未来人工智能血液？ 人工智能 心血管？

日本要建AI医院削减医疗成本

日本计划通过政企校联合打造“人工智能医院”，以削减医疗成本并解决慢性医生短缺等结构性问题，同时提升医疗产业国际竞争力。以下是具体分析：核心目标与规划 削减医疗成本 日本每年医疗费高达数千亿日元，AI技术可通过优化诊疗流程、减少过度用药等方式降低开支。

与日本90年代医改的不同之处医疗体系基础不同所有制模式：我国医疗体系是以公有制为主体，多种所有制共同发展的模式，公立医院在医疗服务中占据主导地位，且政府对公立医院有较大投入和支持，与日本相比，我国公立医院稳定性更强，医生在公立医院工作相对有更稳定的职业保障。

优化行政流程为主：当前AI医疗多集中在优化行政流程，如美国初创公司利用AI工具自动发消息、邀请筛查、预约提醒等扩大患者量、降低成本；英国NHS在急诊科引入AI助理减轻医生护士文书负担。这些做法虽提升便利性，但未改变核心医疗路径。

因行动不便的老人倾向社区或家庭治疗，轻量化、智能化的远程监测设备（如可穿戴心电仪）和辅助护理设备（如自动翻身床垫）成为刚需。大阪某养老院近年采购的智能护理床已实现全自动防褥疮功能，将护理人力成本降低30%。 政策加速设备升级。

刘子栋AI大模型透析临床应用

刘子栋认为将AI大模型应用于透析临床，可推动透析技术换代升级，实现居家血液透析，带来透析医疗模式的重大变革，并推动慢性肾脏病领域产业格局变化。具体阐述如下：推动透析技术升级与居家血液透析实现刘子栋团队着眼于肾脏病学科未来发展趋势，坚定积极地进行AI模型应用研究。

刘子栋认为医学大模型固然重要，但临床应用研究更为关键，它是连接大模型理论与实际临床应用的桥梁，能将大模型潜力转化为实际临床效益，还能验证优化算法并解决伦理法律等问题。具体如下：临床应用研究是将大模型潜力转化为实际效益的关键：建立大模型是人工智能发展的重要基础，提供了理论支持和潜在解决方案。

新的血液,尿液测试可能预测孩子的自闭症

1、这项研究分析了儿童的脐带血样本和孕晚期母亲的尿液，结果显示，母亲体内BPA含量较高且大脑发育关键酶芳香化酶活性较低时，男宝宝患自闭症的风险会显著增加。虽然目前尚未直接证明BPA必然导致自闭症，但研究已经提示了孕期接触BPA可能对胎儿大脑发育产生负面影响，特别是男宝宝更为脆弱。

2、其他检查针对特定功能或发育情况。视力检查通过仪器或图表判断视力是否正常；听力检查通过耳声发射或脑干诱发电位评估听力；口腔检查观察龋齿、牙周炎等口腔问题；心理行为评估通过问卷或测试，筛查注意力不集中、多动症、自闭症等发育行为问题。需注意，不同年龄段的孩子体检项目有所侧重。

3、研究人员发现患有ADHD的人有不同的血液和根据2013年的一项回顾和2016年的两项研究，尿中铅、汞、锌和锰等多种金属的浓度高于正常人。孤独症及其行为症状也与有毒金属如铅的含量增加有关，而必需矿物质如锌的含量降低。但血液和尿液样本只能采集采集采集时人体系统中存在的金属。

4、研究数据：在相关研究中，81位接受研究的自闭症和人格分裂的儿童中，有95%的儿童的血液及尿液中奶蛋白指数是正常指标的100倍。这一数据表明，牛奶蛋白可能与自闭症存在一定的关联。饮食建议：虽然自闭症孩子并非绝对不能喝牛奶，但家长应密切关注孩子的饮食反应，并咨询专业医生的意见。

医疗器械技术科普与商业解读-什么是自动抽血机器

自动抽血机器是一种基于人工智能、超声引导和机器人控制技术相结合的医疗设备。定义与背景 自动抽血机器旨在通过自动化技术，实现血液采集过程的标准化和高效化。在护士短缺的背景下，这种设备能够降低人力需求，提高采样效率，同时确保采集的准确性和安全性。

关于医生技术水平和依赖医疗器械的问题：文中提到化验科医生依赖仪器、技术要求不高，以及某些医生因学历低而质疑其能力，这种观点是片面的。现代医学高度依赖先进设备，但医生的判断力和经验同样重要。例如，抽血、化验等基础工作虽由仪器辅助，但结果解读和临床决策仍需医生的专业知识。

葡萄牙医疗在全球医疗体系中排名第12位。1在安全系数排名第四，生活质量排名前三。葡萄牙在医疗保健制度中的医疗服务。对于18岁以下的儿童和65岁以上的老人是免费的。

首先，我认为医疗不能算行业，应该是一个大的领域。在这个领域里，有许许多多的行业。比如，医院里的医生护士，医疗器械公司的销售经理，药厂的制药科研人员，医学媒体的编辑记者，医疗保险的审核人员，还有众多的健康管理师、心理咨询师等等，都属于医疗领域下，不同行业的从业人员。

可以完全自动化，这样就不需要技术员了。所以，下次提问之前，应该先去查一查，不要闹这样的笑话，这也侧面的说明，我们国家的医学科普工作还有很长的路要走，医学盲不在少数，而医患关系也还是比较的紧张。作为医生，我们还需要做更多的科普工作，让普通大众更加了解一些基本的医学知识。