多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）通过整合文本、图像、视频等多模态数据，结合逻辑推理与深度学习技术，在医疗领域展...

随着人工智能技术的快速发展，医疗AI领域正经历前所未有的变革。开源医疗模型作为这一领域的核心技术基础设施，不仅推动了医疗智能化进程，也为医疗工作者提供了强大的辅...

从技术上讲，HL7 消息采用人类可读的 (ASCII) 格式，但解读起来却并不容易。然而，它们包含大量的段和字段，每个段和字段都包含重要的医疗保健信息。更复杂的...

数字人，作为医疗领域变革的基石，正逐渐崭露头角。它是基于数字成像技术的虚拟人，源自真实人体的三维建模 ，具备类似人类的多种能力，如说话表达、面部表情、肢体动作等...

HL7 Assistant 是用于浏览，编辑，验证HL7消息并与HL7应用程序交换数据的生产力工具。 HL7 Assistant的一些主要功能包括：

生成式人工智能（如生成对抗网络、扩散模型等）通过合成高质量、多样化的医学数据，其科学价值体现在突破数据瓶颈、推动多模态融合与因果推理，而实际应用则体现在提升诊断...

CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU，可以选择使用几张进行推理，多张可以写: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3这样。

通过这些方式，医疗界可以更好地识别与规避潜在法律和临床风险，提升LLMs在医疗中的信任度与实用性。

【新智元导读】当下，中国医疗行业正迎来一场硬核突围的历史性转折。面对供应链断裂、技术垄断多重封锁，国产医疗三剑客以技术为剑，以创新为盾，强势打破技术护城河。这将...

pymc3对医疗健康 数据集的分析：简单线性模型与狄利克雷超先验分配器模型对比及非等距特征关系捕捉研究|附数据代码

语言模型后训练用于精炼行为并解锁近期语言模型的新技能，但应用这些技术的开放配方落后于专有配方。底层训练数据和后训练配方既是最重要的拼图部分，也是透明度最低的部分...

Medical SAM 2: 利用 Segment Anything Model 2 实现医学图像的视频化分割

在医疗领域，AI系统被广泛应用于辅助医生进行疾病诊断和制定治疗方案。通过XAI，医生可以更清晰地理解AI系统的诊断依据和建议，增强了医生与AI系统的合作效果，提...

本研究整合单细胞转录组（scRNA-seq）、空间转录组（Geo-seq）、GWAS和bulk RNA-seq数据，系统揭示OA膝关节软骨退变的细胞与分子机制。...

RAG技术能够针对特定领域进行定制化的优化，通过构建特定领域的知识库，使得生成的内容更加符合该领域的专业性和准确性。这对于专业领域的应用场景，如医疗、法律等，具...

在当今信息爆炸的时代，获取精准且有用的信息变得愈发困难。传统搜索引擎如Google和百度虽然在过去几十年中为用户提供了极大的便利，但其基于关键词匹配的检索方式逐...

◉ 我们整理了MultiMedQA，这是一个涵盖医学考试、医学研究和消费者医学问题的基准数据集。◉ 我们在MultiMedQA上评估了PaLM及其指令调优变体F...

在人类历史长河中，医疗技术的每一次突破都深刻改写文明进程。从抗生素的发现到基因编辑技术的诞生，医学的革新始终与人类福祉紧密相连。如今，人工智能（AI）正以前所未...

摘要：了解一个大脑区域如何在体内对另一个区域施加影响，这在很大程度上受到用于推断或预测定向连接的模型的限制。尽管这种神经相互作用依赖于大脑的解剖结构，但在宏观尺...

腾讯云上海城市峰会AI产业应用分论坛聚焦"全链路大模型技术方案"展开深度研讨。腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒表示，基于混元大模型与DeepSeek技...