在中国，AI医学的主要类型：医学成像，医学基因汇编以及智能诊断和治疗。对于明智的诊断和治疗类型，许多公司在Internet上拥有强大的医疗基因，例如JD Health，Alibaba Health，Ping Ping One Bood Boctor等。近年来，此类公司主要依靠Internet销售模式来赚钱。在流行病期间，互联网药物销售的收入急剧增加。但是，现在这个市场已成为一个红海，并具有严重的均质竞争，并且长期以来流行病的特殊时期带来的收入机会已经丢失，并且考虑到它进入瓶颈时期的相关公司的收入。那么，明智的诊断和治疗公司将如何为Hinarap建立新的优势？目前，竞争要素最终集中在AI上。近年来，该国还发布了密集政策以促进开发明智的诊断和治疗方法。例如，在2024年11月，国家健康保险管理局（National Health Insurance Administration）在医疗服务价格项目项目批准指南中包括AI辅助诊断技术。为了深入了解智能诊断和治疗公司如何为AI，Zhiwei社论部和JD Health Intelligent算法部负责人兼JD Health Exploration Research Institute首席科学家Wang Guoxin建立新的好处。 JD Health自2014年以来一直在在线制药业务以及在线诊断和治疗中运作。近年来，它开发了基于AI技术的AI和治疗助理产品的一系列诊断。在Wang Guoxin的角度来看，使用AI解决医疗问题是自然的选择。 “医疗服务不比其他行业更特别。只要将人工智能和行业结合起来，它就会有一个很棒的Imagina现实中的漫长过程。它的引入在人和机器之间的连接模式上发生了变化，并从鼠标中取得了一种跃升，以自然语言，图像和声音保持屏幕。” DeepSeek发行在中国的医疗AI方面也有很大的帮助。“ DeepSeek的重要性是，中国人的AI技术最终达到了全球范围内最有优势的世界水平。此外，AI尚未面临智能墙的限制，并且可能会继续改善。此外，AI尚未面临智能墙的限制，并且可能会继续改善。像一个优秀的国内团队一样，DeepSeek极大地刺激了中国在AI领域的生活和投资条件下中国技术团队的理解。当然，医疗行业也不例外。 “从互联网这种模型的变化是对智能诊断和治疗的智能诊断和治疗，这意味着医疗AI公司必须通过医院实际上参与患者的诊断和治疗过程。P了解医疗行业本身。 Wang Guoxin introduced to Zhiwei, "Medical, Law, and Finance are the three important industries with the most participation of human experts, the most frequent contacts and the largest density of information. Some industries emphasize semi -automatic or entire AI automation, such as transportation, logistics, electricity, electricity, manufacture, manufacture, manufacture, resignation, manufacture, resignation, manufacture, resignation, manufacture, resignation,制造，辞职，制造，辞职，辞职，辞职，制造，制造，制造，制造，制造，制造，制造，制造，制造，制造，农业等。这就是为什么三个医疗，法律和金融保健行业F第一个应用大型模型或大型模型，并且大型模型的应用高度取决于它是否具有高密度知识。医疗行业反映了一个事实，即必须有一个大型组织作为付款。 “我国为大多数公民提供医疗保险。现在，如果患者需要去看专家，大多数医院可以在半小时内提供医疗服务，这是不可能的。”分区的最高水平，最复杂的规则以及几乎所有人类工作中错误的最严重后果。 “例如，我们的医疗保健通常是普遍的，但是如果您想看到当今的超级专家，通常必须支付很高的成本。这项成本需要专家的时间。这次非常重要，因为巨大的成本可以使高水平高水平的高水平高水平的高水平高水平的专家持高级别。它鉴于医疗行业的特征和中国当前的医疗状况，为繁荣产生了独特的驱动力。一个像我们一样大的国家，无论是医疗费用问题，健康问题还是区域差异，都有巨大的动机来改善整个医疗行业，医院以及患者以及患者以及患者，患者，患者，患者，患者以及患者以及患者以及患者，以及患者以及患者，以及医疗服务的尤其是使用成本，尤其是一家人，尤其是患者的患者，以及患者，以及患者以及患者的使用，尤其是一家尤其是一项型号，尤其是一家人。该国的医院和顶级医生，降低服务成本，因此在各个层面的医院中都很受欢迎，以使全国所有患者受益。为了实现这一通用并考虑数据安全性，将大型模型的扩展私有化是一条可行的路径。与Fudan Unive相关与深圳大学有关的RSITY和南中国医院。因此，我怀疑是否所有单个医院都有这样做的能力，因此，大型医学模型的研究和开发要求在我们等垂直领域的公司，例如美国同时支持多家医院的公司，以促进大型项目的研究和开发，以解决数据统一问题。 “但是要接受多中心的联合培训，最基本的问题是医疗数据共享。当前的医学数据特征是权利不清楚。我们不知道它属于患者，医院，部门，甚至是制造商。是重要的法律和ETH问题。 “那么，如何促进解决这个问题的解决方案？王加辛说：“从政策的角度来看，该国近年来研究了数据元素的流通。我们的优势是我们可以照顾我们做大事的努力，因此研究数据元素的流通确实是全国范围的。北京现在有许多试点项目来促进医院脱敏数据的所有者，但今天很少有病例。从近年来我们工作的实际状况来看，我们通常遵循科学研究的主题和革命。 “”例如，我们可以申请联合医院项目。对于一个单独的项目，我们可以在一定程度上共享脱敏的研究数据。当然，它不参与数据传输，而是在以下数据处理程序（例如完成医院模型培训）中更重要。从理论上讲，医院不可能将医疗数据转移到任何公司。 “ t因此，对于第三方，医疗数据的使用只能是对准的。老实说，它确实阻止了纯技术的发展。但是，医学领域的特殊性在于我们没有从纯技术发展中完全看待人类伦理伦理问题的问题。”一方面，有必要促进医疗数据的所有权。我们甚至可以根据这些数据模仿医生或患者的状况，从而产生更高的数据，从而产生更高的数据。 -malay na mga landas sa isang modelo ng wikang medikal para sa advanced na suporta sa desisyon ng medikal ", iminungkahi ng koponan ni Wang Guoxin na ito.Ang papel .org/PDF/2502.18274 ay nabanggit na ang kaalaman sa medikal na propesyonal ay nakuha sa pamamagitan ng paglilinang ng klinikal na kasanayan，Ang klinikal na kasanayan需要高度复杂的医学推理技能，涵盖患者咨询，诊断，因此，为了成功地帮助医学语言的临床决策进行智能诊断和治疗，诊断多样性和治疗等。因此，它不仅仅是提高地图的医学数据，还可以模仿理解专业人士的复杂过程。临床实践中的推理推理涉及两种识别方法：“模式识别”和“假设 - 脱机方法”。以前的发现模式基于临床观察和经验摘要，这些模式更容易理解，而后者则基于知名的医学理论和症状的症状决定了疾病。通常从大型高质量的医疗数据集中学到模式识别能力。假设 - 脱离推理的能力需要通过培训合成思维链数据来获得，这是通过理解模拟专家的过程获得的。开发模型思维链的过程如下：符合推理起点和许多诊断终点，它可以生成大量的替代思维链，并结合外部知识以确保诊断能力： - 该模型将临床信息列为推理的起点。 - 根据现有信息，建议诊断作为推理的结论。 - 执行远期推理并从头到尾建立逻辑路径。 - 还有另一个评估识别效果的模型。 - 重复步骤3-4，该模型将尝试开发更多不同的逻辑路径。最后，检查可能的诊断以确定是否可以进行诊断。 - 如果做出诊断，结果是输出，推理结束。 - 如果无法进行诊断，请在步骤1中破裂，然后尝试要求外部知识以收集更多信息。在许多开放资源基本模型中，此方法对各种医疗基准进行了显着改进的性能改进s。柑橘模型（Jingyi Qianxun）及其培训数据开放。 Wang Guoxin再次再次强调：“所有使医疗AI或AI行业的团队都需要具有这样的认识。在未来几年中，不同的模型团队需要广泛的合成真实数据，从而进一步降低患者数据，医院数据或行业数据的使用。这是一个非常重要的方向，我们也非常重要，我们也非常重要，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也是一个方向，我们也很重要。重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们也是一个非常重要的方向，我们在获得合成数据的好处也是一个非常重要的方向。导致模型或火车直接移至秋天。自然已经通过一份封顶的论文“ AI模型在递归生成的数据进行训练时”发表，这表明作为模型的大型模型，该模型具有其形成的数据，该模型完全偏离了末尾的原始数据分布，要么生成的内容的范围是狭窄的。资料来源：自然卷631，第755-759页（2024）王长认为合成数据可能会导致模型衰减，但是这条道路上的合成数字仍然需要遵循。 “当然，我们希望数据非常多样化和真实，但是在医学领域不现实。如果您只在北京制作医疗图像，南方几乎没有成像datante，则提供医学图片的实例。人们和动物具有强大的区域特征，包括身体状况，疾病，偶然的疾病甚至图像表现。渐进的数据代表是AI医疗领域中最困难，最痛苦的部分。然后，应用或监视这些数据的批次变得更加困难。实际上，基于加强范式，不断促进数据症状应将模型水平提高到一定水平，然后培养实际数据的一部分。与真实数据的痛苦发现相比，此方法更好。 “强化研究的最大特征与piadministred研究相比，它具有一些数据探索功能。但是，一项强化研究需要良好的环境环境，以便可以评估其勘探方向。alphago版本不需要国际象棋标记，但两个Alpha却依赖于继续扮演的代理，GO和日本的合成能力，从而既可以均可进行研究，从而可以使用该模型。重写实际数据，除了难以获得医学数据其领域知识的特征，尤其是绝缘和动态，也带来了另一个困难。王·古代（Wang Guoxin）说：“医疗行业的细分程度很高。即使从患者的角度来看，最大的问题是，最大的问题是去任何医院去医院，目前要持有哪个部门。有一些常用的疾病代码，这些疾病有一些疾病，而不同的专家和专家在每个专家中都有良好的疾病，而且在许多专家中都有良好的学业，而且是一项杰出的学术，而且是一项艰巨的学术，而且是一项艰巨的学业，这是一项良好的学术，这是一项出色的学术。 “这也是当今行业的快速发展，人们对许多疾病的了解，例如最关心的肿瘤疾病。和药剂师，他们的发育速度不比AI和计算机技术慢，尤其是在具有高医疗发展的美国式社会中。例如，Alphafold最近获得了诺贝尔生理学奖。 “尽管作为一名医生，他的职业生涯很长，需要持续的教育。在此过程中，大型模型也需要深入参与，这是医学AI的教育问题。”最后，理解模型以及代码的数学推理和推理具有一个特征，也就是说，它们具有正确的答案。我可以通过配对错误的答案问题的方法来纠正模型，但是公开地说，医学领域的关键特征是开放性，许多问题可能并没有真正正确的答案。可以在各种不同的疾病中教患者同样的症状。 “总而言之，高密度的知识，收集专家的才能，强大的隐私权，高水平的细分ISION，快速知识更新，开放性或不确定性。这些属性解释了医学模型面临的基本困难。 “因此，医学模型不能仅仅在某些一般基准上列出清单，只需取得良好的结果。更重要的是，我们可以逐步掌握回答专业疾病甚至主要专业疾病的能力。与此同时，医疗大型模型必须能够跟上知识的快速更新。”由于医疗保健必须是专家决定，否则所有决定都必须得到专家的认可，因此医疗大型模型必须相对可解释。 “我认为医疗大型模型的纯黑框在医疗领域中有任何应用，这也与许多行业不同。”对于医疗领域，在Mahabang时期内，通用客观大型模型不如垂直大型模型好。当然，培训方法和一般大型模型积累的优秀经验也nEED很快被吸收。一般模型探索了AGI，而医学模型探讨了如何创建符合医学规格的特定医疗情况的问题。 “实际上，随着模型变得越来越深，发展到专门疾病，它可以自然地建立医院与这些基本数据的科学研究的合作。”但是，它直接适用于医疗服务的碎片，独立地实施并不经济，也不适合这一AI一代。在医学大型模型中，不可避免地会在人工医生和实现预培训的推理和预先培训之类的中文化学习。一般数据领域中有许多精美的事物。该技能在AI行业的面前毫无用处。 “可以通过上述问题克服并摧毁所有医疗子场来实现医学犬儒主义的时刻吗？医疗周期能否取代人类医生？放置人们，这是一个互动模型。医学犬儒主义的习惯时刻不再以某种方式替代医生。取而代之的是，在强大的医疗情况下，AI和医生共同努力提供患者，开发标准服务，也可以在指导中写下。因此，医疗模型的实施方向应一方面，在任何时候和任何地方，都会有一个更刺耳的，更普遍的服务模型，例如医疗和健康咨询或健康助理。 “这个要求实际上不仅是一个医学问题，而且源于人们对健康的内在焦虑。您会看到互联网上充满了许多不同的医疗机构'，这是由于这种焦虑而引起的，但公众很难判断此信息的真实性。尽管大型模型也具有Gays -Gigwa，Gays -Gigwa，一种通用的医疗模式应该没有商业福利医疗服务，最终是PRA。所有医院的裂解链接，必然持续探索哪些链接可以使用AI带来效率提高以及它是否会为最终的医疗服务带来好处。如果患者在此过程中受益，并且医生和医院的成本也减少了，则应进一步将其推向指南甚至医疗管理的要求。为了满足这些多面要求的满足，即过程效率提高，服务增益，降低成本等，电子病历就是很好的例子。 ”“要以另一种方式将其放在医疗模型中，旗舰产品立即出现在医疗服务方面。 “最终，王加辛介绍了Zhiwei JD Health如何进行上述概念。JD Health自2017年以来一直在互联网上进行医疗服务。现在有490,000人在2017年JD Day -To -Day上完成在线咨询。在此过程中，我们还积累了大量数据。”最近，JD Health Health。还升级了2.0版的医学模型“ Jingyi Qianxun”，该版本的重点是提高AI协助主要大学主要专业疾病的诊断和治疗的能力。 The traditional AI depends on static data, while "Beijing Medical Qianxun" 2.0 emphasizes dynamic reasoning in clinical diagnosis, avoids overlisting all possibilities, and uses patient data to combine databases based on evidence and clinical cases to directly provide effective responses, improvement of cases, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements, supplements clinical practical.目前，“北京Yi Qianxun” 2.0可能会提供针对恶性肿瘤，心血管和脑血管疾病的个性化诊断和治疗建议的诊所。 “仅AI并不能解决问题。我们还应该依靠供应链，例如医院，药房和MGA服务机构在JD.com上合作，我们被称为实物供应链和服务供应链。如果没有，它与其他互联网产品没有什么不同。 ”“我们认为，JD Health是医疗互联网领域或健康领域中最多的物理机构和子部门的公司。医疗AI的商业化已经开始。与其谈论护城河，最好谈论快速跑步。护城河是防御性的思维，因为AI竞赛争取进攻性思维。例如，很难谈论Openai的护城河是什么。克劳德（Claude），谷歌甚至Deptseek距离Openai不远，因此在AI领域，我们与之竞争的是持久力和重复的能力。在医疗行业中，MapCompete是一种战略定位，资源投资和行业的理解。 “对于任何建立大型行业模式的公司，了解该行业。”对于建立AI医疗公司的公司，有些可能是技术，有些可能是在行业中。前者是该国非常重要的力量，今天很少。仅仅是技术专注于这些技术可能会宁愿快速商业化，这在医疗行业非常困难。但是，无论它是什么热情，即使这是一种竞争关系，我们都希望共同促进医学AI的发展。 “外部环境的变化使Wang Guoxin可以看到AI医学重新培养其发展。”当前最大的变化是PAG理解医院，医生和专家的人工智能。与以前的保守态度相比，该小组现在对AI的引入更加开放，这对我们来说是一个极大的鼓励。毕竟，我们和医疗行业需要共同开发和促进医疗AI。当然，应该通过该国的自上而下的方向来实现这一变化，并且进步。 “实际上，包括我在内的每个人都希望他们能在年龄较大的那一天获得更不错的贵族医疗服务。”