疫情呼喚智慧醫療，咻享智能助力智慧醫院平臺建設
高效、安全、便捷的智慧醫院平臺是智慧城市轉型過程中的重要組成部分。通過信息互聯互通與物聯網應用的融合，建立覆蓋全住院流程的智慧化閉環管理體系，將推動更加高效有序的醫療健康系統建設。
麥默真空完成數千萬元A輪融資，研發國產CT球管，打破進口壟斷
麥默真空技術無錫有限公司（簡稱：麥默真空）近期完成數千萬元人民幣A輪融資，投資方包括業內知名投資機構夏爾巴投資及其他戰略投資者。據了解，本輪融資將用于完善產線、開拓市場。
紐約70%染不明綜合征兒童進ICU，新冠肺炎與川崎病存在明顯聯系
日前，紐約州衛生廳正在對102例新冠引起的兒童川崎病或中毒性休克類似癥狀進行調查，該癥狀已經造成3人死亡。
研究發現：新冠病毒可以“貓傳貓”，鏟粑粑的注意了
家貓可以感染新冠病毒，如果養得很近，它們可以感染其他貓。這是本周由日本東京大學醫學研究所教授河岡義裕的研究團隊發表在《新英格蘭醫學雜志》的研究成果。研究團隊在美國根據實驗標準讓3只貓感染了從人體采集的病毒，一天之后，每只貓都被關在1只未感染的貓附近
監督不力下的過度醫療如何解決？多舉并措，提升醫療效率
作為世界性的醫學問題，過度醫療在各國輕重程度不同。歐美國家早在20世紀60年代就已大量出現這樣的現象，我國近年來此類問題也比較突出。據調查顯示，大型設備檢查、抗生素使用、植入性醫療器械及重癥監護已成為過度醫療的重災區。
中國肺癌罕見突變協作組正式成立，關注大癌種下的“罕見患者”
2020年5月13日，中國肺癌罕見突變協作組啟動會于線上召開，標志著中國首個肺癌罕見突變協作組正式成立。
重磅！OFweek生命健康科技創新中心在線招商會即將線上啟幕
為緊跟城市前進步伐，進一步促進深圳生命健康科技產業的快速發展，由OFweek維科網主辦的“OFweek生命健康科技創新中心在線招商會”將于2020年5月28日在線上隆重舉辦。
AI+科普驅動慢病管理模式 護心小愛幫患者數字化管理疾病
諾華制藥攜手騰訊合作推出的“護心小愛（AI）”將作為該項目的智能管理平臺，提供每日健康記錄、病情惡化評估及預警、智能問答機器人等專業的居家慢病智能管理支持。
和信康舌診AI系統首獲中醫科學院認證，促進中醫傳承創新發展！
近日，中醫舌診AI系統專家論證會在北京順利落幕。經過與會專家組的論證，正式通過了對北京和信康科技有限公司所研發“舌診AI系統”的認證，并對新技術的應用前景和發展方向給出了明確的指導意見和建議。
煥一生物| 人工智能賦能系統免疫學，開啟精準診療新時代
煥一生物是中國首家將AI＋系統免疫學應用于臨床的創新型技術公司。基于公司自建的中國最大的免疫大數據平臺，提供針對腫瘤、傳染病、自體免疫疾病的人工智能醫學解決方案。煥一生物在癌癥早期篩查、精準診療等領域布局了豐富的產品管線，同時為合作伙伴提供以生物標記物為導向的科研服務。
你過度體檢了嗎？美年大健康、愛康國賓們是在販賣健康焦慮嗎？
什么時候，體檢機構能夠不再奉消費者表面是“上帝”，實則是“韭菜”，或許體檢市場的未來才能真正到來。
用SPHRINT為新型藥物輸送系統打印3D微觀結構
在最近出版的《SPHRINT——聚合物熔體打印藥物輸送微球》一文中，作者Tal Shpigel、Almog Uziel和Dan Y．Lewitus討論了通過3D打印結構生產緩釋藥物的更好方法。
如何選擇適合實驗的微孔板？
其實對于專業的耗材生產商，會根據實驗對孔板條件的要求不同而設計生產出適合該實驗的微孔板，因此在使用微孔板檢測儀進行實驗的過程中，除了采用恰當的實驗方法，我們還應關注選擇適合自己實驗的微孔板。
雷蛇全自動口罩販賣機上線：免費送500萬口罩！
近日，雷蛇宣布，將在6月1日前向新加坡投放20臺全自動口罩販賣機！雷蛇表示，將通過這些自動販賣機向16歲及以上的新加坡居民免費贈送500萬個口罩！在免費口罩發放完畢后，這些自動販賣機將繼續出售口罩。
蘭茜生物：推出“AI病理醫生”輔助診斷系統
Dr． Lan（AI病理醫生）是一款為傳統使用顯微鏡的病理醫生量身定制，集數字化全玻片成像、組織病理智能預警、病理診斷報告模板自動生成等病理分析常用功能于一體的產品，可降低病理醫生的工作壓力，使醫生的精力能夠用在“刀刃”上。
美國吹哨人再次警告特朗普應相信科學，否則2020年將引來最暗冬天
美國吹哨人里克·布萊特表示，如果美國忽視科學家提出的全面恢復經濟還為時過早的警告，“2020年將是現代歷史上最黑暗的冬天”。
健康管理版圖解密：3年超100起投資，三大賽道吸金數十億
自本世紀初與健康管理有關的醫學概念出現和傳播，健康管理在我國一直處于探索和發展中。2014年，在移動互聯技術開啟的互聯網醫療元年中，健康管理也迎來了上揚的曲線，各種創新模式層出不窮。
“世紀醫生”Eric Topol對話AI大師，回顧2019年的醫療變革
?我們正處于一個數據爆炸的時代，對于正趨向于精準醫療的醫學領域來說更是如此。海量的數據讓我們比以往任何一個時期都更加需要AI的發展。
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