山县、白银市靖远县六盘水市六枝特区、武汉市江夏区、中山市板芙镇、苏州市虎丘区、广西来宾市金秀瑶族自治县辽源市龙山区、昆明市晋宁区、鸡西市麻山区、甘孜理塘县、宁德市福鼎市、宜宾市叙州区、保山市隆阳区、莆田市城厢区
女生和男生一起努力生猴子: 知识引导的未来，前方是否充满希望？:(2)
西安市阎良区、琼海市万泉镇、孝感市孝昌县、辽阳市灯塔市、阜阳市颍泉区、大同市灵丘县、玉溪市易门县、商洛市商州区、咸阳市三原县阜阳市颍上县、昭通市威信县、佳木斯市汤原县、双鸭山市集贤县、德宏傣族景颇族自治州盈江县、汕头市潮阳区驻马店市西平县、永州市新田县、商洛市镇安县、怀化市中方县、汉中市留坝县
女生和男生一起努力生猴子维修后设备性能提升建议：根据维修经验，我们为客户提供设备性能提升的专业建议，助力设备性能最大化。
惠州市龙门县、衡阳市耒阳市、茂名市高州市、牡丹江市东安区、东营市河口区、临高县南宝镇、泰州市海陵区、迪庆德钦县、揭阳市惠来县、七台河市新兴区
区域：随州、龙岩、贵阳、忻州、三沙、永州、武威、遂宁、湛江、昆明、渭南、攀枝花、信阳、乐山、绍兴、衢州、贺州、黄南、中卫、保山、达州、镇江、许昌、郑州、襄樊、鸡西、潮州、池州、宿州等城市。
日本XXXL码在中国是多少
杭州市拱墅区、达州市开江县、温州市泰顺县、衢州市常山县、南京市江宁区、内蒙古包头市石拐区、榆林市佳县焦作市马村区、景德镇市乐平市、丽水市云和县、济南市济阳区、赣州市于都县、新乡市红旗区、广西贵港市港南区安庆市潜山市、东莞市石排镇、儋州市排浦镇、沈阳市沈河区、广西北海市海城区、嘉峪关市峪泉镇黄山市黟县、雅安市石棉县、海西蒙古族德令哈市、福州市罗源县、辽阳市文圣区、果洛玛沁县、南平市延平区、甘孜石渠县
昭通市大关县、伊春市大箐山县、杭州市下城区、昆明市嵩明县、黄冈市蕲春县太原市晋源区、海口市龙华区、榆林市米脂县、黄冈市红安县、大兴安岭地区塔河县、九江市柴桑区潍坊市高密市、阜新市彰武县、达州市通川区、广西梧州市龙圩区、乐东黎族自治县志仲镇、重庆市渝中区、湘西州永顺县、南京市秦淮区
温州市洞头区、郑州市中原区、长治市平顺县、广西南宁市宾阳县、济宁市微山县、汕尾市陆丰市、重庆市彭水苗族土家族自治县、咸阳市渭城区、乐山市峨眉山市、昭通市昭阳区大庆市龙凤区、杭州市江干区、宁波市鄞州区、抚顺市望花区、苏州市常熟市武汉市洪山区、哈尔滨市阿城区、牡丹江市东安区、忻州市五寨县、上饶市鄱阳县、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、南昌市青云谱区、常德市石门县、合肥市蜀山区、黔南荔波县梅州市平远县、梅州市梅县区、汉中市宁强县、黄石市大冶市、吉安市青原区
区域：随州、龙岩、贵阳、忻州、三沙、永州、武威、遂宁、湛江、昆明、渭南、攀枝花、信阳、乐山、绍兴、衢州、贺州、黄南、中卫、保山、达州、镇江、许昌、郑州、襄樊、鸡西、潮州、池州、宿州等城市。
金华市东阳市、济南市章丘区、东莞市沙田镇、上饶市万年县、白山市抚松县、广西崇左市江州区、武威市凉州区
金华市磐安县、凉山布拖县、阿坝藏族羌族自治州红原县、广西柳州市鱼峰区、惠州市惠阳区、常德市桃源县、潍坊市临朐县
中山市西区街道、商丘市睢县、西安市新城区、十堰市张湾区、张掖市山丹县、滨州市阳信县、菏泽市成武县、广西梧州市蒙山县、曲靖市宣威市 南平市松溪县、忻州市神池县、重庆市綦江区、广西桂林市叠彩区、湘西州保靖县、台州市临海市
区域：随州、龙岩、贵阳、忻州、三沙、永州、武威、遂宁、湛江、昆明、渭南、攀枝花、信阳、乐山、绍兴、衢州、贺州、黄南、中卫、保山、达州、镇江、许昌、郑州、襄樊、鸡西、潮州、池州、宿州等城市。
孝感市云梦县、赣州市安远县、广西百色市乐业县、西宁市城东区、宁夏银川市西夏区、中山市三角镇、黄冈市红安县、东莞市石碣镇、大同市左云县
北京市门头沟区、内蒙古兴安盟阿尔山市、内蒙古赤峰市敖汉旗、天津市东丽区、武汉市江夏区东莞市大岭山镇、驻马店市确山县、儋州市海头镇、天津市和平区、白城市镇赉县、洛阳市偃师区、徐州市睢宁县、广西玉林市福绵区、临夏东乡族自治县、南阳市西峡县
宁夏银川市永宁县、丹东市凤城市、西安市碑林区、晋中市榆次区、东莞市石排镇、佛山市顺德区、哈尔滨市巴彦县、毕节市金沙县 临汾市古县、达州市渠县、苏州市吴江区、鹰潭市贵溪市、甘孜稻城县丽水市松阳县、阳泉市城区、长春市朝阳区、黑河市逊克县、汉中市镇巴县、新乡市长垣市、黔西南晴隆县、广安市武胜县
南平市建瓯市、上海市奉贤区、内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗、宜昌市猇亭区、儋州市王五镇怀化市沅陵县、红河开远市、信阳市息县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、屯昌县屯城镇荆州市江陵县、四平市铁东区、黔东南天柱县、吉安市新干县、铜川市王益区、临汾市蒲县、甘南夏河县、广西玉林市陆川县、长沙市长沙县
雅安市雨城区、肇庆市端州区、内蒙古乌兰察布市化德县、厦门市湖里区、丽水市松阳县、安庆市太湖县、宜昌市宜都市吕梁市交城县、汕头市南澳县、玉溪市华宁县、海北海晏县、咸宁市通山县沈阳市康平县、白沙黎族自治县牙叉镇、肇庆市鼎湖区、四平市铁东区、揭阳市普宁市、南平市延平区、广西百色市西林县、甘孜石渠县、湖州市安吉县
琼海市长坡镇、中山市坦洲镇、黔南龙里县、琼海市龙江镇、七台河市勃利县、临高县多文镇、赣州市南康区、重庆市渝北区、运城市永济市、宁波市奉化区屯昌县西昌镇、宁德市周宁县、遂宁市大英县、安阳市殷都区、郴州市宜章县中山市阜沙镇、牡丹江市绥芬河市、丽水市庆元县、天水市武山县、铜仁市德江县
文山麻栗坡县、南阳市方城县、广西北海市银海区、洛阳市偃师区、东营市东营区、上饶市广丰区、荆门市钟祥市、定安县龙湖镇、宣城市绩溪县
铜仁市松桃苗族自治县、宿州市埇桥区、莆田市涵江区、亳州市谯城区、内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗、渭南市蒲城县、焦作市沁阳市、琼海市石壁镇
在医疗数字化浪潮中，人工智能(AI)正加速进入临床实践。从影像识别、检验报告到辅助决策，AI正在重塑医生的工作方式，也在悄然改变着患者的就诊体验。AI能取代医生吗？面对这位“智能医生”，患者该如何理解它、使用它？它又如何成为医生的“眼睛”与“大脑”？
近日，本报记者专访中国医学科学院阜外医院心律失常中心原主任、民盟中央卫生与健康委员会主任张澍，中国医学科学院肿瘤医院胸外科主任医师、民盟中央卫生与健康委员会副主任邵康，首都医科大学附属北京朝阳医院超声医学科副主任、农工党北京市委会联络工作委员会委员于泽兴，从心脏、肺部、超声诊断三个不同领域，探讨AI在临床中的角色与边界。
张澍：AI是“标准答案”而人的健康是主观题
当深度学习算法仅用0.8秒便可完成冠脉的三维重建，当神经网络在2000万份心电图中精准捕捉到异常波动，人工智能正在深刻改变心血管诊疗的基础逻辑。
“AI的本质是一套算法，它建立在海量的医学知识和临床数据之上。”张澍介绍，在临床应用中，配备AI技术的影像设备能够在极短的时间内，从成千上万张图像中精准定位异常病变点，协助医生识别早期心脏结构的异常、冠状动脉的钙化以及心肌的肥厚。“这种高效的判断，甚至能够超越人眼。”
在他看来，这正是人工智能的优势——速度快、处理量大、分析深入，最终目标是精准。然而，目前存在两种极端观点：一种认为AI已经能够取代医生，另一种则认为AI在医疗领域的应用并不可靠。张澍认为，通过大量案例和指南的“喂养”，AI能够迅速提供针对常见疾病和轻微病症的标准化诊断和建议。“你无法期望一个初出茅庐的年轻医生立即独立担当重任，然而，一个新入行的AI却能够整合众多资深医生的丰富经验，迅速提供标准化的解决方案。这使得AI成为辅助诊疗过程中的得力助手，尤其在处理常见疾病或那些已有标准化治疗方案的病例时，AI可充当‘虚拟医生’的角色。”
然而，张澍强调，这种能力并不能无限制地扩展。人工智能在识别“共性”疾病方面表现出色，但人类的健康问题往往是一道“主观题”，其中包含着复杂且难以量化的“个性”因素。在处理复杂的心血管疾病，如心律失常时，AI技术能够协助医生快速识别潜在风险和心电图异常。然而，要深入理解疾病发展的全身性原因和动态变化过程，医生的临床经验和对患者个体状况的精准评估则显得尤为重要。“心脏并非独立运作的器官，其健康状况及功能表现受到心理状态、整体环境、生活习惯等多种因素的共同作用。”张澍指出。
例如，焦虑的个体可能会经历胸闷和心悸等症状，这些不适感源于情绪对心脏功能的影响，而非心脏存在任何器质性问题。“即便AI技术再先进，目前它仍无法准确判断一个人是否正承受心理压力、睡眠障碍，或是家庭与环境的变动。目前我们所提供的训练数据远远不足，因为与‘心’相关的人的整体状态，往往不是仅凭临床‘指标＋图像’就能完全阐释的。”张澍进一步补充道。
目前，随着AI技术从后台支持走向前台服务，它不再局限于为医生提供辅助决策，而是开始直接与患者互动，参与初步的问诊过程，问题也开始逐渐显现。“部分患者对‘AI问诊’平台抱有过分的信任，认为通过回答几个问题、获取一份报告便能替代与医生的面对面咨询”，张澍提醒，尽管AI平台能够利用算法模型初步识别患病风险并提供标准化建议，但由于它缺乏对“人心”的真正理解，有时反而可能导致病情延误。
“AI可以是一个优秀的‘起点’，但绝非‘终极诊断’系统。”张澍强调，特别是在心血管领域，许多疾病的早期迹象微弱到几乎难以察觉，例如偶尔的心悸、轻微的乏力，患者常常不以为意。然而，这些看似普通的症状背后，可能隐藏着严重的心律失常风险。这类复杂且隐蔽的病情，单凭一台AI、一次线上咨询，是无法实现精确识别的。
如何把握AI在现代临床实践中的应用？张澍生动地描述道：“从传统的水银血压计到现代电子血压监测器，从听诊器到先进的可穿戴心电监测设备，医学领域一直在进步和演变。AI的融入，正是这一持续发展过程中的一个环节，而且它代表了一次真正的革命。”
而对于患者而言，未来的医疗不是“人退AI进”，而是“人机共治”，将科技的速度与人性的温度融为一体，用AI的“理性判断”与医生的“经验推理”实现更精准的诊疗。医学AI的终极形态，并非取代人类在希波克拉底誓言下的深思，而是将机器数据的确定性转化为临床过程的潜在可能性，加速并优化诊疗流程。在这个人机共存的诊疗新时代，每一次心跳既是生物电信号，也是生命故事的独特旋律。
邵康：AI是个“好学生”但还不是“好医生”
作为深耕一线的资深胸外科专家，邵康对人工智能在医疗领域的应用有着深刻洞察：“AI就像个过目不忘的超级学霸，堪称医生的‘超级大脑’，是极具潜力的临床助手。”
从最基础的病历书写、病情录入，到门诊中的影像识别、辅助诊断，再到初步治疗方案的建议，AI几乎可以覆盖医生工作的各个环节，邵康介绍：“它的最大优势是稳定、全面、不疲劳，能承担大量重复性工作。尤其在图像处理方面，AI的表现已经超过了许多经验尚浅的医生。”
以肺结节筛查为例，传统阅片模式下，医生每看一个病人，需要手动翻阅300至400张 CT断层图像，不仅耗时耗力，还易出现视觉疲劳导致漏诊。而 AI凭借深度学习算法，可在数秒内完成全肺扫描，不仅能精准标注病灶位置，还能量化分析结节大小、密度、边缘特征等参数，并基于大数据模型给出初步良恶性概率评估。
“以往对一位患者的影像判读需5至10分钟，现在 AI辅助下仅需数秒即可完成初筛。”邵康提到，这种效率的提升，显著优化了诊疗流程，让医生得以将更多精力投入到复杂病情研判与个体化治疗方案制定中。
对于肺癌影像诊断的准确率，AI已能与经验丰富的主治医师比肩。临床实践中，医生只要输入准确的疾病相关信息，AI就可以根据指南、共识给出全面、准确的疾病诊疗方案供医生参考。
邵康直言：“对于知识更新滞后的从业者而言，部分成熟的AI系统确实展现出更强的知识储备与分析能力。”然而，在肯定技术优势的同时，邵康反复强调 AI的临床应用边界：“医学的本质是针对‘生病之人’，而非仅仅是‘疾病’。”
临床实践中，患者的基础状况、心理状态、生活环境等信息，往往是左右诊疗决策的关键变量。这些难以量化的“隐藏参数”，恰是 AI当前的技术盲区。
于泽兴：超声不是“看图说话”那么简单
当人们谈论人工智能对医疗行业的影响时，影像科常常被视为“最容易被AI替代”的领域，甚至有人断言，AI时代最先“下岗”的，将是影像科医生。
“确实，从很早开始，就有团队尝试将AI引入影像诊断，尤其在放射科领域应用较多。”于泽兴介绍，像X光片、CT片这类标准化的平面图像，非常适合深度学习算法进行训练与识别，因此AI在这些领域的发展起步较快。
不过，作为医学影像中的重要分支，超声科的情况却远比想象中复杂。于泽兴指出，虽然超声也是较早引入人工智能技术的科室之一，并积累了一定的探索经验，但要让AI真正扮演临床“决策者”的角色，还面临诸多挑战。
在甲状腺、乳腺等结构清晰、图像稳定的部位，有的软件已经具备初步的辅助诊断能力，可以在医生操作过程中自动识别结节并评估其风险等级，其表现相当于一位年轻的主治医生。
然而，这种应用目前仍局限于少数场景。“因为超声检查本质上是一个动态探查的过程，它不只是‘看图说话’，医生需要一边操控探头，一边观察屏幕上不断变化的图像，在瞬息之间捕捉关键线索。”于泽兴表示，这一过程中，医生的感知、操作和认知能力缺一不可，经验远比图像本身更为关键。
“胖的人、瘦的人，器官的位置和形态不一样，超声医生扫查时的角度、范围、按压的力度都不同，需要实时调整、因人而异。”于泽兴说。“这些操作细节，都是AI目前难以胜任的。”
那么，如果仅从图像分析来说，患者是否可以上传报告，在AI上获取“诊断建议”？
于泽兴提醒，这种做法存在不小的安全隐患，比如甲状腺的某些结节，从图像上看与恶性肿瘤极为相似，AI可能会直接标红提示风险，“但如果结合患者既往的检查记录，可能会发现这些结节原本较大，随着时间逐渐缩小，是一种良性的退变结节。而这种需要综合病史、遗传史乃至病程变化作出的判断，是当前AI尚不具备的能力。”
不过，应该看到的是，在目前超声医生资源紧张的背景下，无论是三甲医院还是基层机构，合理引入AI，将在一定程度上缓解人力压力。“技术无法取代医生的经验和判断，但它可以成为医生的工具，为他们加一双‘眼’、多一双‘手’，把专业力量用在更需要的地方。”于泽兴说。(完)(《中国新闻》报刘益伶报道) 【编辑:张子怡】