CNBP研究人员改变纳米结构，提升癌症靶向药物效率
脂质体是一种人工膜，具有的双分子层结构与皮肤细胞膜结构相同，可用于转基因或者靶向治疗等领域，它主要利用结构相似来与细胞膜融合，然后将药物送入细胞内部。
绿叶医疗携手克利夫兰医学中心“落沪”打造价值导向型标杆医院
“新医改”提出了建立“多层次、多样化”医疗服务体系，全面满足人民群众医疗服务需求的目标。在这一顶层设计之下，社会办医政策逐年细化，可操作性更强，为资本进入创造了有利条件。
腾讯助力医疗智慧化发展，盘点CHIMA的智慧医疗“明星”案例
腾讯医疗与医院自2017年9月达成战略合作，从微信电子就诊卡开始，逐渐深入到AI能力升级。双方率先优化流程，将线下服务搬到线上，实现了微信完成无卡就医、预约诊疗、微信支付、就诊提醒、报告查询、动态候诊排队提醒等便捷智慧就诊全流程。
民营医院这杯“羹”，不是谁都能分
在医疗领域，中小民营医院的真实现状又是怎样的？政策不断利好是否让中小民营医院重焕生机？面对医疗这个永远都不可能成为“夕阳”产业的领域，一大把企业纷纷入资投入其中，自建或是投资成立医院。他们真的可以收割这块“黄金地”？
与赛诺菲、GSK合作过3亿美元，Exscientia利用AI与药企合作研发新药
相比其他行业，制药公司接受数字化、人工智能要慢一些，这是由生物学的复杂程度所决定。但随着人工智能技术的成熟，制药企业也在纷纷加入AI大家族，毋庸置疑，AI正在大步迈入生物学领域。
AI比医生更能预测死亡，临终护理将如何提升
利用人工智能来预测死亡率将有可能优化现在的姑息治疗方法。这个话题虽然有点沉重，但是人工智能确实有可能帮助医疗服务人员和医生一起改善重症病人的护理服务质量。
从CHIMA大会上的腾讯、阿里、卫宁、联影，我们得出这样的判断
在这场人工智能和大数据引发的变革中，我们评判企业的，将不再单单是你的创新能力，还包含与传统业务的融合和智能化能力，以及新融合业务在医院的落地能力。
谷歌推出可识别蛋白质结晶的AI系统，用于药物发现
谷歌脑科学团队近日宣布，他们已经开发出电脑视觉系统，用于识别药物中的蛋白质晶体。团队宣称其准确率约为94％。蛋白质晶体决定了细胞的形状，并且对于发现可有针对性地治疗各种疾病的药物有作用。
看人工智能是如何变成为“药神”的！
价格高昂的正版药，让患者们退无可退。不容否认，一种新药，尤其是“特效药“的研发，需要过亿的研发成本和研发周期，其能够面市，已经是诸多患者的“福音”。
海斯凯尔无创肝纤维化检测系统FibroTouch获FDA认证
近年来，我国的医疗器械产业政策频频发力，不断鼓励国产医疗器械创新，推动国产医疗器械“走出去”。在今年1月的全国科技工作会议上，时任科技部部长万钢提出要加速推进医疗器械国产化、高端化、品牌化、国际化发展。
短期爆炒，商业化难，AI影像高潮未至低谷先来？
电影《我不是药神》的热映，不仅掀起了大众对专利药品定价过高的热议，也让AI技术在医疗领域的应用前景再次被展开讨论。
日常饮食控制慢病支出，Zipongo如何做到投入1美元节约6美元的？
对于“三高”、糖尿病等慢性病而言，饮食健康已成为慢病管理的重要组成部分，在美国旧金山，就有一家专注营养饮食的数字健康平台——Zipongo，利用生物识别技术，提供针对性的慢病营养饮食方案等服务。
数字化正在重塑医药行业：AI助力药企研发，数字工具实现营销创新
传统印象中，药企庞大而且笨重，组织机构和职能相当臃肿。但实际上，药企正在利用数字化工具改变其研发和营销方式，目的是精简组织机构和工作流程，让药物更快面世，同时高效管理企业，让企业运转自如。
AI是如何一步步成为“药神”的
AI可以将新药研发的成功率从12％提升至14％，这2％意味着能够为生物制药行业省下数十亿美元的研发成本和大量的试错时间。
医学影像能否成为AI撬动医疗市场的入口？
目前，人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块，其中，医学影像无疑是当前最热门和有所突破的应用场景。
预测未来、预知生死，用AI算法测算生死的准确率已高达95%！
Google研究人员开发了一种AI网络，通过分析预测患者住院期间的疾病过程，能够预测其在特定时点的死亡风险，准确率达到95％。
从大型机器转向智能手机，医疗保健技术转移正在进行！
通常情况下，新兴技术出现之后，第一个应用领域，都是体积大到占据整个房间的大型机器。只有等到它逐渐成熟之后，才会应用到相对较小的对象身上。
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