#AI医疗

1周前

近日，创投圈传来一则令人唏嘘的消息：曾被视为AI医疗领域明星企业的Forward Health突然宣布停止运营，关闭所有诊所并取消预约，其移动应用也将停止服务。这家成立于2016年、巅峰时期估值达10亿美元的独角兽，最终以倒闭收场，成为又一个在资本寒冬中陨落的案例。 Forward的故事始于创始人Adrian Aoun的一次亲身经历。2008年，他创立的自然语言处理公司被谷歌收购，之后他在谷歌参与创建AI部门。 2013年，因照顾患有心脏病的兄弟频繁往返医院，他目睹了传统医疗系统的低效，萌生了用技术重构医疗的想法。2016年，他带着谷歌研究员、Uber工程师等硅谷精英创立Forward，目标是打造"从头开始的医疗系统"。公司初期推出149美元/月的订阅服务，提供AI辅助的初级医疗诊断，在纽约、旧金山等城市建立了19个诊所，一度吸引软银等顶级机构投资，2021年D轮融资后估值突破10亿美元。然而，理想与现实的差距在持续扩大。 Forward的核心产品CarePod——一款售价超百万美元的自助医疗终端，本被视为公司的救命稻草，却成了压垮它的最后一根稻草。尽管Aoun将其比作"医疗领域的Apple Store"，但实际运营中，设备故障频发、服务体验差、成本高昂等问题凸显。前员工透露，Forward在2022年已裁员5%，2023年停止开设新诊所，甚至拒绝支付基因检测等服务费用。最终，烧光E轮1亿美元后，公司资金链断裂，200名员工失业，宣告倒闭。 Forward的陨落并非孤例。 2024年，全球掀起"独角兽倒闭潮"：估值33亿美元的德国eVTOL公司Lilium、市值80亿美元的美国造车公司Fisker相继破产；国内柔宇科技、花加等明星独角兽也因融资断裂、产品落地困难等问题倒下。研究机构数据显示，自2021年以来，全球已有400多家独角兽未能完成新一轮融资，2023年融资额仅为2021年高峰时的25%。这些案例揭示了一个朴素却关键的商业逻辑：当市场狂热褪去，高估值若缺乏真实的现金流支撑，终将回归理性。正如"独角兽概念发明人"Aileen Lee所言："过早成为独角兽可能是诅咒"，93%的独角兽目前只是"纸面财富"，一级市场的估值泡沫在二级市场无法兑现时，便会破灭。对于创业者而言，技术创新固然重要，但能否构建可持续的商业模式、保持健康的现金流，才是穿越周期的根本。Forward的教训警示着整个科技行业：唯有脚踏实地，方能行稳致远。

#AI医疗 #Forward Health倒闭 #独角兽陨落 #资本寒冬 #商业模式困境

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3周前

内部报告泄露：全球顶尖医生揭秘4个颠覆你认知的AI医疗内幕刚刚解码了一份来自全球顶尖信息分析公司爱思唯尔 (Elsevier) 的重磅报告。这份报告调查了来自109个国家的2206名一线临床医生，可以说是医疗界最真实的声音。先说结论：做AI产品可以躲开拥挤赛道，医疗领域才是金山！ 1⃣倦怠悖论：AI是拯救你疲惫医生的“续命”神器我们必须直面一个残酷的现实：全球的医生和护士正处在一个系统性的倦怠危机中。这不只是“忙”，而是一种正在侵蚀医疗质量的危机。时间黑洞：超过四分之一 (28%) 的医生坦言，他们没有足够的时间提供高质量的医疗服务。而在这些人中，74%的人将矛头指向了不堪重负的患者数量。近三分之一 (31%) 的临床医生正在考虑在未来几年内辞职。在北美和欧洲，这个数字更是飙升至惊人的46%和43% 。他们正在被这个行业“榨干”。当被问及对AI未来的期望时，排名第一的预测是：70%的医生相信AI将为他们节省时间。这直接命中了整个倦怠危机的核心。这一切指向一个深刻的结论：AI在短期内对医疗质量的最大贡献，可能并非来自它超人的诊断能力，而是来自它解放医生的能力。它正在悄悄地为整个医疗系统“续命”。 2⃣近半数医生已在偷偷使用AI，你却不知道别再以为AI是科幻，你的医生可能比你更懂ChatGPT。数据显示，全球已有48%的临床医生在工作中使用过AI工具。这个数字在去年还仅仅是26%，短短一年内，使用率几乎翻了一番。广泛的渗透：如果算上工作和非工作用途，那么高达76%的医生都已经接触和使用过AI工具。报告发现，在那些使用AI工作的医生中，一个惊人的数字出现了：97%的人使用的是像ChatGPT或Gemini这样的通用型AI工具。相比之下，在同一群体中，只有76%的人使用过专门为临床设计的AI工具。逻辑链条再次变得清晰：由于机构行动迟缓，无法满足医生们迫切的需求，医生们只能“自力更生”，转向了通用AI。然而，这些通用AI并非为严谨的医疗场景设计。它们的数据来源不透明，缺乏同行评审的验证，甚至会凭空“捏造”信息。有些AI会“发明参考文献”，这让医生不得不花费额外精力去核实每一个细节。 3⃣一个“靠谱”医疗AI必须遵守的3大铁律 AI看病靠谱吗？顶尖医生只信满足这3个“铁律”的AI：透明 + 安全 + 基于真科学。当AI的建议可能关乎生命时，“信任”就成了最关键的要素。当一个工具无法解释其结论的来源时，任何一个负责任的医生都不会轻易采纳它的建议。透明度 (Transparency)：这是医生们最看重的一点。68%的医生表示，如果AI能自动引用其信息的参考文献，他们会更信任它。他们需要知道AI的每一个结论是基于哪篇文献、哪个研究，而不是一个无法追溯的算法黑箱。铁律2：安全性 (Security)：医疗数据的隐私是绝对的红线。65%的医生坚持，AI必须确保输入数据的机密性。任何可能泄露患者隐私的工具，都会被立刻排除。铁律3：高质量输入 (Quality Input)：AI的“智商”取决于它的“食粮”。65%的医生要求，AI必须基于高质量的、经过同行评审的内容进行训练。用网络论坛的帖子训练出的AI和用《柳叶刀》文献训练出的AI，是完全不同的两个物种。医生们的需求不是凭空想象的，而是基于血淋淋的实践经验。他们知道什么地方最容易出错，什么环节最需要保障。这也为未来的医疗AI发展指明了方向：成功的关键，可能不在于算法有多么复杂和“智能”，而在于它是否足够“负责任” (Accountable)。未来，赢得市场的不会是那个号称最聪明的AI，而是那个能在这三大信任支柱上做得最扎实的AI。 4⃣你未来的医生是“赛博格”，而这是件好事最终赢家不是AI，而是会用AI的超能医生。关于AI医疗，最大的恐惧莫过于“医生将被取代”。但这份来自全球2000多名医生的报告，给出了一个截然相反的、充满希望的答案：未来不属于AI，也不属于单打独斗的人类医生，而属于人机协同的“超能医生”。赋能而非取代：报告显示，41%的医生相信，使用AI工具的医生将比不使用AI的医生提供更高质量的医疗服务。这清晰地表明，在一线医生眼中，AI不是竞争者，而是提升自身能力的强大武器，是一种竞争优势。 AI的角色（数据大师）：分析影像：56%的医生预测，在未来2-3年内，AI将分析所有的医疗影像以识别异常。它能比人眼更早、更准地发现微小的病灶。识别模式：识别药物相互作用是AI最受欢迎的应用之一，高达89%的医生已经或希望使用AI来完成这项任务。AI能瞬间交叉引用海量数据，避免潜在的用药风险。个性化方案：40%的医生相信，未来他们的大多数患者将收到由AI生成的个性化治疗方案。医生的角色（人性专家）：人性的触感：报告中一位医生忧虑地提到，要警惕体格检查成为一门“失传的艺术” 。这强调了触摸、观察、倾听这些人类技能的不可替代性。最终的判断：所有的数据和建议都将汇总到医生这里，由他们结合经验、情境和与患者的沟通，做出最终的、负责任的决策。共情与沟通：报告中一位护士提到，AI技术的应用不应忽视“对患者的人性化关怀” 。这正是AI解放医生时间后，他们最应该投入精力的领域。这或许是技术时代最大的悖论：最先进的科技，最终的目的，是让我们重新找回最宝贵的人性。你未来的“超能医生”，不是一个冷冰冰的机器，而是一个因为有了AI这个得力助手，而变得比以往任何时候都更有时间、更有精力、也更“像人”的专业人士。这，才是AI医疗真正激动人心的未来。原版：中文版：双语版：

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#AI医疗 #医生倦怠 #人机协同 #医疗AI铁律 #超能医生

3周前

大家可以收藏下这个AI医疗应用，是用比较权威的医学信息专门训练的模型➡️专门的AI医学应用（虽然主要是提供给医生的，但我们普通人如果想要了解医学信息可以通过这里便捷查询权威医学信息。其实这个Idea前两

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Crypto_Painter 🦅🟠 $FF

1个月前

可能是周三晚上一口气播了6个多小时，话说得太多的原因，这周体验了一把“颞下颌关节功能紊乱综合征”… 不知道你们体验过没，下巴像是脱臼了一样，吃东西疼的要死，然后右侧脸都有点肿…太痛苦了，连说话都要小心翼翼… 然后我上网查了一圈，说不清这是啥病，于是抱着试一试的态度问了AI… AI像个医生一样，一步一步的询问，我还能选择选项，经过5min后，AI认为我得了“颞下颌关节功能紊乱综合征”，并把解决方案告诉了我，那就是吃粒布洛芬… 我心想就这？不管怎样先试试… 然后睡了一觉，居然奇迹般的好了…… 突然意识到，似乎很多生活中的小病症，都完全可以问AI了，感觉很靠谱！

#AI诊断 #颞下颌关节功能紊乱综合征 #布洛芬 #AI医疗 #病情自诊

5个月前

有人说AI是“超级医生”，有人怕被误诊！在科技改变医疗的时代，我们该不该信任一个不会喘气儿的“医生”？

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#AI医疗 #AI医生 #医疗科技 #信任危机 #伦理讨论

8个月前

病人家属拿着一份word文件和我说，这个是他咨询了北协的医生朋友关于他家人病情后回复的内容。说让我们好好阅读并关注一下。我打开一看，这不就是把病人NGS结果喂给AI后，AI阅读了并提取所有文字数据导出的内容吗🤡 😮‍💨😮‍💨这个北协的医生朋友是叫Deepseek什么的吗

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凤凰网-蓝鲸新闻

8个月前

患者带DeepSeek看病愁坏医生？业内：AI不为建议担责

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#DeepSeek #AI医疗 #医疗责任 #医生挑战 #技术伦理

澎湃新闻-澎湃评论

8个月前

马上评｜AI医疗前景广阔，但真能“不信医生信AI”？

#AI医疗 #医疗创新 #人工智能 #医生信任 #技术与信任

9个月前

DeepSeek看病诊断与医生基本一致？山东临沂徐先生的孩子突然发烧，于是去医院做了血检，徐先生将血检报告上传到DeepSeek，没想到给出的诊断和医生说的基本一致。此前，浙大二院胸外科主任医师范军强，在接诊时便向DeepSeek发起提问，表示DeepSeek判断非常客观：“对患者的诊断与建议和我们临床非常接近。” 安徽省六安市人民医院感染科副主任医师则发文表示，DeepSeek完全可以胜任医生的很多工作，“说不定哪一天医生就被AI取代了。

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