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睢素利表示，生物医学大数据是训练人工智能算法和验证算法模型的基础。医用人工智能涉及大量敏感的个人健康信息，包括病史、诊断结果、治疗计划等，这些信息对于个人隐私至关重要。

“只需要5秒，我们就可以用AI技术完成头影测量的关键点检测，并且关键点检测的误差小于0.2mm”，农工党北京市委会副主委、北京大学口腔医院院长邓旭亮说道，“用AI标记‘点’，这样的技术可以广泛运用在牙齿正畸、智齿拔除等方面。”

让邓旭亮感到惊喜的这款“AI”，是由他的课题组与北京的Deep Care公司共同研发的“AI牙医”产品。他介绍，应用到临床中，“AI牙医”将智能识别、分析头影测量片、锥形束CT等2D+3D的多模态影像，并动态模拟口腔疾病的进展，智能生成患者专属的口腔健康评估报告。

村医成了村子里的“健康快递员”，医疗资源直接送到了村民家门口。如何解决城乡间医疗资源不均衡的问题，让村医发挥更大的作用？“AI村医”走进了人们的视野中。而人工智能与医疗结合产生的多种可能，也正在被发现……

王少康介绍，这一平台运用深度学习和图像识别技术，可以自动将二维医学影像重建为立体的三维图像，便于医生快捷、精准地获取丰富多维的病灶及解剖信息，并辅助医生提高诊断的精准程度。

“医疗AI的引入，不仅极大减轻了医疗繁琐的基础工作，提高了临床诊断的精准度，还将助力实现医疗资源的均衡分配，确保不同地区都能获得高质量的诊疗服务。”北京协和医学院教授、卫生法与生命伦理系主任睢素利分析。

“AI+医疗”带来的变革，不只将技术带到基层，还展现出了产品迭代的强大效用。国家卫生健康委卫生发展研究中心副主任游茂提到，当下，在AI医疗、药物疫苗开发、AI+可穿戴设备、医疗机器人等多个领域，都有人工智能技术的广泛参与。

智慧医疗少不了AI技术，而当“AI+医疗”的实践不断加深，推想医疗创始人、中国医疗器械行业协会数字诊疗专委会副主任委员王少康提到的“AI-4D平台”，更是展现出了未来一家“AI医院”的真实面貌。

“AI+医疗”迎来了更广阔的发展空间。但邓旭亮强调，在机遇的背后，AI同样也面临着“隐私安全”“数据幻觉”“泛化性”“可解释性”等方面的挑战。

cr7770铆钉有了这个神秘的黑色背包，驻扎在乡村的一线医护人员，可以即时完成超声检查、心电图检查、尿液检测等30多项二甲医院的“常规检查”，还可以通过“远程专家门诊系统”上传检查结果，随时与北京三甲医院连线，架起村民与三甲医院专家的“健康桥”。