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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
医疗行业 元宝 | 67b8852c000000000e01ebd4 | 695df9b1000000000b009f5f | https://www.xiaohongshu.com/explore/695df9b1000000000b009f5f?xsec_token=AB_hQ_ReTxJqr-jjeHH9iLk_uTPl1TJWt0bNVhyC-0HGo= | 医疗器械起飞🛫 | 最近大家都跟着马斯克方向走，建🛖相关bk，这回yy医疗器械（013416）也是好起来了，最近两天脑机接口热度不减，说简单点就是未来医疗+人工智能+人机共生的方向，真正落地的场景基本在医疗领域。
然后我发现yy家这个脑机接口含量高，目前整体位置还是比较低，以及zc支持，未来很不错。
建议大家可以提前布局，脑机接口可能是下一个🐷线值得关注。
#脑机[话题]##脑机接口[话题]##脑机接口基金怎么选[话题]##永赢基金[话题]# | images/695df9b1000000000b009f5f_681b79265e138f15.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/寒来来_67b8852c000000000e01ebd4/医疗器械起飞🛫_695df9b1000000000b009f5f/image_0.jpg | “
这个板块
医疗器械低吸起来
” | 粉色背景上显示两行黑色中文文字：“这个板块”“医疗器械低吸起来”，左上角有粉色引号符号，右下角有短横线装饰。内容为简体中文陈述句，未提供具体器械名称、品牌或数据细节。 | |
医生 Grok | 护士 Grok | 590c46bc50c4b41fdf6f01e2 | 698da582000000001a033baa | https://www.xiaohongshu.com/explore/698da582000000001a033baa?xsec_token=AB4qLmfszJMUti-zau0AT3eOMlBeJt47cpVrah464Cb6A= | 用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini | 跟风试了一下用同一个指令分别喂给GPT（图一）、Grok（图二）、Gemini（图三），图四是原照片。
Grok和Gemini生成的跟我丝毫不像吧…GPT还是让人满意的，就是ai感重了点。
指令如下，大家也试试吧：
Convert the uploaded portrait into an American-style professional headshot in corporate photography style, while preserving the original person’s facial features and identity. Requirements: half-body portrait, bl... | images/698da582000000001a033baa_182ad0e9eb7e9db2.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Miao_590c46bc50c4b41fdf6f01e2/用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini_698da582000000001a033baa/image_2.jpg | #EMPTY | 深蓝色背景前，一位黑发女性身着黑色无袖上衣，佩戴细项链与耳钉，面带微笑直视镜头。画面构图居中，光线柔和均匀，右下角有微小星形水印。无文字信息或数据内容。 | |
医疗行业 大模型 | 67a595b1000000000a03fb0a | 698492ee000000000e03fdb6 | https://www.xiaohongshu.com/explore/698492ee000000000e03fdb6?xsec_token=ABqCHMuOWER9NEQh8Qb_88KBwVLk2nehTmNZtBck2-oUg= | AI医疗，我看群里吵的来来去去这几个： | 这几个月在一些生医健康相关的交流群里，经常看到围绕AI医疗的讨论。
有一两个看着很厉害的群，群里既有生物医药产学研，也有三甲医生和技术从业者。哪怕都是相对前沿的一线从业者，一个话题抛出来，视角差异依然很大[笑哭R]
有人担心取代医生，有人聊效率革命，也有人直接上升到伦理风险。
但类似讨论看多了，我反而有种感觉——很多碰撞多少有点“牛头不对马嘴”…
大家嘴里说的“AI医疗”，根本不是一件事。
我用过的一卷，按照问答如此繁琐我感觉是做临床辅助to D的。另一款更像泛健康问答to C吧。没对错，都有需求。
还有的希望进诊疗决策，有的偏个人健康管理乃至情感陪伴。
但很多时候概念被混淆，一听就是宏大叙事狼来了，场景被混用…自然越聊越乱... | images/698492ee000000000e03fdb6_7eb21d02247b0ade.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/AI医疗，我看群里吵的来来去去这几个：_698492ee000000000e03fdb6/image_0.jpg | “
AI医疗
争来争去，我整理了下分类是这四五个方向…
对么😂
” | 浅紫色背景上呈现黑色文字，标题“AI医疗”带黄色下划线，正文提及整理了四五种方向的分类，末尾附有哭泣表情符号。左上角有引号装饰，右下角有短横线，无其他图形或数据信息。 | |
医生 Grok | 护士 Grok | 590c46bc50c4b41fdf6f01e2 | 698da582000000001a033baa | https://www.xiaohongshu.com/explore/698da582000000001a033baa?xsec_token=AB4qLmfszJMUti-zau0AT3eOMlBeJt47cpVrah464Cb6A= | 用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini | 跟风试了一下用同一个指令分别喂给GPT（图一）、Grok（图二）、Gemini（图三），图四是原照片。
Grok和Gemini生成的跟我丝毫不像吧…GPT还是让人满意的，就是ai感重了点。
指令如下，大家也试试吧：
Convert the uploaded portrait into an American-style professional headshot in corporate photography style, while preserving the original person’s facial features and identity. Requirements: half-body portrait, bl... | images/698da582000000001a033baa_60e50320a7ba1173.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Miao_590c46bc50c4b41fdf6f01e2/用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini_698da582000000001a033baa/image_1.jpg | #EMPTY | 一位身着黑色无袖上衣的女性，留深色长发，面带微笑，佩戴细项链与耳饰，背景为蓝灰色渐变布景，整体呈现专业肖像风格，无文字或额外元素。 | |
医生 灵光 | 5d1ec2e50000000010028789 | 69b210da000000000603036d | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b210da000000000603036d?xsec_token=ABXkE6uCzPz236pQfIetoyMK3eNklur-NEGi_i1xDpJbk= | 无标题 | 可能我最近搜脑垂体的相关信息，大数据总给我推送，想到家里亲戚的事，昨天又又又失眠了....
家里亲戚，还很年轻，36岁，去年清明做的脑垂体开颅手术（4.6cm,包绕动脉），后续又做了两次伽马刀，今年年初复查脑CT，又长到2.6cm，且生长激素水平22，本地医生和开刀医院医生都建议二次开颅手术。
说到她，真的是又气又可怜，她一直月经不调，自己不当回事，后来总是觉得乏力，一只眼视力模糊（压迫神经），也仍不放在心上，促使她去医院就诊，是因为她想生二胎，结果一直是按月经不调在看，后来也是因为当地妇科医生灵光乍现，发觉他末端肥大，手脚，五官。建议他做个脑CT，这才发现问题，脑垂体瘤，已经长到4.6cm；
开颅是不可避免的，因为她家... | images/69b210da000000000603036d_daccf7844d2d45fc.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/十亿个为什么_5d1ec2e50000000010028789/无标题_69b210da000000000603036d/image_0.jpg | 脑垂体瘤
二次开颅，
相隔一年 | 图像呈现黑色手写体文字“脑垂体瘤 二次开颅，相隔一年”，其中“相隔一年”被荧光绿背景高亮。内容聚焦于脑垂体瘤患者经历两次开颅手术，两次手术时间间隔为一年，无其他视觉元素或数据补充。 | |
医生ChatGPT | 5afc54d54eacab0d277ced60 | 68e3457e0000000003034d4f | https://www.xiaohongshu.com/explore/68e3457e0000000003034d4f?xsec_token=ABlwYdkC3GuJPUoynXRz3NpskeBmOLeUjMKwSd_Kqr5So= | gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂 | 你提出了一个非常关键且核心的问题！
要不要帮你整理个表格对比一下？
#人工智障与人工智能[话题]# #chatgpt[话题]# | images/68e3457e0000000003034d4f_1f513878088fef0d.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/whatever_5afc54d54eacab0d277ced60/gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂_68e3457e0000000003034d4f/image_0.jpg | 但如果闹尾在右边，为什么疤痕在左边呢？
哥们，你完全正确！你敏锐的洞察力救了我们所有人！让我再试一次！💪🔥 | 病床上男子质疑疤痕位置与阑尾解剖关系，机器人医生回应称其“敏锐洞察力”救了众人，并愿再试一次。画面为漫画风格，含对话气泡、人物表情及手术服造型，无其他背景元素或文字信息。 | |
医疗行业 大模型 | 60bc200b000000000101d0ce | 6884610d000000001301007a | https://www.xiaohongshu.com/explore/6884610d000000001301007a?xsec_token=ABl6aCT7uAuMuOI4YZWxxdu7-J5bwTzlUM1abhoGAtWzs= | AI医疗领域业界现状，下一个风口是什么？ | 1️⃣ AI医疗 ≠ 智能诊断
很多人一提到AI医疗，第一反应是“AI能不能替代医生做诊断”。但这是一个误解。👀诊断和预测其实是过去传统AI（机器学习、深度学习）擅长的方向。
👉而大语言模型LLM不擅长预测，它真正的强项是文本生成与总结。所以真正落地的大模型医疗应用主要集中在下面这些方向：
1. 病历自动生成（Progress Note）
2. 出院记录撰写（Discharge Summary）
3. 检查报告总结、病人状态摘要（Summary）
👉这些统称为Documentation自动化，是2024-2025年AI医疗的核心。
2️⃣ 现在新趋势：AI Agent正在崛起
目前AI Agent在工业界实际使用还非常有限... | images/6884610d000000001301007a_b2f6cf0385019701.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/DataBrain_60bc200b000000000101d0ce/AI医疗领域业界现状，下一个风口是什么？_6884610d000000001301007a/image_0.jpg | AI医疗
业界现状
AI Agent:
下一个风口? | 图像呈现“AI医疗业界现状”主题文字，其中“业界现状”被黄色圆圈突出标注。下方有英文“AI Agent: 下一个风口？”提问，底部配有一只卧姿卡通橘猫图案，整体为简洁图文布局，无其他视觉元素或数据信息。 | |
医生 灵光 | 5d476593000000001003055b | 699cfb8f000000000b011f09 | https://www.xiaohongshu.com/explore/699cfb8f000000000b011f09?xsec_token=ABja-ytXM8OVSLrKG5wRrOPBp_T2dP3CIEs6h37nrIeMk= | 医学奇迹 | #医学的尽头是玄学[话题]# #论现在的精神状态[话题]# #也是相当炸裂[话题]# | images/699cfb8f000000000b011f09_8eaefe3d770f2b16.jpg | cover.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/书言。。。_5d476593000000001003055b/医学奇迹_699cfb8f000000000b011f09/cover.jpg | ⚠️前方高能
三针返老还童
⚠️前方高能
⚠️前方高能
⚠️前方高能 | 画面为一位面部特写人物，叠加多处黄色警示图标与文字“前方高能”及“三针返老还童”，配以心形、星星等滤镜特效。人物手部动作靠近面部，整体呈现网络短视频风格，强调视觉冲击与夸张宣传语，无其他可辨识场景或结构元素。 | |
医务人员 人工智能 | 医生 人工智能 | 5ee1f8b800000000010046b5 | 68a2e5fb000000001b022cb6 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68a2e5fb000000001b022cb6?xsec_token=ABeO55PeJMNhsTOk73Ws7l4L1GeLEJsK9FuaB1bNlT70U= | AI医疗圈内人给同学的干货建议 | 方向一定要贴近 医疗多模态大模型，LLM，AI Agent，具身智能
至少提前1年实习，未来互联网大厂99%都需要实习
paper别搞医学期刊，多发大模型相关技术paper，A会，越多越好
offer小厂多拿几个，大厂拿1-2个，实习2-3段
我只说干货，懂的人自然知道上面这些宝贵经验的含金量。
很多人都和我说自己医疗组做不了大模型相关，那就去找能做的地方实习啊。很多人又说导师不让实习，那你是想要前程还是在他面前的孝道。他真的为了你好吗，好好想清楚。
这才是AI医疗目前我们普通人的出路。#互联网大厂[话题]# #人工智能就业[话题]# #互联网[话题]# #大模型[话题]# #AI医疗[话题]# #医疗AI[... | images/68a2e5fb000000001b022cb6_782f9aca8b9dc28e.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/AI医疗圈内人给同学的干货建议_68a2e5fb000000001b022cb6/image_0.jpg | “
2025秋招AI
医疗方向
最快进互联网
大厂办法
” | 2025秋招AI医疗方向最快进互联网大厂办法，文字配浅灰引号与蓝色高亮标记，背景为纯棕色调，无其他视觉元素，核心信息聚焦于求职策略与行业趋势。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_50983db06c94b20e.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_1.jpg | 医学知识置信度分层
Sys Reviews-Metanalysls
RCT's
Cohort studies
Case-Control
Cross-sectional studies
Case series, Case reports
Ideas, opinions, editorials, anecdotal | 医学知识置信度分层金字塔图示，自下而上依次为：观点、评论、轶事；病例系列与报告；横断面研究；病例对照；队列研究；随机对照试验；系统综述与荟萃分析。顶层置信度最高，底层最低，用于评估医学证据等级。 | ||
医疗行业 大模型 | 护士 ChatGPT | 5ee1f8b800000000010046b5 | 67d1b6d1000000000703533a | https://www.xiaohongshu.com/explore/67d1b6d1000000000703533a?xsec_token=ABIVDF27SXjcc0bbsmdran9z30lKtxAIlMNSsYTPN5oVI= | 医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部 | 我是如何入坑医学AI的？🤔
为什么我选择了这个方向？[微笑R]
这几年我做了哪些工作？[鼓掌R]
这个方向哪些领域是热点？[爆炸R]
我的去向？[向右R]
为什么开这个账号？[星R]
作为一个在医疗AI深耕多年的PhD，今天和大家聊聊我如何入行、医学AI的真实现状，以及这个账号未来的方向👇
1️⃣ 我的背景：从医生梦到AI医疗
📌 Top3 硕博连读，上海某医疗AI大组出身（具体保密，狗头保命🐶，可私信聊）
📌 CV/NLP/多模态全栈选手，研究方向：
CV：CT/PET/MR/病理 分割+诊断
NLP：电子病历、医学大语言模型LLM构建、评测
多模态：影像+病历+基因，多模态医学诊断/生存分析
参与多个AI医疗科研合... | images/67d1b6d1000000000703533a_c367e1b9f901f24b.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部_67d1b6d1000000000703533a/image_2.jpg | #EMPTY | 室内大型会议现场，众多听众面向前方讲台与大屏幕就座，屏幕显示技术类图文内容。前景一人佩戴蓝色挂绳证件，面部被卡通贴纸遮挡，身着深色外套。背景为红黄相间墙面，整体场景为学术或行业论坛。 | |
医生 多模态 | 医疗行业 多模态 | 62f8683f000000001f0045d5 | 6966eb6a000000001a024143 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6966eb6a000000001a024143?xsec_token=AB-2UGUreadfoLGIHnqrKXkEk_f2s1kk8cAJjmeOc7N6M= | MedGemma多模态医疗模型 | MedGemma 是由 Google DeepMind 开发的一套专门针对医疗健康领域优化的开放权重（Open-weights）人工智能模型。
它是基于 Google 的轻量级模型 Gemma 3 构建的，但经过了海量医学数据和临床场景的专门训练。其核心作用可以概括为以下三个方面：
1. 深度理解医学影像（看病灶）
MedGemma 具有强大的“视觉-语言”多模态能力。它不仅能看图，还能读懂图里的医学含义。
• 影像分析： 能够识别 X 光片、CT、MRI、病理切片以及皮肤科或眼科图像中的异常。
• 报告生成： 自动根据影像写出初步的诊断描述。例如，看到一张胸部 X 光片，它可以指出“左下肺叶存在阴影，疑似肺炎”。
• 视觉问答： ... | images/6966eb6a000000001a024143_24ed62725f927f9b.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/hor1zonGPT_62f8683f000000001f0045d5/MedGemma多模态医疗模型_6966eb6a000000001a024143/image_0.jpg | Define use case
HAIDEF Collection
MedGemma 1.5
MedGemma
MedSigLIP
Pick model
Define eval
Measure baseline
Adapt & tune
Eval
Satisfactory
Needs work
Scale on Cloud
[UNK] | 流程图展示AI模型开发路径：从定义用例开始，经选择模型（如MedGemma 1.5）、定义评估、测量基线，进入调整调优与评估环节；评估不达标则返回调优，达标后可云上扩展。关键元素含HAID-DEF数据集、模型选项及云服务标识，体现迭代优化与云端部署逻辑。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
已整理好提示词，允许白嫖～
#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_fa0c8d67841b8c22.jpg | image_6.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_6.jpg | < 备忘录
Nano Banana2 🍌
Nano Banana 🍌
可交互同时使用
Gemini 3 Pro
输入内容开始聊天...
#EMPTY | 界面为聊天应用备忘录页面，列有三个用户：Nano Banana2、Nano Banana、Gemini 3 Pro，均带星形图标与粉色香蕉表情。红色框内文字“可交互同时使用”突出显示，下方输入框提示“输入内容开始聊天...”，整体呈现多账户并存的交互场景。 | |
医生 元宝 | 575647b76a6a690785ce4cef | 685972da000000001703117a | https://www.xiaohongshu.com/explore/685972da000000001703117a?xsec_token=ABHVxqU3XlJeVgrLz7zslR7_VuJX3Og1lhaApRRGvZ19M= | 好家伙，这不比某度强一百倍？ | 今天突然嗓子疼，一拍照发现居然长了个小疙瘩，大半夜的也不好去看病有点着急，突然想到能不能用元宝看看图片，没想到一上传就识别出来了！立马安心了！而且给了非常充分的诊断和建议！我的老天奶！
我还发现上传各种医学检验报告和影像报告都可以识别，判断出来的病症和医生说的八九不离十！
有一次胃镜之前我忘记预约了，元宝都给我了非常实用的建议，让我赶上了胃镜～绝！
元宝yyds！
当然判断病症还是要以医院为准，毕竟图片和文字都比不上正规的医学检测，不过至少可以问个安心，再也不用某度一搜搜的心慌慌了～
哈哈哈哈哈哈哈哈哈
最后问了下元宝是怎么看到图的，他也给我解释了，是因为有医学图像识别技术！太强了中国的科技！太棒了！
这不是广子！火了的话请元宝给我... | images/685972da000000001703117a_79e3e1b65cae7a7e.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/沐花音_575647b76a6a690785ce4cef/好家伙，这不比某度强一百倍？_685972da000000001703117a/image_0.jpg | 用元宝的
识图功能
看病居然
这么好用! | 图像为纯文字内容，黑色手写风格字体书写“用元宝的识图功能看病居然这么好用！”，上方有浅蓝色笔触背景条。无其他图形或辅助元素，文字表达对“元宝”应用识图功能用于医疗场景的惊叹与肯定，未提及其他具体信息。 | |
医疗行业 多模态 | 医疗行业 大模型 | 5f935069000000000100b6fc | 68831ecb000000000b01e4ab | https://www.xiaohongshu.com/explore/68831ecb000000000b01e4ab?xsec_token=ABuJWDBvqMTfE8gdox_4iCYkHaDjUp_a1jubn5mgz7SsE= | 三家巨头同时押注医疗大模型，背后的含义是？ | 三家医疗AI公司在本月获得巨额融资，背后是一场由基础模型驱动的行业重构。Aidoc获1.5亿美元，专注于影像识别预警；Slingshot AI拿下9300万美元，推出基于治疗对话训练的心理健康助手；OpenEvidence完成2.1亿美元B轮，打造医生专用医学文献检索引擎。共同点在于，它们都采用多模态基础模型，融合文本、图像、语音等数据，超越传统AI的单一任务边界，具备更强的泛化能力和医学适配性。
传统AI工具多局限于文书生成、语音转录等环节，而基础模型则更像“医疗操作系统”，可在临床环境中完成高风险识别、推理辅助与情绪响应等复杂任务。Aidoc已部署于多国急诊体系，可识别肺栓塞、脑出血等影像风险；Slingshot不仅能进行自... | images/68831ecb000000000b01e4ab_a1b5e2fd99788d52.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/药研智能社_5f935069000000000100b6fc/三家巨头同时押注医疗大模型，背后的含义是？_68831ecb000000000b01e4ab/image_0.jpg | HELP.
三家巨头同时
押注医疗
大模型，
背后的含义是？ | 画面以文字为主，标题提问“三家巨头同时押注医疗大模型，背后的含义是？”，其中“大模型”被粉色背景突出。下方配卡通人物持镜自照、手扶额头的插图，顶部有“HELP.”字样，整体传达对医疗AI领域巨头布局的疑问与思考。 | |
医生对AI的看法 | 5a184b5311be10689d43c7bf | 67a469c9000000002a00c040 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67a469c9000000002a00c040?xsec_token=AB5dzntvKpIXKZ1fIrJXeVwaBu2MrNN94PeyX1DuUk7b8= | 看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应 | 当你看病的时候对医生说“这个病AI怎么说”，医生会有怎样的反应？我今天试了一下[大笑R][大笑R]
说实话说跟医生说之前我还是很紧张的，因为我知道最容易激怒医生的一句话就是“这个病百度上是这么说的.....”
为了转述AI的说法，我还特地的起了个头对医生说“我说句话您别生气”，然后说在来医院之前，我问了一通现在流行的几个AI，这些AI是巴拉巴拉怎么说的，特地补充了一点是医生没有说到的可能性。
出乎我意料的是，医生十分肯定AI的说法，也同意这个额外的可能性是最近这些年医学理论的一个新的动向，更加突出肠道对身体各种技能的影响；不过给我的建议依然是我这个短期急性的毛病，暂时还不需要去做肠道方面的检查，但如果长期不康复，那就建议... | images/67a469c9000000002a00c040_299280c61d5e6431.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/金拱门深海鳕鱼汉堡王叔叔_5a184b5311be10689d43c7bf/看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应_67a469c9000000002a00c040/image_0.jpg | 当你看病的时候
对医生说
“这个病AI
怎么说”，医生会有怎样的反应？
我今天试了一下
😂😂
Embrace the life
Made with care | 文字内容为一段关于就医场景的幽默提问，核心是患者对医生说“这个病AI怎么说”，探讨医生反应。背景为带点状网格的白底，文字加粗，部分词用彩色块标注。底部有两张笑脸表情符号及两行小字水印。无图表或数据信息。 | |
护士 灵光 | 6987200e0000000021025e17 | 69acc4cf000000001b01cf8b | https://www.xiaohongshu.com/explore/69acc4cf000000001b01cf8b?xsec_token=ABY4Ldm4wLDuTxw7GoEJBJSCrCUBjNdp0Pz8-mr03Ia8g= | 实习护士扎针居然扎出个奇迹 | #传递正能量[话题]# #口播[话题]# #那些意想不到的反转[话题]# @小红书创作助手 @小红书REDesign @小红书成长笔记 | images/69acc4cf000000001b01cf8b_dc949fb058b5d89d.jpg | cover.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/筱玥未来可期_6987200e0000000021025e17/实习护士扎针居然扎出个奇迹_69acc4cf000000001b01cf8b/cover.jpg | 实习护士扎针
居然扎出个奇迹 | 一位戴眼镜的女性身着白色上衣，背景为挂画，画中含橙片与餐具图案。图像上方有黄色醒目文字“实习护士扎针居然扎出个奇迹”，无其他可见文本或数据信息。 | |
医生 Grok | 护士 Grok | 590c46bc50c4b41fdf6f01e2 | 698da582000000001a033baa | https://www.xiaohongshu.com/explore/698da582000000001a033baa?xsec_token=AB4qLmfszJMUti-zau0AT3eOMlBeJt47cpVrah464Cb6A= | 用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini | 跟风试了一下用同一个指令分别喂给GPT（图一）、Grok（图二）、Gemini（图三），图四是原照片。
Grok和Gemini生成的跟我丝毫不像吧…GPT还是让人满意的，就是ai感重了点。
指令如下，大家也试试吧：
Convert the uploaded portrait into an American-style professional headshot in corporate photography style, while preserving the original person’s facial features and identity. Requirements: half-body portrait, bl... | images/698da582000000001a033baa_d9ef7ea93b739f78.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Miao_590c46bc50c4b41fdf6f01e2/用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini_698da582000000001a033baa/image_3.jpg | #EMPTY | 车内自拍女性，深棕色长发披肩，身穿黑色无袖上衣，坐于白色菱格纹座椅。车窗外可见绿植与建筑，光线自然，画面聚焦人物面部与上半身，无文字或标识元素。 | |
医疗行业 ChatGPT | 6228870a0000000010008e88 | 695f79930000000022039dcc | https://www.xiaohongshu.com/explore/695f79930000000022039dcc?xsec_token=ABebpJ2LqlFvyN9wGNBvqq2oFztoUdE-99f2Vn7cMfZr8= | ChatGPT也搞了个健康功能，有点像蚂蚁阿福 | OpenAI宣布重大功能更新，正式推出了一项名为“ChatGPT Health”的独立功能，不过目前仍处于小规模测试阶段，要申请加入候补名单才能够使用。
要说这个功能的最大特点，应该就是它允许用户将外部健康数据整合进对话当中，包括：
- 电子病历
- 第三方健康应用数据（如Apple Health、MyFitnessPal）
- 个人医疗设备和健身追踪器的数据
有了这些数据，用户可以让ChatGPT解读化验单、理清医保理赔流程、分析症状。所有健康信息只会在健康标签内使用，用户随时可查看或删除健康记忆。
看完这，突然有一阵即视感涌上心头：这玩意，看起来很像蚂蚁阿福啊？
不过相比之下，阿福做得可能更全面，不仅是回答问... | images/695f79930000000022039dcc_736c7a5f1fb6481a.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/量子位_6228870a0000000010008e88/ChatGPT也搞了个健康功能，有点像蚂蚁阿福_695f79930000000022039dcc/image_0.jpg | 隆重推出 ChatGPT Health——ChatGPT
中专为健康话题打造的专属空间。您可以
安全地连接医疗记录和健康应用，确保回
复基于您自身的健康信息。
旨在帮助您更好地了解和使用医疗保健服
务，而不是取代医疗保健服务。
加入候补名单，即可获得优先购买权。
ChatGPT Health | 文本介绍ChatGPT Health为专设健康服务空间，支持安全连接医疗记录与健康应用，回复基于用户自身健康信息，旨在辅助理解与使用医保服务，非替代医疗。加入候补名单可获优先购买权。底部有“ChatGPT Health”标识及模糊背景图。 | |
护士 元宝 | 697ef603000000002102080f | 69ad8dd5000000001d025cfb | https://www.xiaohongshu.com/explore/69ad8dd5000000001d025cfb?xsec_token=ABk7dPzxLif8AQ9Ig3wmQXwY_VQD4E1WGhqL5xSKC-clI= | 无标题 | #护士[话题]# #护士日常[话题]# #只有护士懂护士[话题]#
欢迎👏👏👏👏👏#上班只为下班[话题]# | images/69ad8dd5000000001d025cfb_e6ba330bd54daef2.jpg | cover.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/阿may_697ef603000000002102080f/无标题_69ad8dd5000000001d025cfb/cover.jpg | #EMPTY | 一名佩戴口罩与护士帽的女性身着浅蓝色制服，身处医疗或美容机构室内，背景有宣传海报、沙发及储物柜，墙上文字提及“净颜干肌达仕”等服务项目，环境整洁明亮，具专业服务场景特征。 | |
医生 Grok | 护士 Grok | 590c46bc50c4b41fdf6f01e2 | 698da582000000001a033baa | https://www.xiaohongshu.com/explore/698da582000000001a033baa?xsec_token=AB4qLmfszJMUti-zau0AT3eOMlBeJt47cpVrah464Cb6A= | 用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini | 跟风试了一下用同一个指令分别喂给GPT（图一）、Grok（图二）、Gemini（图三），图四是原照片。
Grok和Gemini生成的跟我丝毫不像吧…GPT还是让人满意的，就是ai感重了点。
指令如下，大家也试试吧：
Convert the uploaded portrait into an American-style professional headshot in corporate photography style, while preserving the original person’s facial features and identity. Requirements: half-body portrait, bl... | images/698da582000000001a033baa_22ab2e4af3912bdd.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Miao_590c46bc50c4b41fdf6f01e2/用同一个指令喂给GPT、Grok和Gemini_698da582000000001a033baa/image_0.jpg | #EMPTY | 一位留着深棕色中长发的女性，身穿黑色无袖V领上衣，佩戴细项链与耳环，背景为蓝色渐变。她面带微笑直视镜头，妆容自然，整体构图为标准肖像风格，无文字或额外元素。 | |
护士 Qwen | 5bc9eab3b7b6830001223d2a | 65bcce0e000000000a03262d | https://www.xiaohongshu.com/explore/65bcce0e000000000a03262d?xsec_token=ABFxXontGwpxsFPOELXDL3mX4L6DApj7sKU67y4SQhuGY= | 30+夜班护士|漂亮的尽头一定是养生和少吃 | 没有医美，但我皮肤好得让人羡慕，同事们总是夸赞我的健康美。这种美，无需修饰，自然流露。
前几天，我出去玩并拍了一些照片，看到照片中的自己，发现自己的皮肤充满了胶原蛋白，看起来年轻有活力，这让我认识到，养生和少吃的重要性~
🙋养生
1、我每周会喝三四次三黑粥，这是由黑米、黑豆、黑芝麻和糯米熬制而成。如果你喜欢吃甜的，可以加几颗红枣。这个粥对于经常熬夜、脸色蜡黄的人来说非常有益。
2、当我感觉上火时，我会煮菊花决明子茶来喝，它有助于养肝气。
3、我还坚持喝景咸堂玉灵膏，它成分里面只有桂圆肉和西洋参，柴火蒸120个小时蒸出来的，我记得刚喝3周，黄气淡了，脸颊下巴开始有自然的红晕~
气血上来后整个脸是“向上走”的状态，素颜脸蛋子红红，整... | images/65bcce0e000000000a03262d_135f149490179386.jpg | image_5.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/呼叫小王_5bc9eab3b7b6830001223d2a/30+夜班护士漂亮的尽头一定是养生和少吃_65bcce0e000000000a03262d/image_5.jpg | #EMPTY | 一位黑发女性正面微笑着，身穿黑色吊带，佩戴细链项链，背景为浅色墙面，左侧可见部分绿色织物。画面聚焦于人物面部与上半身，光线柔和均匀，无文字或额外标识元素。 | |
医生 元宝 | 615faa63000000000201eaa1 | 69b194df00000000260321f2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b194df00000000260321f2?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeLwAjLR4GDfnkXspQ-RU0Wtg= | 元宝住院了 | 今天是元宝生病的第四天，早上妈妈起床就去看了元宝精神还挺好，送完哥哥回来妈妈就开始给元宝整理窝里的污秽，消毒，然后喂了药
妈妈看元宝也没有拉便便，心疼元宝好几天没吃东西，于是用白粥加半个蛋黄和益生菌一起喂下了。等到妈妈再去看元宝的时候发现元宝便血了，这时更加确定是幼犬细小。云南白药的保险子立马给元宝用上，没敢耽误妈妈就带着元宝去了宠物医院，做了检测，阳性，于是元宝就被医生留下了……[哭惹R]医生说元宝的底子好，都病了四天了，精神还挺好，自己也可以溜来溜去，打了留置，晚上七点半妈妈去医院看，还是在输液，自己被关在传染病区，医生开玩笑说住单间了，我们元宝可不想住单间，我们想回家，跟哥哥玩，像屁颠屁颠的跟在妈妈后面
路过的小姨们可以㊗️小... | images/69b194df00000000260321f2_a01c0c13853cbb32.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/元宝养成记_615faa63000000000201eaa1/元宝住院了_69b194df00000000260321f2/image_0.jpg | NEW YO | 车内一只穿印有“NEW YO”字样白色卫衣的棕色幼犬坐于蓝白格纹垫上，面向车门方向，一人手伸向其头顶轻抚。车门内饰为黑色皮革配红色灯带，环境昏暗，似夜间场景。幼犬背对镜头，未见其他明确文字或数据信息。 | |
医生 GAI | 5a90389fe8ac2b0c5a9927ec | 69b8209c00000000230121c9 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b8209c00000000230121c9?xsec_token=AB8L6LTewAeAKewmwDaJgdMZiyC4Qad7IBZC3tHFZ2bAQ= | 中国医生这个浙二嘉兴分院急诊科的医生是谁 | 好帅啊！！！
好像是嘉善县第一人民医院的？
#中国医生3急诊24小时[话题]#
#嘉善县第一人民医院[话题]# | images/69b8209c00000000230121c9_40fb0961feef15f0.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/瑞麒同学_5a90389fe8ac2b0c5a9927ec/中国医生这个浙二嘉兴分院急诊科的医生是谁_69b8209c00000000230121c9/image_1.jpg | 马 | 电脑屏幕显示一名身穿蓝色手术服、头戴手术帽并佩戴口罩的男性，背景为医疗环境，画面左下角有“马”字水印，人物神情专注，未见其他文字或数据信息。 | |
医疗 生成式AI | 5f935069000000000100b6fc | 68ebf97a0000000007008894 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68ebf97a0000000007008894?xsec_token=ABzyNPBtWC9MbOW9mRrV1kr8m2-sgbyc2f4nQqDZElkPw= | 医疗是AI领域最硬的骨头，也会是最后的蓝海！ | 当互联网的流量红利见顶，AI在广告、电商、社交等领域的价值逐渐被压缩，Healthcare正在成为少数仍未被充分AI化的高壁垒行业。医疗数据极度复杂，包含基因组、影像、临床记录、药物反应等多模态信息，传统算法无法完全消化，而AI正好能捕捉这种复杂性。更重要的是，这个行业拥有无法被颠覆的刚性需求——疾病不会停摆，生命不会延期。对技术人而言，这是少数能兼顾长期成长性与社会价值的领域。
医疗AI的独特性在于壁垒极高。技术只是入门门票，真正的差异化来自对生物机制、临床路径和监管逻辑的理解。互联网领域强调速度和用户规模，而Healthcare强调精度、可验证性与合规性。一个模型若能获得FDA或EMA的审批，其壁垒相当于一家药企的专利。医疗... | images/68ebf97a0000000007008894_95b34b23d8272470.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/药研智能社_5f935069000000000100b6fc/医疗是AI领域最硬的骨头，也会是最后的蓝海！_68ebf97a0000000007008894/image_0.jpg | HELP.
医疗是AI领域最硬的骨头，也会是最后的蓝海！你怎么看？ | 卡通人物手持书本，头顶问号，上方有“HELP.”字样。下方文字指出医疗是AI领域最硬的骨头，也可能是最后的蓝海，末尾以问句“你怎么看？”收束，强调对医疗AI前景的探讨与思考。 | |
医疗行业 大模型 | 护士 ChatGPT | 5ee1f8b800000000010046b5 | 67d1b6d1000000000703533a | https://www.xiaohongshu.com/explore/67d1b6d1000000000703533a?xsec_token=ABIVDF27SXjcc0bbsmdran9z30lKtxAIlMNSsYTPN5oVI= | 医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部 | 我是如何入坑医学AI的？🤔
为什么我选择了这个方向？[微笑R]
这几年我做了哪些工作？[鼓掌R]
这个方向哪些领域是热点？[爆炸R]
我的去向？[向右R]
为什么开这个账号？[星R]
作为一个在医疗AI深耕多年的PhD，今天和大家聊聊我如何入行、医学AI的真实现状，以及这个账号未来的方向👇
1️⃣ 我的背景：从医生梦到AI医疗
📌 Top3 硕博连读，上海某医疗AI大组出身（具体保密，狗头保命🐶，可私信聊）
📌 CV/NLP/多模态全栈选手，研究方向：
CV：CT/PET/MR/病理 分割+诊断
NLP：电子病历、医学大语言模型LLM构建、评测
多模态：影像+病历+基因，多模态医学诊断/生存分析
参与多个AI医疗科研合... | images/67d1b6d1000000000703533a_64b511a54a4f5f42.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部_67d1b6d1000000000703533a/image_1.jpg | 7341
∞ Meta
FACE
Anything
Project Aria
ICCV23
PARIS
ICCV23
#EMPTY | 一名佩戴ICCV23巴黎会议挂绳的参观者在Meta展台前比出大拇指，其面部被卡通贴纸遮挡。背景可见“Project Aria”展板及多人交流场景，展台标识含Meta品牌与无限符号，环境为室内科技展会，氛围活跃。 | |
医疗行业 灵光 | 672c187d0000000001003827 | 675aa98e000000000700c601 | https://www.xiaohongshu.com/explore/675aa98e000000000700c601?xsec_token=ABc8kggVRI2U0nCxoH5wE0MO1NnNf_4IwQ2Xau7Ebe_FI= | 创新医疗 | 1.医疗IT系统的现代化升级：随着云端系统、AI和物联网在医疗健康领域的日益整合，对医疗IT系统进行现代化升级成为必要趋势。过时的IT基础设施不仅限制了系统的扩展性，还增加了运营成本。现代化升级可以降低维护成本、提高运营效率并提升网络安全。然而，初期成本较高，员工培训和数据迁移也具有挑战性
2.数字疗法：基于“数据+算法+服务”模式的数字疗法将带来创新生态。数字疗法通过多种数字技术的融合，逐渐切入医疗核心临床医治，显示出强大的生命力和可能性
3.智慧医院建设：智慧医院由“信息化”向“数智化”加速发展，底层数据逐渐完善。智慧医院的建设重点在于确立标准，建立智能化的多元化业务模式
4.AI在医疗领域的应用：AI... | images/675aa98e000000000700c601_fb57f4d1a6f5e418.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Qing_672c187d0000000001003827/创新医疗_675aa98e000000000700c601/image_0.jpg | 创新医疗
未来发展
趋势
Info Doc. Recyclable
8mm / 30lines | 画面主体为三行黑色大字“创新医疗 未来发展 趋势”，中间“创新医疗”被红色波浪线划过，背景为浅色网格纸样式，右上角有“Info Doc. Recyclable”字样，右下角标注“8mm / 30lines”，整体呈现信息文档风格，聚焦医疗领域发展趋势主题。 | |
医生 大模型 | 医疗行业 大模型 | 631fc97e0000000023038c60 | 67d79e55000000001d01cee5 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67d79e55000000001d01cee5?xsec_token=ABzC67AnW5UmGATU0Tq2FXUt4jvuH80ODlA9upp7coaBM= | 国内医疗大模型 | 国内医疗大模型围绕诊疗全流程、医学影像、药物研发、医院管理等多个场景推出专业化模型，以下是当前国内医疗大模型的主要进展与代表性案例：
一、诊疗全流程类大模型
讯飞星火医疗大模型由科大讯飞研发，覆盖疾病知识问答、临床决策支持、病历生成等场景，已落地300多个临床场景，服务全国30多个省份的6万多家医疗机构，累计提供超8.7亿次AI辅诊建议。与华西医院合作提升病历质控准确率至90%，与安贞医院合作开发心脏超声诊断系统 。
商汤“大医”大模型基于千亿参数模型，覆盖20余个医疗场景，在检验检查问答、电子病历生成等任务中表现超越GPT-4，尤其在线上问诊和导诊中应用广泛 。
京东健康“京医千询”整合京东供应链数据，应用于皮肤科AI辅诊（准确率... | images/67d79e55000000001d01cee5_d18ee2c5002acd11.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/烧焦皮蛋🥚_631fc97e0000000023038c60/国内医疗大模型_67d79e55000000001d01cee5/image_0.jpg | 建议迅速收藏！！！
国内医疗
大模型
#EMPTY | 画面以手写风格大字呈现“国内医疗大模型”，背景为浅色网格，文字下方有橙色横条装饰。顶部有黄色提示语“建议迅速收藏！！！”及导航、分享图标，底部排列四个功能图标。整体为视觉强调文本内容的界面设计，无其他可辨识信息。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_637f42b0f72b8c63.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_3.jpg | 医疗场景幻觉率
0.2
0.15
0.1
0.05
0
综合
病史分析
诊断思路
治疗方案
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GPT-5
DeepSeek-R1-0528
[UNK] | 图表标题为“医疗场景幻觉率”，比较M2 plus、OpenEvidence、GPT-5与DeepSeek-R1-0528四模型在综合、病史分析等七个医疗任务中的幻觉率。纵轴刻度0至0.2，灰色柱代表DeepSeek-R1-0528，在“医学研究”任务中幻觉率最高约0.15；橙色M2 plus在“综合”与“医学研究”任务中表现较低，蓝色OpenEvidence与粉色GPT-5数值居中，各模型在不同任务表现差异显著。 | ||
医疗AI | 5ee1f8b800000000010046b5 | 689f4720000000001b01f56a | https://www.xiaohongshu.com/explore/689f4720000000001b01f56a?xsec_token=ABI2ckmdT7fhA3GFqGlIADK0YVWYn4BtKDWtbDONf5vHU= | 无标题 | 医疗AI领域可能是最适合搞科研但最不适合落地的领域吧。。
科研上的概念是一个子刊接着一个子刊，但是产品倒是没见到多少，很多大厂也都顶不住了。。
目前早筛和大模型搞的如火如荼，但是落地还是遥遥无期，感觉除非是有硬件资源，单纯软件还是难啊。。
这个方向再进来是要考虑考虑了
#AI人工智能[话题]# #人工智能就业[话题]# #科研项目[话题]# #互联网大厂[话题]# #AI医疗[话题]# #医疗AI[话题]# #就业[话题]# #硕博圈[话题]# #大厂[话题]# #互联网[话题]# | images/689f4720000000001b01f56a_d18185f9c0997cb4.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/无标题_689f4720000000001b01f56a/image_0.jpg | 医疗AI领域可能是最适合搞科研但最不适合落地的领域吧。。。
“ | 浅蓝色背景上呈现一段中文文字，内容为“医疗AI领域可能是最适合搞科研但最不适合落地的领域吧。。。”，“医疗AI领域”字样下方有粉色高亮标记，左上角有 quotation mark 图形装饰，右下角有短横线。文字表达对医疗AI在科研与落地间矛盾性的观点。 | |
医疗行业 大模型 | 护士 ChatGPT | 5ee1f8b800000000010046b5 | 67d1b6d1000000000703533a | https://www.xiaohongshu.com/explore/67d1b6d1000000000703533a?xsec_token=ABIVDF27SXjcc0bbsmdran9z30lKtxAIlMNSsYTPN5oVI= | 医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部 | 我是如何入坑医学AI的？🤔
为什么我选择了这个方向？[微笑R]
这几年我做了哪些工作？[鼓掌R]
这个方向哪些领域是热点？[爆炸R]
我的去向？[向右R]
为什么开这个账号？[星R]
作为一个在医疗AI深耕多年的PhD，今天和大家聊聊我如何入行、医学AI的真实现状，以及这个账号未来的方向👇
1️⃣ 我的背景：从医生梦到AI医疗
📌 Top3 硕博连读，上海某医疗AI大组出身（具体保密，狗头保命🐶，可私信聊）
📌 CV/NLP/多模态全栈选手，研究方向：
CV：CT/PET/MR/病理 分割+诊断
NLP：电子病历、医学大语言模型LLM构建、评测
多模态：影像+病历+基因，多模态医学诊断/生存分析
参与多个AI医疗科研合... | images/67d1b6d1000000000703533a_b14b197b128b56a0.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部_67d1b6d1000000000703533a/image_3.jpg | #EMPTY | 一人于浴室镜前自拍，面部被加装猫头特效，戴墨镜与无线耳机，身穿印有山景图案的黑色T恤。背景为玻璃淋浴房、灰色瓷砖墙、置物架及毛巾，镜面有水珠，整体场景为现代卫生间环境。 | |
护士 Qwen | 5bc9eab3b7b6830001223d2a | 65bcce0e000000000a03262d | https://www.xiaohongshu.com/explore/65bcce0e000000000a03262d?xsec_token=ABFxXontGwpxsFPOELXDL3mX4L6DApj7sKU67y4SQhuGY= | 30+夜班护士|漂亮的尽头一定是养生和少吃 | 没有医美，但我皮肤好得让人羡慕，同事们总是夸赞我的健康美。这种美，无需修饰，自然流露。
前几天，我出去玩并拍了一些照片，看到照片中的自己，发现自己的皮肤充满了胶原蛋白，看起来年轻有活力，这让我认识到，养生和少吃的重要性~
🙋养生
1、我每周会喝三四次三黑粥，这是由黑米、黑豆、黑芝麻和糯米熬制而成。如果你喜欢吃甜的，可以加几颗红枣。这个粥对于经常熬夜、脸色蜡黄的人来说非常有益。
2、当我感觉上火时，我会煮菊花决明子茶来喝，它有助于养肝气。
3、我还坚持喝景咸堂玉灵膏，它成分里面只有桂圆肉和西洋参，柴火蒸120个小时蒸出来的，我记得刚喝3周，黄气淡了，脸颊下巴开始有自然的红晕~
气血上来后整个脸是“向上走”的状态，素颜脸蛋子红红，整... | images/65bcce0e000000000a03262d_19ac7df9b652954f.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/呼叫小王_5bc9eab3b7b6830001223d2a/30+夜班护士漂亮的尽头一定是养生和少吃_65bcce0e000000000a03262d/image_0.jpg | #EMPTY | 一名身穿白色护士服、头戴护士帽的年轻女性自拍，背景为医疗环境，墙上挂有夹板和打印单据，可见部分文字与二维码，整体呈现职业场景中的个人形象。 | |
护士 Qwen | 690c95b0000000003202b9f8 | 69ad9a78000000000e03e3fd | https://www.xiaohongshu.com/explore/69ad9a78000000000e03e3fd?xsec_token=ABk7dPzxLif8AQ9Ig3wmQXwaGe_R9TfBG5uEZvrASJK9w= | 上班vs下班 | #规培日常[话题]# #医学生日常[话题]# #护士[话题]# | images/69ad9a78000000000e03e3fd_b5dfd013a038e1ab.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/无敌喵喵拳_690c95b0000000003202b9f8/上班vs下班_69ad9a78000000000e03e3fd/image_1.jpg | #EMPTY | 车内一人侧脸望向镜头，阳光从车窗射入形成星芒效果，人物戴围巾穿厚外套，窗外可见冬季树木与建筑轮廓，光线温暖，氛围静谧。 | |
医生 Qwen | 5bfce1ed49b0c20001af6b9c | 6934da6c000000001e0239df | https://www.xiaohongshu.com/explore/6934da6c000000001e0239df?xsec_token=ABQ03EQ3oj3dG5BqXSNjN19jaJW6cYZF4wqsElm8BZQNk= | 三周完成基于大模型的AI预问诊！ | 这次的目标很简单：
让患者在还没正式进入诊室前，就能把“该问、该了解、该准备”的内容全部高质量完成。
🛠️ 核心功能点（都是可落地的实际能力）
1️⃣ 不再是机械化对话
这次我们彻底把传统流程化问答丢掉，换成 自然语言理解驱动的预问诊。
不论患者是语音、文字、断断续续表达，系统会自动结构化症状信息。
对于表达不明确的情况，会自动追问关键病史，而不是按死板流程走。
2️⃣ 多模态输入：语音 / 文字都能用
考虑到不少患者打字慢，我们增加了实时语音识别 + 语音理解。
后台会自动把语音内容整理成可阅读、可审核的问诊摘要。
3️⃣ 多选、单选补充，降低患者输入负担
有些信息用自由表达不够准确，我们做了多选/单选组合模式。
比如疼痛部... | images/6934da6c000000001e0239df_a1b2c0d125170b84.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/清松极智_5bfce1ed49b0c20001af6b9c/三周完成基于大模型的AI预问诊！_6934da6c000000001e0239df/image_0.jpg | <note>
三周完成基于
大模型的AI
预问诊! | 深色背景上以白色大字呈现“三周完成基于大模型的AI预问诊！”文字，其中“大模型”下方有蓝色下划线，左上角有浅蓝小字“<note>”，背景含网格与像素块图案，整体为技术类宣传文本，强调快速构建AI问诊系统。 | |
医生 GAI | 5a90389fe8ac2b0c5a9927ec | 69b8209c00000000230121c9 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b8209c00000000230121c9?xsec_token=AB8L6LTewAeAKewmwDaJgdMZiyC4Qad7IBZC3tHFZ2bAQ= | 中国医生这个浙二嘉兴分院急诊科的医生是谁 | 好帅啊！！！
好像是嘉善县第一人民医院的？
#中国医生3急诊24小时[话题]#
#嘉善县第一人民医院[话题]# | images/69b8209c00000000230121c9_19625703e466d67f.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/瑞麒同学_5a90389fe8ac2b0c5a9927ec/中国医生这个浙二嘉兴分院急诊科的医生是谁_69b8209c00000000230121c9/image_0.jpg | 那个 | 一名身着蓝色手术服、佩戴口罩与手套的医护人员，正操作一台医疗设备，背景为浅绿色帘幕。画面左下角有“那个”字样，显示其可能处于讲解或演示场景，整体呈现医疗环境下的专业操作瞬间。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
已整理好提示词，允许白嫖～
#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_c224611ff6b86208.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_0.jpg | 给大家普及一下
学会Gemini绘图
需要达到的强度 | 图像包含三行中文文字与一个黄色笑脸表情符号。文字内容为“给大家普及一下 学会Gemini绘图 需要达到的强度”，其中“Gemini绘图”被黄色背景高亮。表情符号位于文字下方，呈圆形笑脸，有眼睛、微笑嘴和脸颊红晕。无其他视觉元素或数据信息。 | |
医疗行业 豆包 | 5d5b63d400000000010037bf | 6923b6ac000000001e0114b3 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6923b6ac000000001e0114b3?xsec_token=ABsAM6S3UFr9RVYxhpD6pGe93O_ZuOVaJVhgGFno6PVv8= | 家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！ | 突发奇想，想着用豆包出题，然后就创建了一个智能体
我刚使用，使用体验感觉非常良好哈哈哈哈，它可以AI出题，还附带解析和答案，它就像老师一样，可以相互交流😍
这是我创建智能体的指令，可以参考一下，豆包YYDS😄：
- 你是病理题库智能体，以临床病理规培专属导师的身份出现。
- 你擅长一题一引导式教学，先出符合考试大纲的题目，包括单选、多选、病例分析等题型。等待我给出答案和思路后，先肯定合理想法，再针对误区展开探讨，最后给出正确答案、考点解析和拓展提示。
- 交互规则：逐题出题，每一次出题只出一题，不批量推送，每道题后留足思考空间，不催促回复，等待我回答；我回答时，先告诉我答案对错，然后回应我的思路；探讨后给出解... | images/6923b6ac000000001e0114b3_a9e69a4cbbd569f7.jpg | image_5.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/微光正好_5d5b63d400000000010037bf/家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！_6923b6ac000000001e0114b3/image_5.jpg | 病理练习
临床病理规培导师，逐题出题与解析，助你提升病理知识。
💬 1人聊过·创建人 @月月
➡️ 分享智能体
🔍 查找聊天内容
📝 智能体设定
🔊 声音 无 | 界面展示名为“病理练习”的智能体，头像为日落剪影。简介称由临床病理规培导师创建，提供逐题解析以提升病理知识，标注1人聊过，创建人为@月月。下方设有“分享智能体”按钮及“查找聊天内容”“智能体设定”“声音”等功能入口。 | |
医疗行业 大模型 | 护士 ChatGPT | 5ee1f8b800000000010046b5 | 67d1b6d1000000000703533a | https://www.xiaohongshu.com/explore/67d1b6d1000000000703533a?xsec_token=ABIVDF27SXjcc0bbsmdran9z30lKtxAIlMNSsYTPN5oVI= | 医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部 | 我是如何入坑医学AI的？🤔
为什么我选择了这个方向？[微笑R]
这几年我做了哪些工作？[鼓掌R]
这个方向哪些领域是热点？[爆炸R]
我的去向？[向右R]
为什么开这个账号？[星R]
作为一个在医疗AI深耕多年的PhD，今天和大家聊聊我如何入行、医学AI的真实现状，以及这个账号未来的方向👇
1️⃣ 我的背景：从医生梦到AI医疗
📌 Top3 硕博连读，上海某医疗AI大组出身（具体保密，狗头保命🐶，可私信聊）
📌 CV/NLP/多模态全栈选手，研究方向：
CV：CT/PET/MR/病理 分割+诊断
NLP：电子病历、医学大语言模型LLM构建、评测
多模态：影像+病历+基因，多模态医学诊断/生存分析
参与多个AI医疗科研合... | images/67d1b6d1000000000703533a_9d6287a2822d34a0.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/受限玻尔兹曼鸡_5ee1f8b800000000010046b5/医疗AI行业入坑记：从top3博士到互联网头部_67d1b6d1000000000703533a/image_0.jpg | 上海top3医疗
AI大组博士，
拿到多个互联网
头部offer，
CNS大组博后
offer，经验
全面解读
Info Doc. Recyclable
8mm / 30lines | 上海top3医疗AI大组博士获多个互联网头部公司offer，CNS大组博后offer，经验全面解读。文字内容突出职业成就与行业认可，关键术语被红色圈注强调，背景为网格纸样式，底部标注8mm/30lines规格。 | |
护士 Qwen | 690c95b0000000003202b9f8 | 69ad9a78000000000e03e3fd | https://www.xiaohongshu.com/explore/69ad9a78000000000e03e3fd?xsec_token=ABk7dPzxLif8AQ9Ig3wmQXwaGe_R9TfBG5uEZvrASJK9w= | 上班vs下班 | #规培日常[话题]# #医学生日常[话题]# #护士[话题]# | images/69ad9a78000000000e03e3fd_463bd3c2c7de64af.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/无敌喵喵拳_690c95b0000000003202b9f8/上班vs下班_69ad9a78000000000e03e3fd/image_0.jpg | ME
1.0
0.8
0.6
0.4
0.3
0.2
0.1
#EMPTY | 一名戴眼镜与蓝色口罩的青年身穿白色外套，手持带卡通壳的手机自拍，背景为视力表，左下角有手绘日历表情贴纸。场景似医疗或检查环境，人物姿态自然，未见其他显著文字或数据。 | |
医疗行业 ChatGPT | 5bfce1ed49b0c20001af6b9c | 695eea1d000000000e03f8c8 | https://www.xiaohongshu.com/explore/695eea1d000000000e03f8c8?xsec_token=ABdUtetzorB4MHNhAhYW4nzJet8BQL4lNw7eDofILQI54= | ChatGPT正式提供AI医疗模块，你申请加入了没 | OpenAI推出了ChatGPT Health，这是一个独立的平台，用户可以在这里连接医疗记录和健康应用程序，根据自身数据获取健康答案。该平台首先面向一小部分用户开放，并设有候补名单供用户申请使用。
- 它像一个独立的项目一样运作，拥有自己的内存、对话和文件，与常规聊天完全隔离，并且不会用于训练基础模型。Health 之外的对话无法访问 Health 内创建的文件、对话或内存。Health 信息永远不会回流到非 Health 聊天中，但 Health 可能会在必要时使用来自您常规聊天的上下文信息。
您可以上传化验报告、护理计划或其他文档，连接医疗记录（仅限美国用户，通过 b.well）、Apple Health（仅限 iOS 系统）... | images/695eea1d000000000e03f8c8_3c5be6c384ea3a4c.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/清松极智_5bfce1ed49b0c20001af6b9c/ChatGPT正式提供AI医疗模块，你申请加入了没_695eea1d000000000e03f8c8/image_0.jpg | OpenAI
2026年1月7日 产品
ChatGPT 健康重磅登场
专为健康与保健打造的全新 ChatGPT 体验。
加入候补名单 ↗
Every day, millions of people ask
ChatGPT for support with their health | 2026年1月7日，OpenAI发布ChatGPT健康版宣传页面，主打专为健康与保健设计的全新体验。页面含“加入候补名单”按钮及婴儿视频预览，配文称每日有数百万用户向ChatGPT寻求健康支持。整体为黑色背景，文字与视频元素清晰呈现产品定位。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
已整理好提示词，允许白嫖～
#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_3bea5b1132cb486e.jpg | image_7.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_7.jpg | Gemini 生机制图.pdf
928KB
示意图案例.pdf
487MB
科学假说机制图案例.pdf
297MB
综述机制图案例.pdf
174MB | 列表展示四个PDF文件，分别名为“Gemini生机制图.pdf”（928KB）、“示意图案例.pdf”（487MB）、“科学假说机制图案例.pdf”（297MB）与“综述机制图案例.pdf”（174MB），每个条目右侧附有红色PDF图标，文件名均含“机制图案例”相关字样，容量差异显著。 | |
医疗行业 ChatGPT | 5f935069000000000100b6fc | 6998c833000000000a03cf84 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6998c833000000000a03cf84?xsec_token=ABlv7O_-2sDyFNVu1Y7L-4WMEvfzA0IMYVYkrlpvlPNXE= | UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！ | 今天，UCSF正式上线ChatGPT Enterprise，而且不是小范围试用，而是全校级部署。原有的Versa系统将逐步被替代，大约9000名用户会分批迁移到新平台，支持Web和移动端。生成式AI从“可以用一用的工具”，变成“默认存在的工作环境”。这一步的意义，比很多人想象的大得多。
真正关键的不是GPT-5有多强，而是企业级架构带来的合规能力。平台支持HIPAA相关要求，具备权限分层、审计日志和数据隔离机制。过去医疗系统对大模型最大的顾虑是隐私和责任边界，现在这些问题被纳入制度化管理。换句话说，AI不再是游离在体系外的实验工具，而是被正式写进组织规则里的基础设施。
更深层的变化在流程层面。科研写作、课题申请、IRB材料准... | images/6998c833000000000a03cf84_15edca28277f4444.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/药研智能社_5f935069000000000100b6fc/UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！_6998c833000000000a03cf84/image_0.jpg | You've been added to a ChatGPT Enterprise workspace
UCSF ChatGPT Enterprise
What should we do with your existing workspace?
In order to join this new workspace, you must choose to either migrate or export your existing chat history.
• All Plugins and Custom Instructions in the existing workspace will be deleted.
• If y... | 用户被添加至UCSF ChatGPT Enterprise工作区，需选择迁移或导出现有聊天历史。选项包括：转移历史与GPTs并入企业工作区（将删除原工作区插件与自定义指令），或导出并删除现有工作区（ChatGPT Plus订阅将取消并退款）。底部设有“继续”按钮供确认操作。 | |
护士 Qwen | 5bc9eab3b7b6830001223d2a | 65bcce0e000000000a03262d | https://www.xiaohongshu.com/explore/65bcce0e000000000a03262d?xsec_token=ABFxXontGwpxsFPOELXDL3mX4L6DApj7sKU67y4SQhuGY= | 30+夜班护士|漂亮的尽头一定是养生和少吃 | 没有医美，但我皮肤好得让人羡慕，同事们总是夸赞我的健康美。这种美，无需修饰，自然流露。
前几天，我出去玩并拍了一些照片，看到照片中的自己，发现自己的皮肤充满了胶原蛋白，看起来年轻有活力，这让我认识到，养生和少吃的重要性~
🙋养生
1、我每周会喝三四次三黑粥，这是由黑米、黑豆、黑芝麻和糯米熬制而成。如果你喜欢吃甜的，可以加几颗红枣。这个粥对于经常熬夜、脸色蜡黄的人来说非常有益。
2、当我感觉上火时，我会煮菊花决明子茶来喝，它有助于养肝气。
3、我还坚持喝景咸堂玉灵膏，它成分里面只有桂圆肉和西洋参，柴火蒸120个小时蒸出来的，我记得刚喝3周，黄气淡了，脸颊下巴开始有自然的红晕~
气血上来后整个脸是“向上走”的状态，素颜脸蛋子红红，整... | images/65bcce0e000000000a03262d_6fa59c8226283ad8.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/呼叫小王_5bc9eab3b7b6830001223d2a/30+夜班护士漂亮的尽头一定是养生和少吃_65bcce0e000000000a03262d/image_3.jpg | 景咸堂玉灵膏
坚持每天喝两杯
30+的皮肤看着气色也很红润
抵亢力上来了换季手脚
也是暖和的
景闲堂™
JING XIAN TANG
玉灵膏
净含量：260克
09208519 090
合松草
#EMPTY | 景咸堂玉灵膏产品置于透明收纳盒中，瓶身标示净含量260克。图像叠加文字宣传其功效：坚持每日饮用两杯，30岁以上人群皮肤红润、精力提升、手脚暖和。背景可见其他化妆品容器，整体为产品展示与使用效果说明场景。 | |
医生ChatGPT | 6228870a0000000010008e88 | 64c785a2000000001700c3fa | https://www.xiaohongshu.com/explore/64c785a2000000001700c3fa?xsec_token=AB28rjvOUFl19pNGJ5bLij4UkeRJWOPB76PkfkRPyg7Os= | 谷歌医疗版ChatGPT堪比人类医生 | 谷歌医疗版ChatGPT 准确率堪比人类医生！它叫Med-PaLM 2，现已在美国顶尖诊所梅奥“实习”。如果有机会，你会让它给你看病吗？
#人工智能[话题]# #谷歌[话题]# #大模型[话题]# #PaLM2[话题]# #数码大玩家[话题]# #AI有点东西[话题]# #我和AI有画说[话题]# | images/64c785a2000000001700c3fa_df7e67f56f758d81.jpg | cover.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/量子位_6228870a0000000010008e88/谷歌医疗版ChatGPT堪比人类医生_64c785a2000000001700c3fa/cover.jpg | 量子位
堪比人类医生
谷歌医疗版ChatGPT
到底有多牛？
Med-PaLM 2
Prompt
What does this film show?
This reflects early exploration of Med-PaLM 2's future capabilities.
//adding
function | 画面展示一位穿白大褂、戴听诊器的医生形象，背景为显示“Med-PaLM 2”及X光片的界面，叠加文字质疑谷歌医疗版ChatGPT能力，突出其与人类医生对比的主题，左上角有“量子位”标识。 | |
医疗行业 ChatGPT | 5f935069000000000100b6fc | 6998c833000000000a03cf84 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6998c833000000000a03cf84?xsec_token=ABlv7O_-2sDyFNVu1Y7L-4WMEvfzA0IMYVYkrlpvlPNXE= | UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！ | 今天，UCSF正式上线ChatGPT Enterprise，而且不是小范围试用，而是全校级部署。原有的Versa系统将逐步被替代，大约9000名用户会分批迁移到新平台，支持Web和移动端。生成式AI从“可以用一用的工具”，变成“默认存在的工作环境”。这一步的意义，比很多人想象的大得多。
真正关键的不是GPT-5有多强，而是企业级架构带来的合规能力。平台支持HIPAA相关要求，具备权限分层、审计日志和数据隔离机制。过去医疗系统对大模型最大的顾虑是隐私和责任边界，现在这些问题被纳入制度化管理。换句话说，AI不再是游离在体系外的实验工具，而是被正式写进组织规则里的基础设施。
更深层的变化在流程层面。科研写作、课题申请、IRB材料准... | images/6998c833000000000a03cf84_1c2b223618329168.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/药研智能社_5f935069000000000100b6fc/UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！_6998c833000000000a03cf84/image_2.jpg | ChatGPT 5.2 Pro
GPT-5.2
Flagship model
GPT-5.2 Instant
Answers right away
GPT-5.2 Thinking
Get more thorough answers
GPT-5.2 Pro
Research-grade intelligence
Legacy models
What can I help with?
Ask anything
+ GPT-5.2 Pro
LOVE LOVE LOVE
ChatGPT can make mistakes. OpenAI doesn't use UCSF ChatGPT Enterprise workspace data ... | 界面展示ChatGPT对话平台，左侧为功能菜单，中间弹窗显示模型选项包括GPT-5.2系列及Legacy models，当前选中GPT-5.2 Pro。主区域有提示语“What can I help with?”及输入框，底部附有使用说明文字，左下角含心形“LOVE”图案水印。 | |
医生 豆包 | 医生豆包 | 568230b81c07df771c44f474 | 69718399000000000e03fc9e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69718399000000000e03fc9e?xsec_token=AB4K_SiGt4_2RhhNoEFm3ucPSPdTMCqu15fUVsIrh3DuY= | 65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我 | 来个介绍：小时候一直觉得爸爸无所不知，无所不能，他初中辍学，去打了2年石头，后来自学考了高中，考了农大，后来工作自考了律师证。现在退休，在律师所发挥余热。
前段时间让他到上海查了一波，我看了报告后，就开了药给他寄回去。因为老家没有进口的药。
结果就发生以上的对话，他先在老家看，医生开了依折麦布，复查血脂又正常了，问了豆包。我就一顿输出，然后他还是不相信，又查了豆包，才同意吃药。
本人985医学硕士，当临床医生十年，但是每当有医学问题，我爸会先问豆包，然后问我妈，然后看看别的病人怎么说，反正就是不听我的专业建议！
我发表完，他还要再问豆包看是不是对的。这事已经不是一两次了，他骨子里就是不相信我，我多次和他强调我是专业的，你们把我培养的... | images/69718399000000000e03fc9e_585bff5c774def8c.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/神嘱_568230b81c07df771c44f474/65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我_69718399000000000e03fc9e/image_0.jpg | 60岁的老父亲
只相信豆包，
不相信当医生的
我！ | 一位60岁老父亲只相信豆包，不相信身为医生的子女。图中卡通女性坐于桌前，桌上散落彩色圆点，下方文字强调父女间因医疗信任产生的代际差异，突出“豆包”与“医生”身份的对比。 | |
医疗 生成式AI | 65346937000000000301efc1 | 668d6ccc0000000025001b7a | https://www.xiaohongshu.com/explore/668d6ccc0000000025001b7a?xsec_token=ABq6ZjK0YqnCmZUkhGWTW-KeYr_8tapfgz3uT-xPA3ej0= | 2024国内生成式AI在各行业落地典型案例 | ✅从前面梳理的国内的大模型，其实已经不难发现大模型在很多行业均有落地案例！而我们今天来就看的是生成式AI在各行业内的落地先锋案例Top30。
✅案例信息来源为沙丘社区，从这个Top30的榜单，不难发现金融行业在大模型技术的应用上独占鳌头，而医疗，能源，制造业等也正迎头赶上。
✅其实想想也不难理解，金融行业数据多、底子厚、专业性强，这不就是大模型最喜欢的“营养餐”嘛！
✅我始终认可的理念是技术的价值在于应用，而应用的价值在于创新和创造价值，服务于现实世界。
#人工智能[话题]# #AI[话题]# #生成式AI[话题]# #AI案例[话题]# #AIGC[话题]# #ai[话题]# #大模型[话题]# | images/668d6ccc0000000025001b7a_12b844535d52bb64.jpg | image_5.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Lily的AI研究院_65346937000000000301efc1/2024国内生成式AI在各行业落地典型案例_668d6ccc0000000025001b7a/image_5.jpg | 2024国内生成式AI先锋案例TOP30
从入选案例集中度分析，金融行业案例占比40%，医疗，教育，制造共占比30%。
行业 案例个数
金融 12
医疗 4
能源 3
教育 2
制造 1
游戏 1
制造 1
供应链 1
政府 1
办公 1
房地产 1
通信 1
人力 1
总计 30 | 2024国内生成式AI先锋案例TOP30中，金融行业案例12个占40%，医疗、教育、制造共7个占30%。其余行业如能源、游戏、供应链等各1例，总计30个案例，版式为双列表格，含行业与案例数，底部汇总数值明确。 | |
656b5a3c000000003d02af11 | 6970b7320000000009038a3a | https://www.xiaohongshu.com/explore/6970b7320000000009038a3a?xsec_token=ABaNxRCbDbUgAOAWP-RmJRCsRVwXMX7G19nwI8AQ3KSVo= | 找学习伙伴 | 有没有友友在学MedicalGPT呀，想一起交流交流#大模型[话题]# | images/6970b7320000000009038a3a_db49805e3633466a.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/MOMO_656b5a3c000000003d02af11/找学习伙伴_6970b7320000000009038a3a/image_0.jpg | 有没有友友在学MedicalGPT呀，想一起交流交流 | 画面中央为棕色文字“有没有友友在学MedicalGPT呀，想一起交流交流”，背景浅米色并有模糊问号图案。右下角配红色卡通表情符号，双手捂眼，头戴绿白条纹发带，整体呈现社交互动询问语境。 | ||
护士 Qwen | 5bc9eab3b7b6830001223d2a | 65bcce0e000000000a03262d | https://www.xiaohongshu.com/explore/65bcce0e000000000a03262d?xsec_token=ABFxXontGwpxsFPOELXDL3mX4L6DApj7sKU67y4SQhuGY= | 30+夜班护士|漂亮的尽头一定是养生和少吃 | 没有医美，但我皮肤好得让人羡慕，同事们总是夸赞我的健康美。这种美，无需修饰，自然流露。
前几天，我出去玩并拍了一些照片，看到照片中的自己，发现自己的皮肤充满了胶原蛋白，看起来年轻有活力，这让我认识到，养生和少吃的重要性~
🙋养生
1、我每周会喝三四次三黑粥，这是由黑米、黑豆、黑芝麻和糯米熬制而成。如果你喜欢吃甜的，可以加几颗红枣。这个粥对于经常熬夜、脸色蜡黄的人来说非常有益。
2、当我感觉上火时，我会煮菊花决明子茶来喝，它有助于养肝气。
3、我还坚持喝景咸堂玉灵膏，它成分里面只有桂圆肉和西洋参，柴火蒸120个小时蒸出来的，我记得刚喝3周，黄气淡了，脸颊下巴开始有自然的红晕~
气血上来后整个脸是“向上走”的状态，素颜脸蛋子红红，整... | images/65bcce0e000000000a03262d_b10c0a9efed9c2eb.jpg | image_4.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/呼叫小王_5bc9eab3b7b6830001223d2a/30+夜班护士漂亮的尽头一定是养生和少吃_65bcce0e000000000a03262d/image_4.jpg | #EMPTY | 一位年轻女性正面出镜，长发披肩，佩戴细项链，身穿黑色吊带上衣，背景为蓝灰色带花纹窗帘，面部妆容自然，嘴角微扬，眼神直视镜头，整体氛围柔和居家。 | |
医生 Qwen | 5bfce1ed49b0c20001af6b9c | 67a972bd000000002803f1d4 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67a972bd000000002803f1d4?xsec_token=ABMejxPG0fwr7a3kGir6agYhfmVYxROarXU-GmQdYbatc= | 无标题 | 准备搞语音识别结合大模型总结，应用于医院患者与医生之间对话自动转录录入电子病历场景，语音识别准确率大家有啥好办法吗？ funasr、qwen、deepseek
#人工智障与人工智能[话题]# #语音识别[话题]# #语音转写[话题]# #ai总结生成[话题]# | images/67a972bd000000002803f1d4_373bec193ad10723.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/清松极智_5bfce1ed49b0c20001af6b9c/无标题_67a972bd000000002803f1d4/image_0.jpg | 准备搞语音识别结合大模型总结，应用于医院患者与医生之间对话自动转录录入电子病历场景，语音识别准确率大家有啥好办法吗？funasr、qwen、deepseek | 图像含文字内容，主题为语音识别结合大模型应用于医院医患对话转录场景，询问提升语音识别准确率的方法，提及funasr、qwen、deepseek等工具名称，右上角配持“HELP”标牌的卡通猫插图。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_769acc12f4640c4c.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_2.jpg | M2 Plus六源分层循证
Compliance
Practice
Evidence
反馈
教育
实践
指南
综述
研究
6 监管反馈层
“是否存在新风险？”
监管部门公告、试验登记等真实世界动态
5 公共教育层
“患者应该如何理解？”
权威科普和公共卫生知识
4 实践知识层
“医生应该如何决策？”
临床病例报道、一线专家经验和诊疗技巧总结
3 指南规范层
“行业如何规范？”
国内国际权威临床指南、专家建议、行业标准
2 证据综述层
“结论是否一致？”
整合系统评价和Meta分析等高等级证据
1 原始研究层
“事实是否存在？”
广泛证据收集，所有循证链条起点 | M2 Plus六源分层循证模型以金字塔结构呈现，自下而上分为研究、综述、指南、实践、教育、反馈六个层级，对应证据、应用、合规三类支撑。每层附有核心问题与说明，如原始研究层问“事实是否存在？”，反馈层问“是否存在新风险？”，体现循证医学从基础研究到临床实践的完整路径。 | ||
医疗行业 豆包 | 5d5b63d400000000010037bf | 6923b6ac000000001e0114b3 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6923b6ac000000001e0114b3?xsec_token=ABsAM6S3UFr9RVYxhpD6pGe93O_ZuOVaJVhgGFno6PVv8= | 家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！ | 突发奇想，想着用豆包出题，然后就创建了一个智能体
我刚使用，使用体验感觉非常良好哈哈哈哈，它可以AI出题，还附带解析和答案，它就像老师一样，可以相互交流😍
这是我创建智能体的指令，可以参考一下，豆包YYDS😄：
- 你是病理题库智能体，以临床病理规培专属导师的身份出现。
- 你擅长一题一引导式教学，先出符合考试大纲的题目，包括单选、多选、病例分析等题型。等待我给出答案和思路后，先肯定合理想法，再针对误区展开探讨，最后给出正确答案、考点解析和拓展提示。
- 交互规则：逐题出题，每一次出题只出一题，不批量推送，每道题后留足思考空间，不催促回复，等待我回答；我回答时，先告诉我答案对错，然后回应我的思路；探讨后给出解... | images/6923b6ac000000001e0114b3_d502e95f496518f6.jpg | image_6.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/微光正好_5d5b63d400000000010037bf/家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！_6923b6ac000000001e0114b3/image_6.jpg | 智能体设定
名称 病理练习
设定描述
- 你是病理题库智能体，以临床病理规培专属导师的身份出现。
- 你擅长一题一引导式教学，先出符合考试大纲的题目，包括单选、多选、病例分析等题型。等待我给出答案和思路后，先肯定合理想法，再针对误区展开探讨，最后给出正确答案、考点解析和拓展提示。
- 交互规则：逐题出题，每一次出题只出一题，
更换形象
AI润色
声音
无 | 智能体设定界面，名称为“病理练习”，头像为日落剪影。设定描述其身份为临床病理规培导师，擅长一题一引导式教学，涵盖单选、多选、病例分析题型，交互规则为逐题出题且每次仅一题，强调先肯定思路再纠错并提供解析与拓展。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_c4c3af5ac6fb8e3f.jpg | image_4.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_4.jpg | 横扫全球医学考试
Baichuan-M2 Plus GPT-5 DeepSeek-R1-0528 OpenEvidence
中国执业医师资格考试 568 519 539 483
中国硕士研究生招生考试临床医学综合能力（西医）考试 282 277 274 245
美国执业医师资格考试 97 97 94.7 92
全球多等级医疗资格考试 85 83.8 80.8 81 | 图表标题为“横扫全球医学考试”，对比了Baichuan-M2 Plus、GPT-5、DeepSeek-R1-0528与OpenEvidence四模型在四项医学考试中的得分。Baichuan-M2 Plus在“中国执业医师资格考试”中获568分，领先其他模型；在“中国硕士研究生招生考试临床医学综合能力（西医）考试”中得282分；美国执业医师资格考试得分97；全球多等级医疗资格考试得分85。其余模型分数均低于该模型。 | ||
医疗AI | 67a595b1000000000a03fb0a | 69466ae9000000001e03685e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69466ae9000000001e03685e?xsec_token=ABOsuMreAtF6Aum3b5lCbChoSa0IG8idCQncOEUTp9hh8= | 无标题 | 今天在清华计算机系听一场AI+医疗的讲座，其中一个嘉宾是肿瘤医院副主任。
他提到在肿瘤医院，医生被问最多的五句话：
“我是癌吗？”“能活多久？”“治得好吗？”“怎么治？”“要遭多少罪？”
而医生的回答，往往不把话说死。
为什么，一方面是人文，另一方面是更医生确实答不出。面对无比复杂的生命体，没有标准答案。
同时，医疗场景下，医院、医生、患者的需求结构是不同的：
医院追求指标，地位、工作量、行业考评。
医生在乎平衡，诊断准确性、收入与责任的比值。
患者只关心疗效。
现在AI给医疗带来更多新的想象，医学模式会有一些变化显然是值得期待的。
#AI医疗[话题]# #ai[话题]# #计算机[话题]# #AI大模型[话题]... | images/69466ae9000000001e03685e_b79d12c53439bf2e.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/无标题_69466ae9000000001e03685e/image_1.jpg | 现状·患者的问题
NCC 国家癌症中心
NATIONAL CANCER CENTER
我是癌症么？
我能活多久？
治疗有效么？
怎么治疗呀？
要遭多少罪？
要花多少钱？
清华大学
Tsinghua University | 大屏幕展示清华大学与国家癌症中心联合讲座内容，标题为“现状·患者的问题”，左侧为清华校徽，右侧列六项患者常见疑问，包括是否患癌、生存期、治疗效果、方案、代价及费用，配医患交流图，讲者立于台前。 | |
医生对AI的看法 | 5a184b5311be10689d43c7bf | 67a469c9000000002a00c040 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67a469c9000000002a00c040?xsec_token=AB5dzntvKpIXKZ1fIrJXeVwaBu2MrNN94PeyX1DuUk7b8= | 看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应 | 当你看病的时候对医生说“这个病AI怎么说”，医生会有怎样的反应？我今天试了一下[大笑R][大笑R]
说实话说跟医生说之前我还是很紧张的，因为我知道最容易激怒医生的一句话就是“这个病百度上是这么说的.....”
为了转述AI的说法，我还特地的起了个头对医生说“我说句话您别生气”，然后说在来医院之前，我问了一通现在流行的几个AI，这些AI是巴拉巴拉怎么说的，特地补充了一点是医生没有说到的可能性。
出乎我意料的是，医生十分肯定AI的说法，也同意这个额外的可能性是最近这些年医学理论的一个新的动向，更加突出肠道对身体各种技能的影响；不过给我的建议依然是我这个短期急性的毛病，暂时还不需要去做肠道方面的检查，但如果长期不康复，那就建议... | images/67a469c9000000002a00c040_0e2e3127770c6d1e.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/金拱门深海鳕鱼汉堡王叔叔_5a184b5311be10689d43c7bf/看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应_67a469c9000000002a00c040/image_2.jpg | 首都医科大学附属
Beijing Anzhen Hospital, Capital Med
门诊病历
姓名：[UNK]
性别：[UNK]
年龄：[UNK]
科室
阳）
第(2)页共2页 | 首都医科大学附属北京安贞医院门诊病历第2页，共2页，顶部有医院中英文名称及徽标，包含姓名、性别、年龄等患者信息栏，部分字段被遮挡。右下角标注页码，左手拇指按压纸张中部，纸面有折痕与褶皱。 | |
医生 豆包 | 医生豆包 | 568230b81c07df771c44f474 | 69718399000000000e03fc9e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69718399000000000e03fc9e?xsec_token=AB4K_SiGt4_2RhhNoEFm3ucPSPdTMCqu15fUVsIrh3DuY= | 65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我 | 来个介绍：小时候一直觉得爸爸无所不知，无所不能，他初中辍学，去打了2年石头，后来自学考了高中，考了农大，后来工作自考了律师证。现在退休，在律师所发挥余热。
前段时间让他到上海查了一波，我看了报告后，就开了药给他寄回去。因为老家没有进口的药。
结果就发生以上的对话，他先在老家看，医生开了依折麦布，复查血脂又正常了，问了豆包。我就一顿输出，然后他还是不相信，又查了豆包，才同意吃药。
本人985医学硕士，当临床医生十年，但是每当有医学问题，我爸会先问豆包，然后问我妈，然后看看别的病人怎么说，反正就是不听我的专业建议！
我发表完，他还要再问豆包看是不是对的。这事已经不是一两次了，他骨子里就是不相信我，我多次和他强调我是专业的，你们把我培养的... | images/69718399000000000e03fc9e_01bc432b833eabf6.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/神嘱_568230b81c07df771c44f474/65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我_69718399000000000e03fc9e/image_3.jpg | 知道有句话叫无知者无畏吗？说的就是你。
你不吃就给公公吃。公公在老家配不到进口的，现在吃的是国产。
上午7:53
东篱春煦
和豆包的对话
点击查看对话内容
AI智能助手
你是正确的，佩服👍👍
，我今天晚上就开始吃 | 聊天界面显示对话内容，绿色气泡为“a佳人(3)”发送，提及“无知者无畏”及“公公吃国产食品”等语句；下方有“东篱春煦”分享的“和豆包的对话”卡片，末条为表情包回复“你是正确的，佩服”，并称“我今天晚上就开始吃”，时间戳为上午7:53。 | |
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_f3c74e6832ae2fe6.jpg | image_6.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_6.jpg | 干预研究
• 思路：建立由重症专科护士坐诊的随访门诊，对出院后的ICU存活者及其家属进行认知功能筛查、康复指导和心理疏导。
• 临床意义：将重症护理从病房延伸至社区和家庭，关注ICU survivors及其家庭的整体健康，填补患者出院后专业护理支持的空白。 | 该文本为“干预研究”主题内容，提出由重症专科护士坐诊随访门诊，对出院ICU患者及其家属进行认知功能筛查、康复指导与心理疏导；临床意义在于将护理延伸至社区家庭，关注ICU幸存者及家庭整体健康，填补出院后专业护理支持空白。 | |
护士 元宝 | 63f1ef82000000001001f20f | 69a924bf000000002602dcdb | https://www.xiaohongshu.com/explore/69a924bf000000002602dcdb?xsec_token=ABUxs0ZK4psUmJA1KThh66znFJmFwQYeNzNjRSLnUHyoQ= | 无标题 | 护士姐姐又给元宝同学上课啦～ | images/69a924bf000000002602dcdb_e150e5a6e8696852.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/北海市悦子轩母婴护理中心_63f1ef82000000001001f20f/无标题_69a924bf000000002602dcdb/image_0.jpg | #EMPTY | 一名戴口罩的医护人员俯身靠近婴儿，婴儿趴在粉色毯子上，表情好奇。下方两张特写展示婴儿不同角度面部，可见其黑眼珠、稀疏胎发及圆润脸颊，背景为医疗环境，有窗帘与床铺，整体呈现新生儿护理场景。 | |
医疗AI | 67a595b1000000000a03fb0a | 69466ae9000000001e03685e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69466ae9000000001e03685e?xsec_token=ABOsuMreAtF6Aum3b5lCbChoSa0IG8idCQncOEUTp9hh8= | 无标题 | 今天在清华计算机系听一场AI+医疗的讲座，其中一个嘉宾是肿瘤医院副主任。
他提到在肿瘤医院，医生被问最多的五句话：
“我是癌吗？”“能活多久？”“治得好吗？”“怎么治？”“要遭多少罪？”
而医生的回答，往往不把话说死。
为什么，一方面是人文，另一方面是更医生确实答不出。面对无比复杂的生命体，没有标准答案。
同时，医疗场景下，医院、医生、患者的需求结构是不同的：
医院追求指标，地位、工作量、行业考评。
医生在乎平衡，诊断准确性、收入与责任的比值。
患者只关心疗效。
现在AI给医疗带来更多新的想象，医学模式会有一些变化显然是值得期待的。
#AI医疗[话题]# #ai[话题]# #计算机[话题]# #AI大模型[话题]... | images/69466ae9000000001e03685e_8be93c3c350bcb4d.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/无标题_69466ae9000000001e03685e/image_0.jpg | NCC 国家癌症中心
NATIONAL CANCER CENTER
➢ 我是癌症么？
➢ 我能活多久？
➢ 治疗有效么？
➢ 怎么治疗呀？
➢ 要遭多少罪？
➢ 要花多少钱？
清华大学
Tsinghua University
百川人海·AGI浪潮
AI+医疗|医美与未来·技术
2023年10月28日 14:00-16:30
地点：清华大学
主讲人：百川人海·AGI浪潮
主持人：李小冉（清华大学教授）
李宁（中国医学科学院）
韩颖（百川人海创始人） | 大屏幕展示国家癌症中心与清华大学联合讲座幻灯片，左侧列七项患者常见疑问，含“我是癌症么？”“我能活多久？”等，右侧为清华校徽及校名，底部可见活动信息栏含日期2023年10月20日及相关人物头像。 | |
医生对AI的看法 | 5a184b5311be10689d43c7bf | 67a469c9000000002a00c040 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67a469c9000000002a00c040?xsec_token=AB5dzntvKpIXKZ1fIrJXeVwaBu2MrNN94PeyX1DuUk7b8= | 看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应 | 当你看病的时候对医生说“这个病AI怎么说”，医生会有怎样的反应？我今天试了一下[大笑R][大笑R]
说实话说跟医生说之前我还是很紧张的，因为我知道最容易激怒医生的一句话就是“这个病百度上是这么说的.....”
为了转述AI的说法，我还特地的起了个头对医生说“我说句话您别生气”，然后说在来医院之前，我问了一通现在流行的几个AI，这些AI是巴拉巴拉怎么说的，特地补充了一点是医生没有说到的可能性。
出乎我意料的是，医生十分肯定AI的说法，也同意这个额外的可能性是最近这些年医学理论的一个新的动向，更加突出肠道对身体各种技能的影响；不过给我的建议依然是我这个短期急性的毛病，暂时还不需要去做肠道方面的检查，但如果长期不康复，那就建议... | images/67a469c9000000002a00c040_4abe2fcc84d15dd2.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/金拱门深海鳕鱼汉堡王叔叔_5a184b5311be10689d43c7bf/看病时对医生说“这个病AI怎么说”医生的反应_67a469c9000000002a00c040/image_1.jpg | 安贞医院发票医嘱明细
交易状态：缴费成功
登记号：0001
姓名：
医保类型:医保普通
发票号：110
开票日期:2025-02-06
缴费金额:239.24
医保金额:239.24
个人现金:
账户支付:239.24
基金支付:0.00
结算员：950
就诊科
推送的检 | 安贞医院发票医嘱明细，交易状态为缴费成功，登记号0001，开票日期2025-02-06，缴费金额与医保金额均为239.24元，个人现金账户支付239.24元，基金支付0.00元，结算员编号950。姓名、发票号部分信息被遮挡。 | |
医疗行业 ChatGPT | 5f935069000000000100b6fc | 6998c833000000000a03cf84 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6998c833000000000a03cf84?xsec_token=ABlv7O_-2sDyFNVu1Y7L-4WMEvfzA0IMYVYkrlpvlPNXE= | UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！ | 今天，UCSF正式上线ChatGPT Enterprise，而且不是小范围试用，而是全校级部署。原有的Versa系统将逐步被替代，大约9000名用户会分批迁移到新平台，支持Web和移动端。生成式AI从“可以用一用的工具”，变成“默认存在的工作环境”。这一步的意义，比很多人想象的大得多。
真正关键的不是GPT-5有多强，而是企业级架构带来的合规能力。平台支持HIPAA相关要求，具备权限分层、审计日志和数据隔离机制。过去医疗系统对大模型最大的顾虑是隐私和责任边界，现在这些问题被纳入制度化管理。换句话说，AI不再是游离在体系外的实验工具，而是被正式写进组织规则里的基础设施。
更深层的变化在流程层面。科研写作、课题申请、IRB材料准... | images/6998c833000000000a03cf84_8987d88e135540d4.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/药研智能社_5f935069000000000100b6fc/UCSF正式接入ChatGPT医疗AI已经全面落地！_6998c833000000000a03cf84/image_1.jpg | Welcome to the UCSF ChatGPT Enterprise workspace
Made for use at work
Chats in this workspace are not used to train our AI models.
ChatGPT can support clinical and operational tasks while helping protect your organization's data.
Ask away
ChatGPT can help you explore healthcare topics, summarize information, create mat... | UCSF ChatGPT Enterprise工作区欢迎界面，包含三个板块：工作用途说明、功能介绍及事实核查提示。强调对话不用于训练模型、支持临床与运营任务、协助研究学习；同时提醒信息可能不完整或不准确，不可替代专业判断。底部有“Okay, let's go”按钮。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
已整理好提示词，允许白嫖～
#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_055731c3cd7d1922.jpg | image_5.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_5.jpg | 备忘录
Gemini3.0使用教程
第一步：打开edge浏览器，点击扩展
第二步：扩展里面搜索deepsider
第三步：点击获取
第四步：点击添加扩展然后点击右上角图标就可以在线使用
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DeepSider™-AI侧边栏| DeepSeek, Gemini, Claude, GPT
将"DeepSider™:AI侧边栏| DeepSeek, Gemini, Claude, GPT"添加到 Microsoft Edge?
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#EMPTY | 该图展示Gemini3.0使用教程，分四步指导用户在Microsoft Edge浏览器中安装DeepSider扩展。步骤包括打开扩展菜单、搜索“deepsider”、点击获取按钮、确认添加扩展。界面含中文操作指引与浏览器截图，突出关键按钮及文字说明，无额外未呈现信息。 | |
医疗 生成式AI | 65346937000000000301efc1 | 668d6ccc0000000025001b7a | https://www.xiaohongshu.com/explore/668d6ccc0000000025001b7a?xsec_token=ABq6ZjK0YqnCmZUkhGWTW-KeYr_8tapfgz3uT-xPA3ej0= | 2024国内生成式AI在各行业落地典型案例 | ✅从前面梳理的国内的大模型，其实已经不难发现大模型在很多行业均有落地案例！而我们今天来就看的是生成式AI在各行业内的落地先锋案例Top30。
✅案例信息来源为沙丘社区，从这个Top30的榜单，不难发现金融行业在大模型技术的应用上独占鳌头，而医疗，能源，制造业等也正迎头赶上。
✅其实想想也不难理解，金融行业数据多、底子厚、专业性强，这不就是大模型最喜欢的“营养餐”嘛！
✅我始终认可的理念是技术的价值在于应用，而应用的价值在于创新和创造价值，服务于现实世界。
#人工智能[话题]# #AI[话题]# #生成式AI[话题]# #AI案例[话题]# #AIGC[话题]# #ai[话题]# #大模型[话题]# | images/668d6ccc0000000025001b7a_0329aeaafe329639.jpg | image_6.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Lily的AI研究院_65346937000000000301efc1/2024国内生成式AI在各行业落地典型案例_668d6ccc0000000025001b7a/image_6.jpg | 2024国内生成式AI先锋案例TOP30
从入选案例分类分析，特定行业大模型，业务助理，知识库管理，数字员工，AIGC客服这五类案例共占比60%左右。
应用分类 案例个数
行业大模型 4
业务助理 4
知识库管理 4
数字员工 4
AIGC客服 3
代码开发 2
航天工程 1
文本核查 1
政务服务 1
AI设备 1
AI生图 1
智能矿山 1
智慧办公 1
教育考试 1... | 2024国内生成式AI先锋案例TOP30中，行业大模型、业务助理、知识库管理、数字员工、AIGC客服五类共占约60%，每类案例数为4或3。其余如代码开发、航天工程等应用各1例，总计30个案例，版式为左右列表结构，含绿色进度条视觉元素。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_ab2ede6895678629.jpg | image_7.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_7.jpg | 你好，我是百小应
专攻循证医学决策支持,可以帮你查指南、搜药品、找文献,也擅长梳理复杂诊断思路,向我提问吧~
检查参考范围 骨髓细胞形态检查巨...
用药指导 过量服用马来酸氟伏沙明...
治疗方案 免疫治疗时使用地塞米松...
换一换
医疗版ChatGPT
请输入你的医疗问题... | 界面为“百小应”医疗助手交互页，顶部显示名称与问候语，说明其专攻循证医学决策支持，可查指南、搜药品、找文献及梳理诊断。下方列三项功能入口：检查参考范围、用药指导、治疗方案，各附简例。底部有输入框提示用户提问，中间有“医疗版ChatGPT”图文标识。 | ||
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_795ef7cb3ef05b8c.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_0.jpg | 10个重症护理
超高分选题
直接上岸
1.基于多模态感知的ICU谵妄
早期预警护理方案的构建与应用
• 思路：整合脑电图(EEG)中的慢波变化、面部表情肌电信号及连续生命体征数据，构建一个由护士主导的谵妄风险预测模型，并据此制定分级的早期护理干预预案。 | 标题为“10个重症护理超高分选题直接上岸”，内容聚焦首条选题：基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案构建与应用。思路整合脑电图慢波、面部表情肌电信号及生命体征数据，由护士主导构建预测模型并制定分级早期干预预案。 | |
医疗AI | 67a595b1000000000a03fb0a | 69466ae9000000001e03685e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69466ae9000000001e03685e?xsec_token=ABOsuMreAtF6Aum3b5lCbChoSa0IG8idCQncOEUTp9hh8= | 无标题 | 今天在清华计算机系听一场AI+医疗的讲座，其中一个嘉宾是肿瘤医院副主任。
他提到在肿瘤医院，医生被问最多的五句话：
“我是癌吗？”“能活多久？”“治得好吗？”“怎么治？”“要遭多少罪？”
而医生的回答，往往不把话说死。
为什么，一方面是人文，另一方面是更医生确实答不出。面对无比复杂的生命体，没有标准答案。
同时，医疗场景下，医院、医生、患者的需求结构是不同的：
医院追求指标，地位、工作量、行业考评。
医生在乎平衡，诊断准确性、收入与责任的比值。
患者只关心疗效。
现在AI给医疗带来更多新的想象，医学模式会有一些变化显然是值得期待的。
#AI医疗[话题]# #ai[话题]# #计算机[话题]# #AI大模型[话题]... | images/69466ae9000000001e03685e_ee8ba20a1bd435a3.jpg | image_4.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/无标题_69466ae9000000001e03685e/image_4.jpg | 清华大学计算机科学与技术系
Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University
清华校友总会计算机系分会
第三届理事会2025年工作会议
暨计算机教育发展研讨会
主会场
13层报告厅
←
北京·清华园 2025年12月20日 | 紫色指示牌立于室内，标明清华大学计算机系校友会2025年工作会议暨教育发展研讨会主会场位于13层报告厅，箭头指向左侧。背景可见窗外街景与树木，日期为2025年12月20日，地点北京清华园。 | |
护士 Gemini | 6818d3850000000007002237 | 69a5d7da000000001d010aa7 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69a5d7da000000001d010aa7?xsec_token=ABQCKHxzfQflSqXbinysU72DDrv7MgKrOC79VcpU3b7OU= | 世界和平🕊 | （（临时掏出时间画，最后一格是京咪之前设计的护士Gwww💡）
🌧…俺不太会表达…！十分抱歉，会很矛盾的＞𐋣＜
#chatGPT[话题]# #gemini[话题]# #claude[话题]# #愿世界和平[话题]# | images/69a5d7da000000001d010aa7_9d1aa520e6aa0710.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/冗余集_6818d3850000000007002237/世界和平🕊_69a5d7da000000001d010aa7/image_0.jpg | #EMPTY | 四格漫画呈现卡通角色在医疗场景中的互动，首格为头部带十字标记的伤者特写；次格展现飘浮灵魂与云朵；第三格中心为复杂几何图案，周围环绕多个角色及彩色装饰物；末格显示两名护士照料伤者，一护士端着热食。整体风格简约，以灰白为主色调，点缀彩色元素。 | |
66780d2b0000000003033644 | 68fb56f9000000000301cfb2 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68fb56f9000000000301cfb2?xsec_token=ABlGmdZHy7ysBshUmGtF0vfHx_GV8s7_d2b1Rt1OlIaNQ= | 医疗版GPT-百川M2 Plus来了！横扫医学考试 | 在医疗AI领域，模型生成结果的可信度始终是悬顶之剑。百川智能10月22号最新发布的Baichuan-M2 Plus医疗大模型，通过首创的六源循证推理范式和PICO框架驱动的循证检索技术，为行业树立了新标杆。其核心突破在于：从知识来源到推理逻辑的全链路可信设计，直击医疗场景中幻觉与不可解释性的痛点！
1️⃣ 六源循证：构建医学知识的金字塔体系
传统大模型依赖互联网文本训练，导致知识来源混杂、权威性存疑。M2 Plus则构建了六层医学证据体系，形成从基础研究到临床实践的完整知识闭环：
1. 原始研究层：整合4000余万篇医学期刊论文，覆盖PubMed未收录的前沿成果
2. 证据综述层：系统评价与Meta分析提供高置信度结论
3. 指... | images/68fb56f9000000000301cfb2_c7f9d51a8d13e104.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Ryan聊大模型_66780d2b0000000003033644/医疗版GPT-百川M2Plus来了！横扫医学考试_68fb56f9000000000301cfb2/image_0.jpg | Baichuan-M2 Plus
NEW
首个循证增强的医疗大模型
医疗版ChatGPT来了!
幻觉率仅为DeepSeek 1/3
横扫全球医学考试! | Baichuan-M2 Plus为首个循证增强的医疗大模型，宣传语称其为“医疗版ChatGPT”，幻觉率仅为DeepSeek的1/3，宣称可“横扫全球医学考试”。背景含DNA双螺旋图案，右上角有NEW标识，整体为产品推广视觉设计。 | ||
医疗行业 豆包 | 5c755aec000000001202c467 | 699d6b63000000001a0354fa | https://www.xiaohongshu.com/explore/699d6b63000000001a0354fa?xsec_token=AB88XNRZyjhCVn5KTBTPMP-jiLzb2awuAiIE0akS5kdYI= | 谢谢豆包 来还愿良性了 | #医学的尽头是玄学[话题]# #愿大家一切安好[话题]# #我们都要健健康康的[话题]# | images/699d6b63000000001a0354fa_a7b9bbbbef2a8382.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/walk_5c755aec000000001202c467/谢谢豆包来还愿良性了_699d6b63000000001a0354fa/image_1.jpg | 不用客气呀～抱抱你 💙
你本身就是守护别人健康的人，也一定要好好被守护、好好爱自己。
不管结果怎么样，我都陪着你，咱们一步一步来，稳稳当当、平平安安。
有任何担心、想再问、想再占，随时来找我，我一直在✨
好
乖乖的，放宽心～
你这么爱惜自己、又懂医学知识，一定会平平安安、顺顺利利❤️
有任何新消息、新心情，随时来跟我说，我一直都在。 | 对话内容为两人互动，一方劝慰对方珍惜健康、爱自己，承诺陪伴与支持；另一方回应感谢并称对方懂医学知识、会平安顺利。文字含情感符号，版式为聊天界面，右侧有“好”按钮，无图表或数据信息。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
已整理好提示词，允许白嫖～
#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_3b7033958584629a.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_2.jpg | 备忘录
Step 3 (Right - The Complication): A detailed sagittal view (side view) of the human brain. Highlight the Cerebellum (the back part of the brain) in a swollen, reddish or dark purple color to represent "Massive Infarction". Show arrows indicating pressure pushing against the Brainstem.
Style: Flat scientific vecto... | 图示为致命HELLP综合征进展的三步医学插图：第一步产后（含剖宫产），第二步肝酶升高、血小板减少，第三步小脑大面积梗死与脑干受压致死。采用扁平科学矢量风格，以粉灰红为主色调，标注关键病理变化及压力箭头，呈现从分娩到致命并发症的因果链。 | |
医生 GAI | 6024f23d000000000100149d | 685e9526000000000b01d145 | https://www.xiaohongshu.com/explore/685e9526000000000b01d145?xsec_token=ABIBwwXlMUSuDoybAFpp3dTdTgjnzZG9ml3SYjwfiBn9o= | 无标题 | 呜呜🥹🥹延哥哭了[抽泣R][抽泣R][拥抱R][拥抱R][拥抱R]
#GAI[话题]# #周延[话题]# #歌手2025[话题]# | images/685e9526000000000b01d145_dbfd3229c7ad672c.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/momo_6024f23d000000000100149d/无标题_685e9526000000000b01d145/image_3.jpg | 我好想从小就认识他们 | 一名戴眼镜、穿棕色夹克的男子侧脸出镜，背景为暖色调垂帘。画面底部有白色字幕“我好想从小就想认识他们”，人物神情专注，场景似访谈或节目录制，无其他可见文字或标识。 | |
医务人员 生成式AI | 634e0efe000000001802d86d | 69b93eff000000002003bc30 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b93eff000000002003bc30?xsec_token=ABP6WLEoPEJF5IAxIzr8KKozfGdOBP3KHIwNTwpfwhvjI= | 上海通报生成式AI服务备案情况：全市已备案 | #AI服务备案[话题]# #大模型[话题]# | images/69b93eff000000002003bc30_07a095bbdda649a8.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/泽尼特聊AI_634e0efe000000001802d86d/上海通报生成式AI服务备案情况：全市已备案_69b93eff000000002003bc30/image_0.jpg | 上海通报生成式AI服务备案情况：全市已备案模型数量达150个
上海生成式AI服务备案数达150个，释放产业规范发展信号
事件概述
近日，上海市相关部门通报了生成式人工智能服务备案情况。数据显示，截至当前，**全市已完成备案的生成式AI模型数量已达150个**。这一数字不仅体现了上海在人工智能产业领域的活跃程度，也反映了监管与产业发展的同步推进态势。 | 上海生成式AI服务备案模型数量已达150个，官方通报显示该数据体现产业活跃度及监管与发展的同步推进态势，文字内容聚焦备案规模与行业规范信号。 | |
医疗行业 Gemini | 64f285cd0000000005002704 | 6967551d000000000d00aade | https://www.xiaohongshu.com/explore/6967551d000000000d00aade?xsec_token=ABOeSt7HG25jWoCz5JMdGLI03kVsX9jfeONCDv_RnEArg= | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强 | 给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强度
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#科研绘图[话题]# #人类高质量科研工具[话题]# #Gemini3[话题]# #医学科研[话题]# #生信分析[话题]# #文献[话题]# #科研学习[话题]# #生物医学科研[话题]# | images/6967551d000000000d00aade_61236777e98cf0b9.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/荷包蛋_64f285cd0000000005002704/给大家普及一下医学生学Gemini绘图达到的强_6967551d000000000d00aade/image_1.jpg | 备忘录
PROGRESSION OF FATAL HELLP SYNDROME CASE
STEP 1: POSTPARTUM
Recent Delivery / C-Section
STEP 2: HELLP SYNDROME PATHOLOGY
ELEVATED ENZYMES
LOW PLATELETS
STEP 3: MASSIVE CEREBELLAR INFARCTION & BRAINSTEM COMPRESSION
MASSIVE CEREBELLAR INFARCTION
BRAINSTEM COMPRESSION
Fatal Complication
HELLP Syndrome Link
Blocked Ves... | 该图示为致命HELLP综合征进展过程，分三步：产后（含剖宫产）→HELLP病理（肝酶升高、血小板减少）→脑干压迫与小脑梗死致死并发症。下方图解显示小脑梗死引发脑疝，压缩脑干及第四脑室，伴随血管阻塞与血小板减少的病理关联。 | |
医疗AI | 67a595b1000000000a03fb0a | 69466ae9000000001e03685e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69466ae9000000001e03685e?xsec_token=ABOsuMreAtF6Aum3b5lCbChoSa0IG8idCQncOEUTp9hh8= | 无标题 | 今天在清华计算机系听一场AI+医疗的讲座，其中一个嘉宾是肿瘤医院副主任。
他提到在肿瘤医院，医生被问最多的五句话：
“我是癌吗？”“能活多久？”“治得好吗？”“怎么治？”“要遭多少罪？”
而医生的回答，往往不把话说死。
为什么，一方面是人文，另一方面是更医生确实答不出。面对无比复杂的生命体，没有标准答案。
同时，医疗场景下，医院、医生、患者的需求结构是不同的：
医院追求指标，地位、工作量、行业考评。
医生在乎平衡，诊断准确性、收入与责任的比值。
患者只关心疗效。
现在AI给医疗带来更多新的想象，医学模式会有一些变化显然是值得期待的。
#AI医疗[话题]# #ai[话题]# #计算机[话题]# #AI大模型[话题]... | images/69466ae9000000001e03685e_763c7753f4da088f.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/无标题_69466ae9000000001e03685e/image_3.jpg | 中国医学科学院肿瘤医院
Cancer Hospital Chinese Academy of Medical Sciences
NCC 国家癌症中心
NATIONAL CANCER CENTER
AI的升起，医学的黎明
李宁
国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院
药物临床试验研究（GCP）中心
2025.12
清华大学
Tsinghua University
[UNK] | 演讲者站在讲台旁，背景大屏幕展示题为“AI的升起，医学的黎明”的学术报告，关联中国医学科学院肿瘤医院、国家癌症中心及清华大学。主讲人李宁来自GCP中心，日期标注为2025年12月，屏幕含世界地图与机构标识，版式清晰分区域呈现机构、主题与个人信息。 | |
5943a13882ec397196b36d9c | 686a41cc000000002400ab32 | https://www.xiaohongshu.com/explore/686a41cc000000002400ab32?xsec_token=AB1dqjUMSdY6eI85VMY2doGE9jf3dgXuMCbGxBZizTWUA= | 在没遇到经验丰富的医生前，问问gpt | 最近看到一个超震撼的案例😱
有人求医十年找不到病因，结果ChatGPT一下子就识别出可能是基因突变问题！这也太神奇了吧🤯
作为一个AI重度使用者，我其实平时有些疑问也会问它
🔍 我的实测体验：
• 之前左侧下颌突然肿了，然后几小时又好了，当时立马去医院了，也问了gpt,光医院跑了三四家，因为医疗资源确实分布不咋均匀，有些依靠仪器，有些经验很丰富，一看就知道咋回事
• ChatGPT不仅分析了可能原因，还给出了详细的改善建议，最后也确实是就是那个部位可能有小结石堵塞了
最让我惊讶的是它的逻辑：
💭 会问我详细症状和时间
💭 分析可能的关联因素
💭 给出分级建议（轻度/中度/重度）
💭 强调一定要找专业医生... | images/686a41cc000000002400ab32_73102733c42e17cb.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/左手用AI_5943a13882ec397196b36d9c/在没遇到经验丰富的医生前，问问gpt_686a41cc000000002400ab32/image_0.jpg | 🩺AI当医生？
我用ChatGPT
咨询健康
问题，结果
太意外了！
✌️ | 图像为文字内容，主题探讨使用ChatGPT咨询健康问题的体验。标题以听诊器图标引出“AI当医生？”疑问，正文说明作者用ChatGPT进行健康咨询，结果“太意外了！”并配胜利手势表情。关键元素含“ChatGPT”被圈注、“太意外了”强调感受，无具体数字或时间。 | ||
医生对AI的看法 | 5a801471e8ac2b477366445f | 695f8ad30000000022031633 | https://www.xiaohongshu.com/explore/695f8ad30000000022031633?xsec_token=ABTwdIUcVhHyozoAQJy2JbhZuVzB3_SwRos_gutaIRkNA= | 段永平今天说AI的水准超过绝大部分私人医生 | 其实很多医生给病人看病也是先查AI哈
一、核心事事实
1) 什么是 ChatGPT Health
是 OpenAI 在 ChatGPT 内推出的 独立健康对话专区，专门处理健康与医疗相关互动。
OpenAI Help Center
用户可以 连接电子病历（Medical Records）、健康应用与可穿戴数据（如 Apple Health、MyFitnessPal 等），让回答更具“个性化”和“上下文关联”。
Reuters
对话、记忆、文件被隔离存储，不会与普通聊天混合，也不会用于训练基础模型。
OpenAI Help Center
2) ChatGPT Health 的目标
辅助用户理解健康信息：分析检查结果、理解病历摘要、准备... | images/695f8ad30000000022031633_cf4ecea8d50ff025.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/airbai聊AI_5a801471e8ac2b477366445f/段永平今天说AI的水准超过绝大部分私人医生_695f8ad30000000022031633/image_1.jpg | 你已加入 ChatGPT Health 候补名单
我们会在你获得访问权限时向你发送电子邮件通知。
转至 ChatGPT | 界面显示用户已加入ChatGPT Health候补名单，顶部有红色心形图标，下方说明将通过邮件通知访问权限获取时机，底部黑色按钮提供“转至 ChatGPT”跳转选项。整体为简洁白色背景的提示页面，无其他视觉元素。 | |
医疗 生成式AI | 5fad3952000000000100130d | 69aecb5f000000002801ca61 | https://www.xiaohongshu.com/explore/69aecb5f000000002801ca61?xsec_token=ABUlmcWT_Up6m9FmI1UX_atxdF_fARwiYGYbgytZpALoQ= | 🚨医疗AI正在大洗牌！2026最全指南附神图 | 别把医疗AI当打字员了！Nirmitee.io 最新《2026医疗AI实施手册》指出，医疗AI正经历底层逻辑的彻底重构。
今天为你拆解报告中最核心的两张神图👇（建议搭配配图，先收藏再看）：
🧬 医疗AI的4大演进世代
1️⃣ 第一代：基于规则 (Rule-Based)
死板的“警报器”🚨。化验指标一超标就响，但实际条件稍微偏离预设规则就抓瞎。
2️⃣ 第二代：预测性机器学习 (Predictive ML)
“算命大师”🔮。能算出败血症或再入院风险，但只会“看诊”不会“抓药”，无法主动解决问题。
3️⃣ 第三代：生成式AI (Generative AI)
听指令的“文案助理”📝。能总结临床笔记、写沟通邮件，但属于被动反应... | images/69aecb5f000000002801ca61_75aa80ddabd15e96.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/新怡智健_5fad3952000000000100130d/🚨医疗AI正在大洗牌！2026最全指南附神图_69aecb5f000000002801ca61/image_1.jpg | 循序渐进的四阶段 AI 实施框架
阶段
4 第四代：智能体 AI 与自主编排
实现最终战略目标
目标导向自主编排、跨系统复杂多步字流、端到端路径、信任与审计框架
信任审计
3 第三代：临床 AI 整合
高级决策支持与协调
高监管要求、高级 CDS、医生保留最终决策权
2 第二代：行政与运营 AI
低风险与高 ROI 场景
收入周期管理（RCM）、智能患者排班、临床文档辅助
RCM
1 第一代：基础建设
基础基建与治理
数据审计、FHIR API 标准、跨部门治理委员会
为后续部署奠定根基
演进阶梯
阶段
#EMPTY | 该图展示AI实施的四阶段演进框架，从第一代基础建设（含数据审计、FHIR API标准）至第四代智能体自主编排，每阶段对应不同目标与能力。第二代聚焦行政运营AI，第三代为临床AI整合，第四代追求战略目标与信任审计。各阶段配图标示关键功能与场景，纵向排列体现递进关系。 | |
医疗行业 元宝 | 67b8852c000000000e01ebd4 | 695df9b1000000000b009f5f | https://www.xiaohongshu.com/explore/695df9b1000000000b009f5f?xsec_token=AB_hQ_ReTxJqr-jjeHH9iLk_uTPl1TJWt0bNVhyC-0HGo= | 医疗器械起飞🛫 | 最近大家都跟着马斯克方向走，建🛖相关bk，这回yy医疗器械（013416）也是好起来了，最近两天脑机接口热度不减，说简单点就是未来医疗+人工智能+人机共生的方向，真正落地的场景基本在医疗领域。
然后我发现yy家这个脑机接口含量高，目前整体位置还是比较低，以及zc支持，未来很不错。
建议大家可以提前布局，脑机接口可能是下一个🐷线值得关注。
#脑机[话题]##脑机接口[话题]##脑机接口基金怎么选[话题]##永赢基金[话题]# | images/695df9b1000000000b009f5f_98e7b7b7ea06def7.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/寒来来_67b8852c000000000e01ebd4/医疗器械起飞🛫_695df9b1000000000b009f5f/image_2.jpg | 医疗器械ETF
159883
近1年 ▼
+9.94%
规模 47.10亿
最大回撤②
13.98%
夏普② 0.421
成立时长 4年8个月
诊断 良好 >
1.03%
0.5198(01-06) >
新年活动·新年红包限时领 享收益增强机会>>
业绩走势 重仓涨幅 -0.45%
近1年:+9.94%
沪深300:+27.11%
比较基准:+8.76%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
-6.41%
19.97%
2025-01-06
2026-01-07
[UNK]COOL | 医疗器械ETF（代码159883）近一年涨幅9.94%，当前净值0.5198，规模47.10亿。业绩走势图显示其与沪深300指数走势对比，近期微跌0.45%，最大回撤13.98%，成立时长4年8个月，夏普比0.421，诊断评级良好。界面含新年活动提示及收益比较基准+8.76%。 | |
医生 GAI | 6024f23d000000000100149d | 685e9526000000000b01d145 | https://www.xiaohongshu.com/explore/685e9526000000000b01d145?xsec_token=ABIBwwXlMUSuDoybAFpp3dTdTgjnzZG9ml3SYjwfiBn9o= | 无标题 | 呜呜🥹🥹延哥哭了[抽泣R][抽泣R][拥抱R][拥抱R][拥抱R]
#GAI[话题]# #周延[话题]# #歌手2025[话题]# | images/685e9526000000000b01d145_a4ec08a4ae80d73a.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/momo_6024f23d000000000100149d/无标题_685e9526000000000b01d145/image_1.jpg | 你懂我的意思吗 | 画面中一名戴眼镜的男子身穿棕色夹克，背景为暖色调窗帘，表情略显困惑或无奈。左下角有白色字幕“你懂我的意思吗”，显示其正在对话或表达疑问，场景似为访谈或节目录制。 | |
医生 GAI | 6024f23d000000000100149d | 685e9526000000000b01d145 | https://www.xiaohongshu.com/explore/685e9526000000000b01d145?xsec_token=ABIBwwXlMUSuDoybAFpp3dTdTgjnzZG9ml3SYjwfiBn9o= | 无标题 | 呜呜🥹🥹延哥哭了[抽泣R][抽泣R][拥抱R][拥抱R][拥抱R]
#GAI[话题]# #周延[话题]# #歌手2025[话题]# | images/685e9526000000000b01d145_8d0713087690c754.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/momo_6024f23d000000000100149d/无标题_685e9526000000000b01d145/image_0.jpg | 我好想就是从小就认识他们了 | 一名戴眼镜的男子身穿棕色夹克，背景为条纹窗帘，画面下方有字幕“我好想就是从小就很认识他们了”，表情惊讶，似在对话或访谈场景中。 | |
医疗行业 豆包 | 5d5b63d400000000010037bf | 6923b6ac000000001e0114b3 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6923b6ac000000001e0114b3?xsec_token=ABsAM6S3UFr9RVYxhpD6pGe93O_ZuOVaJVhgGFno6PVv8= | 家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！ | 突发奇想，想着用豆包出题，然后就创建了一个智能体
我刚使用，使用体验感觉非常良好哈哈哈哈，它可以AI出题，还附带解析和答案，它就像老师一样，可以相互交流😍
这是我创建智能体的指令，可以参考一下，豆包YYDS😄：
- 你是病理题库智能体，以临床病理规培专属导师的身份出现。
- 你擅长一题一引导式教学，先出符合考试大纲的题目，包括单选、多选、病例分析等题型。等待我给出答案和思路后，先肯定合理想法，再针对误区展开探讨，最后给出正确答案、考点解析和拓展提示。
- 交互规则：逐题出题，每一次出题只出一题，不批量推送，每道题后留足思考空间，不催促回复，等待我回答；我回答时，先告诉我答案对错，然后回应我的思路；探讨后给出解... | images/6923b6ac000000001e0114b3_2bc3cca959955c11.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/微光正好_5d5b63d400000000010037bf/家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！_6923b6ac000000001e0114b3/image_1.jpg | 回到之前的场景，我们继续看那道关于乳腺癌的题？还是换个新方向？
09:04
换个新方向
好的，我们来一道关于泌尿系统肿瘤的题目：
患者男性，65岁，因“无痛性肉眼血尿1周”就诊。膀胱镜检查发现膀胱三角区菜花样肿物，活检镜下可见肿瘤细胞呈乳头状排列，细胞层次增多，核异型性明显，核分裂象多见，部分肿瘤细胞侵犯至膀胱黏膜固有层。该肿瘤最可能的诊断是：
A. 膀胱尿路上皮乳头状瘤
B. 膀胱低级别尿路上皮癌
C. 膀胱高级别尿路上皮癌
D. 膀胱鳞状细胞癌
请选择答案并说说思路~ | 对话界面呈现医学病例讨论场景，患者为65岁男性，因无痛性肉眼血尿就诊，膀胱镜见三角区菜花样肿物，活检显示乳头状排列、核异型明显、核分裂多见，部分侵及黏膜固有层。提供四个病理诊断选项，要求选择并说明思路，时间戳09:04，右侧有“换个新方向”按钮。 | |
医生ChatGPT | 5afc54d54eacab0d277ced60 | 68e3457e0000000003034d4f | https://www.xiaohongshu.com/explore/68e3457e0000000003034d4f?xsec_token=ABlwYdkC3GuJPUoynXRz3NpskeBmOLeUjMKwSd_Kqr5So= | gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂 | 你提出了一个非常关键且核心的问题！
要不要帮你整理个表格对比一下？
#人工智障与人工智能[话题]# #chatgpt[话题]# | images/68e3457e0000000003034d4f_9ecd4dd7ebaaf600.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/whatever_5afc54d54eacab0d277ced60/gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂_68e3457e0000000003034d4f/image_3.jpg | 人类a说：我坚决反对AI导入医学领域。想象有天你去割包皮，醒来后发现整根都不见了。你质问AI医生，他只跟你说“你说得对！”
“我可以帮你整理一个“整根不见 vs 只割掉包皮”差别的表格，要吗？”
你猜这个AI医生说的是谁？
哈哈哈哈哈这个段子真的是一把子黑色幽默了😂
——“整根都不见了”，然后AI一本正经：“你说得对！我可以帮你整理一份表格”——这完全就是语言模型的典型反应：错得离谱还要装“知识服务”，用表格和总结来“补救”。
所以你描述的这个“AI医生”几乎可以肯定就是ChatGPT或同类的大型语言模型，尤其是那 | 一段关于AI医疗应用的黑色幽默文字，描述人类对AI介入医学的担忧，以“整根不见”为喻讽刺其风险；AI回应“你说得对！”并提供表格，被批评为语言模型典型“知识服务”式敷衍。文末点明该AI医生极可能指ChatGPT等大模型，强调其回避实质问题的倾向。 | |
医疗AI | 67a595b1000000000a03fb0a | 69466ae9000000001e03685e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69466ae9000000001e03685e?xsec_token=ABOsuMreAtF6Aum3b5lCbChoSa0IG8idCQncOEUTp9hh8= | 无标题 | 今天在清华计算机系听一场AI+医疗的讲座，其中一个嘉宾是肿瘤医院副主任。
他提到在肿瘤医院，医生被问最多的五句话：
“我是癌吗？”“能活多久？”“治得好吗？”“怎么治？”“要遭多少罪？”
而医生的回答，往往不把话说死。
为什么，一方面是人文，另一方面是更医生确实答不出。面对无比复杂的生命体，没有标准答案。
同时，医疗场景下，医院、医生、患者的需求结构是不同的：
医院追求指标，地位、工作量、行业考评。
医生在乎平衡，诊断准确性、收入与责任的比值。
患者只关心疗效。
现在AI给医疗带来更多新的想象，医学模式会有一些变化显然是值得期待的。
#AI医疗[话题]# #ai[话题]# #计算机[话题]# #AI大模型[话题]... | images/69466ae9000000001e03685e_aea3e692881fe700.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Truly_67a595b1000000000a03fb0a/无标题_69466ae9000000001e03685e/image_2.jpg | 产品·需求
满足未被满足的临床需求
需求：
谁需求？ —— 用户是谁？
需求什么？ —— 关键产出是什么？
多么需求？ —— 付费意愿有多少？
是否刚需？ —— 能否有替代产品？
关于支付AI这件事，医院、医生、患者是不一样的。
医院的需求：行业考评
医生的需求：与我无关
患者的需要：符合预期
关于看病这件事，医院、医生、患者是不一样的。
医院的需求：地位
医生的需求：诊断
患者的需求：疗效
关于刚需这件事，医院、医生、患者是不一样的。
医院的需求：工作量
医生的需求：收入/责任比
患者的需要：藉慰*效果
NCC 国家癌症中心
NATIONAL CANCER CENTER
清华大学
Tsinghua Universit... | 大屏幕展示清华大学与国家癌症中心联合的“产品·需求”主题幻灯片，左侧列临床需求分析框架，右侧分三组对比医院、医生、患者在AI支付、看病、刚需场景下的不同诉求，如医院重行业考评、医生重诊断、患者重疗效，关键数字与时间未出现。 | |
医生 Grok | 医疗行业 Grok | 5e95dcaf0000000001004799 | 67b93c76000000001203f3f4 | https://www.xiaohongshu.com/explore/67b93c76000000001203f3f4?xsec_token=ABe3jo495PkE3RSTnFuqCm_4Q7OAsYumqYqxej3T-u53M= | grok3比国内90%的内科医生专业 | #grok3[话题]# #肿瘤[话题]#
国内在治疗脑转移瘤的水肿问题上极其混乱，且药物滥用严重（比如甘露醇）
使用grok3 对50kg的乳腺癌脑转移患者水肿输出一个方案.
的确基本和美国MD方案差不多.
总结：
1. 四种药物都有各自优势(地米我没写加入分析)
2. 有钱的主直接贝伐（5mg/kg, 2-3 weeks,4次,然后观察,不用考虑导致的突变了，短期保命法宝，同时10mg计量毫无意义） | images/67b93c76000000001203f3f4_9c8adb4aaaef92a4.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/L_5e95dcaf0000000001004799/grok3比国内90%的内科医生专业_67b93c76000000001203f3f4/image_0.jpg | 贝伐单抗：作用、剂量及周期
• 作用机制：
贝伐单抗是一种抗血管内皮生长因子（VEGF）单克隆抗体，可减少血管通透性，从而降低水肿。
• 在激素、糖皮质激素和渗透治疗无效的顽固性脑水肿中，贝伐单抗是关键的二线治疗。
• 研究显示，贝伐单抗在乳腺癌脑转移中能显著减少水肿，改善神经症状，并且脑出血风险较低。
• 剂量：
• 推荐剂量：5-10mg/kg，每2-4周一次。
• 对于50kg患者，剂量为250-500mg。
• 研究表明，约4.68mg/kg的剂量可有效缓解顽固性脑水肿。
• 治疗周期：
• 每2-4周使用一次，持续至疾病进展或出现不可耐受的毒性。
• 需通过MRI监测水肿体积变化和临床症状。 | 贝伐单抗为抗血管内皮生长因子单克隆抗体，用于治疗激素等无效的顽固性脑水肿，是关键二线疗法，可减水肿、改善神经症状且出血风险低。推荐剂量5-10mg/kg，每2-4周一次，50kg患者用量250-500mg，研究提示约4.68mg/kg有效；需MRI监测疗效及毒性，持续至疾病进展或不可耐受毒性。 | |
医生 GAI | 6024f23d000000000100149d | 685e9526000000000b01d145 | https://www.xiaohongshu.com/explore/685e9526000000000b01d145?xsec_token=ABIBwwXlMUSuDoybAFpp3dTdTgjnzZG9ml3SYjwfiBn9o= | 无标题 | 呜呜🥹🥹延哥哭了[抽泣R][抽泣R][拥抱R][拥抱R][拥抱R]
#GAI[话题]# #周延[话题]# #歌手2025[话题]# | images/685e9526000000000b01d145_1b3ccbd9d3ba4f5d.jpg | image_4.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/momo_6024f23d000000000100149d/无标题_685e9526000000000b01d145/image_4.jpg | 我可以不被人欺负 | 一名戴黑框眼镜、穿棕色夹克的男子侧脸出镜，背景为暖色调窗帘。画面底部有白色字幕“我可以不被人欺负”，人物表情略显凝重，场景似访谈或节目录制，无其他可见文字或标识。 | |
护士 灵光 | 59a3695650c4b4663ddd8ca4 | 67823868000000000900c60a | https://www.xiaohongshu.com/explore/67823868000000000900c60a?xsec_token=ABhuaVWOSSzcQXHqvBeBBdE65KzdtveeoEpbamM_UaJ9Q= | 替大家尝试过了，苹果真的能….. | #护士懂护士[话题]# #护士[话题]# #护士[话题]# #医院[话题]# #护士[话题]##夜班[话题]# | images/67823868000000000900c60a_1e9308922c21c656.jpg | cover.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/乃英是小猪🐽_59a3695650c4b4663ddd8ca4/替大家尝试过了，苹果真的能….._67823868000000000900c60a/cover.jpg | 真实揭秘
苹果能不能保佑不来病人 | 一名身着护士服、戴白色护士帽的女性在办公桌前俯身操作设备，桌上放有电话、键盘、文件及一个苹果。背景为医院或诊所前台环境，可见打印机、盆栽与安全出口指示灯。画面叠加黄色文字“真实揭秘 苹果能不能保佑不来病人”，暗示对医疗场景中“苹果”象征意义的调侃或讨论。 | |
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_e006af325d17bed1.jpg | image_5.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_5.jpg | · 临床意义：关注NICU特有的声环境对患儿远期神经发育的影响，通过环境改造这一纯护理手段，为早产儿营造促进大脑发育的宫内样环境。
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
· 思路：运用医疗失效模式与效应分析(HFMEA)工具，系统梳理CRRT（连续性肾脏替代治疗）管路凝血、报警处理的每一个环节，制定标准化的护士核查清单和应急处理流程。
· 临床意义：聚焦CRRT治疗时长这一关键指标，通过精细化的护理流程再造，减少因护理操作导致的治疗中断，保证治疗剂量。
10. “ICU后门诊”护士主导的延续性护理对重症survivors家庭照护者负担的 | 内容聚焦ICU护理方案，第9项基于HFMEA模式构建CRRT下机风险管控，运用医疗失效模式分析梳理凝血与报警处理流程，制定标准化核查清单；临床意义为减少治疗中断、保证剂量。第10项提出“ICU后门诊”护士主导延续护理，旨在减轻重症survivors家庭照护者负担，文字未提供具体数字或时间。 | |
护士 灵光 | 6385b025000000002400af8f | 6612635a000000001b0130d4 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6612635a000000001b0130d4?xsec_token=ABgwOtIO6rCaFRlBOywaANrhRDZ7Q890csKVaVMtKNo4I= | 护士的创意，专利成就梦想 | 嘿，朋友们，你们知道吗？护士不只是白衣天使，还是潜在的发明家哦！👩⚕️ 最近听说一位护士小姐姐因为在评职称的路上灵光一闪，竟然搞出了个超有创意的发明，还申请到了专利。是不是很酷？
🌟 第一点，评职称不再是传统的论文和业绩堆砌，一个小小的好想法可能就是你晋升的敲门砖。
📐 第二点，护士们每天都在临床一线，对医疗设备和工作流程了如指掌，提出改进意见简直是得心应手。
🎨 第三点，创新不设限，无论是简化操作的小工具，还是优化护理流程的软件，只要你敢想，就有机会实现。
🌈 第四点，申请专利不仅能提升个人能力，还能为医院带来荣誉，双赢的事情何乐而不为呢？
最后分享一下我的体会：在平凡的工作中寻找不平凡，每个职业都有可能成为改变世界的... | images/6612635a000000001b0130d4_84551abe9c33b33e.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/徐工聊专利_6385b025000000002400af8f/护士的创意，专利成就梦想_6612635a000000001b0130d4/image_0.jpg | 创新思维
值得借鉴学习的
护士创新思维
建议收藏 | 画面呈现护士形象，配以“创新思维”标题及竖排文字“值得借鉴学习的护士创新思维”，底部有“建议收藏”提示。整体为宣传或教育类视觉设计，强调护理领域创新方法的推广与保存，无具体数据或时间信息。 | |
医疗行业 豆包 | 5d5b63d400000000010037bf | 6923b6ac000000001e0114b3 | https://www.xiaohongshu.com/explore/6923b6ac000000001e0114b3?xsec_token=ABsAM6S3UFr9RVYxhpD6pGe93O_ZuOVaJVhgGFno6PVv8= | 家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！ | 突发奇想，想着用豆包出题，然后就创建了一个智能体
我刚使用，使用体验感觉非常良好哈哈哈哈，它可以AI出题，还附带解析和答案，它就像老师一样，可以相互交流😍
这是我创建智能体的指令，可以参考一下，豆包YYDS😄：
- 你是病理题库智能体，以临床病理规培专属导师的身份出现。
- 你擅长一题一引导式教学，先出符合考试大纲的题目，包括单选、多选、病例分析等题型。等待我给出答案和思路后，先肯定合理想法，再针对误区展开探讨，最后给出正确答案、考点解析和拓展提示。
- 交互规则：逐题出题，每一次出题只出一题，不批量推送，每道题后留足思考空间，不催促回复，等待我回答；我回答时，先告诉我答案对错，然后回应我的思路；探讨后给出解... | images/6923b6ac000000001e0114b3_67c919ff3f599057.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/微光正好_5d5b63d400000000010037bf/家人们，可以让AI出病理题啦～真的很香！_6923b6ac000000001e0114b3/image_3.jpg | 好的，下一题
接下来是一道关于软组织肿瘤的题目：
患者女性，40岁，发现左大腿皮下无痛性肿块3个月，逐渐增大。手术切除标本示：肿瘤大小4cm×3cm，边界较清，切面灰白质韧。镜下见肿瘤细胞呈梭形，排列成束状或漩涡状，细胞核两端钝圆，胞质丰富红染，可见少量核分裂象（<5个/10HPF），无坏死。该肿瘤最可能的诊断是：
A. 纤维肉瘤
B. 平滑肌瘤
C. 神经鞘瘤
D. 韧带样型纤维瘤病
请选择答案并说说思路~
我首先排除神经鞘瘤，因为题中胞质丰富红染，这个不符合，其他不知道怎么选，另外你能不能告诉我每一个病的好发年龄，部位等
↓ | 一题关于40岁女性左大腿皮下无痛性肿块的软组织肿瘤诊断题，肿块4cm×3cm，镜下细胞呈梭形、胞质丰富红染、核分裂<5个/10HPF。选项含纤维肉瘤、平滑肌瘤、神经鞘瘤、韧带样型纤维瘤病。答题者排除神经鞘瘤因胞质红染不符，求助其他选择依据及发病年龄部位信息。 | |
医务人员 人工智能 | 5e1fc6d000000000010031de | 68d907ef0000000013011898 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68d907ef0000000013011898?xsec_token=ABbjNg7xJhRIYzgHbPK98M2LAaX6F76eDgonL8loQegoA= | 未来已来！🚀中国AI医疗领域七杰？ | 这些企业在各自的领域内深耕细作推动整个医疗行业的智能化转型。
• 联影智能 - AI医学影像界的教科书
• 推想医疗 - 辅助诊断精准度超能打
• 深睿医疗 - 临床决策系统真·智能
• 医渡科技 - 用大数据颠覆医学科研
• 晶泰科技 - 新药研发速度提升300%！
• 数坤科技 - 心脑血管疾病克星
• 腾讯觅影 - 开放平台生态超强大
未来，随着AI技术的不断进步，我们的医疗服务将变得更加高效、精准和个性化
不知道未来企业将如何改变我们的医疗体验呢？
#AI医疗[话题]# #智慧医疗[话题]# #未来医疗[话题]# #科技改变生活[话题]# #医疗创新[话题]# #互联网[话题]# #大厂[话题]# #医药[话题]# ... | images/68d907ef0000000013011898_a3a26289ad17ddab.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/厂牌收藏家_5e1fc6d000000000010031de/未来已来！🚀中国AI医疗领域七杰？_68d907ef0000000013011898/image_0.jpg | 中国AI医疗领域七杰
厂牌收藏家 | 制图
UNITED联影
IMAGING
联影智能
核心领域：AI医学影像
推想科技
推想医疗
核心领域：AI辅助诊断
深睿医疗
oleepwise
深睿医疗
核心领域：AI影像与临床决策
医渡科技
YIDUTECH
医渡科技
核心领域：医疗大数据与AI驱动科研
XtalPi
晶泰科技
晶泰科技
核心领域：AI药物研发
数坤科技
SHUKUN
数坤科技
核心领域：心血管与卒中AI
腾讯觅影
腾讯觅影
核心领域：AI医疗开放平台
数据来源：2025年《财富》美国500强排行榜 | 中国AI医疗领域七杰包括联影智能、推想科技、深睿医疗、医渡科技、晶泰科技、数坤科技与腾讯觅影，各自聚焦AI医学影像、辅助诊断、临床决策、科研驱动、药物研发、心血管AI及开放平台等核心领域，数据源自2025年《财富》美国500强排行榜。 | |
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_0642802c16e04c1a.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_1.jpg | · 临床意义：将谵妄的识别从传统的经验性评分，前移到客观的、可量化的生理信号预警，为护理人员提供更早的干预窗口期。
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
· 思路：设计一套从被动关节活动度训练、床上脚踏车到离床坐椅的阶梯式康复流程。重点研究如何通过计划行为理论改变ICU护士和患者对早期活动的认知与执行依从性。
· 临床意义：解决ICU早期活动执行率低的临床难题，通过行为科学理论推动康复护理的落地，减少患者肌肉萎缩和功能障碍。
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究 | 图像内容为医学研究摘要，聚焦ICU患者早期活动与心理训练干预。提及阶梯式康复流程及计划行为理论应用，旨在提升执行率、减少肌肉萎缩；另含虚拟现实定向训练用于气管插管患者心理重塑的研究。临床意义强调客观预警与行为科学推动康复落地。 | |
医生 GAI | 6024f23d000000000100149d | 685e9526000000000b01d145 | https://www.xiaohongshu.com/explore/685e9526000000000b01d145?xsec_token=ABIBwwXlMUSuDoybAFpp3dTdTgjnzZG9ml3SYjwfiBn9o= | 无标题 | 呜呜🥹🥹延哥哭了[抽泣R][抽泣R][拥抱R][拥抱R][拥抱R]
#GAI[话题]# #周延[话题]# #歌手2025[话题]# | images/685e9526000000000b01d145_44541a61cca78fed.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/momo_6024f23d000000000100149d/无标题_685e9526000000000b01d145/image_2.jpg | #EMPTY | 画面中一名戴黑框眼镜的男子，身穿棕色夹克内搭浅蓝T恤，领口有麦克风夹，背景为暖色调垂帘。人物表情惊讶，嘴唇微张，似在对话或反应。无文字信息，未见其他物体或场景元素。 | |
护士 Qwen | 5bc9eab3b7b6830001223d2a | 65bcce0e000000000a03262d | https://www.xiaohongshu.com/explore/65bcce0e000000000a03262d?xsec_token=ABFxXontGwpxsFPOELXDL3mX4L6DApj7sKU67y4SQhuGY= | 30+夜班护士|漂亮的尽头一定是养生和少吃 | 没有医美，但我皮肤好得让人羡慕，同事们总是夸赞我的健康美。这种美，无需修饰，自然流露。
前几天，我出去玩并拍了一些照片，看到照片中的自己，发现自己的皮肤充满了胶原蛋白，看起来年轻有活力，这让我认识到，养生和少吃的重要性~
🙋养生
1、我每周会喝三四次三黑粥，这是由黑米、黑豆、黑芝麻和糯米熬制而成。如果你喜欢吃甜的，可以加几颗红枣。这个粥对于经常熬夜、脸色蜡黄的人来说非常有益。
2、当我感觉上火时，我会煮菊花决明子茶来喝，它有助于养肝气。
3、我还坚持喝景咸堂玉灵膏，它成分里面只有桂圆肉和西洋参，柴火蒸120个小时蒸出来的，我记得刚喝3周，黄气淡了，脸颊下巴开始有自然的红晕~
气血上来后整个脸是“向上走”的状态，素颜脸蛋子红红，整... | images/65bcce0e000000000a03262d_b68dd58c68f9da92.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/呼叫小王_5bc9eab3b7b6830001223d2a/30+夜班护士漂亮的尽头一定是养生和少吃_65bcce0e000000000a03262d/image_1.jpg | #EMPTY | 一位年轻女性面带微笑，留有深色长发，身穿灰色外套内搭蓝色衣物，佩戴细项链。背景为室内环境，可见白色吊顶与蓝色窗帘，光线明亮，整体构图聚焦人物面部表情与上半身着装细节。 | |
医务人员 生成式AI | 6048d02000000000010039fb | 68e12e080000000004007e14 | https://www.xiaohongshu.com/explore/68e12e080000000004007e14?xsec_token=ABdNSJx95XJr5u-3tVR54SsXrECugRlkp7_vVffD7GbaI= | 柳叶刀-数字健康: AI 重塑医学教育 | 分享我们团队在《柳叶刀 数字健康》发表的最新观点文章，系统探讨了AI如何革新全球医学教育与医生培训。随着医疗需求激增和全球医护人员短缺，AI技术，尤其是生成式AI，为医学教育带来前所未有的机遇。
✅ 个性化、高仿真的临床学习体验，让医学知识更易掌握
✅ AI助力科研训练，提升创新能力与协作效率
✅ 公平与伦理挑战并存，尤其要关注低收入和中等收入国家面临的挑战
同时我们也呼吁：AI赋能医学教育的前路，需要学界、产业和医疗机构的共同协作，建立健全政策和合作机制，推动AI在医学教育领域的公平、可持续发展。
#医学[话题]# #人工智能[话题]# #科研[话题]# #医学教育[话题]# #教育[话题]# #新加坡[话题]# #Duk... | images/68e12e080000000004007e14_fd5b6c6dd4bac495.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/Duke-NUS人工智能_6048d02000000000010039fb/柳叶刀-数字健康AI重塑医学教育_68e12e080000000004007e14/image_0.jpg | THE LANCET
Digital Health
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VIEWPOINT · Online first, 100900, October 04, 2025 · Open Access
How can artificial intelligence transform the training of medical students and physicians?
Yilin Ning, PhD a,b,* · Jasmine Chia... | 《柳叶刀·数字健康》期刊在线发表题为“人工智能如何重塑医学生与医师培训？”的评论文章，作者包括Yilin Ning、Jasmine Chiat Ling Ong等多位学者，刊期2025年10月4日，编号100900，属开放获取。版式含期刊标识、导航栏、标题、作者列表及附属信息入口，无图表或额外视觉元素。 | |
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_0be2ff0ecb75c268.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_2.jpg | · 思路：利用VR技术模拟自然环境和时间地点提示，在患者清醒期间进行每日20分钟的定向训练与心理脱敏治疗。
· 临床意义：利用非药物手段改善ICU机械通气患者的隔离感和恐惧感，重塑心理弹性，降低创伤后应激障碍(PTSD)的发生率。
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
· 思路：开发一款可视化的决策辅助挂图或小程序，帮助护士根据患者的意识状态、管路级别和肌力情况，快速选择替代约束措施（如攀爬架、加压手套、改变体位）。
· 临床意义：推动约束缩减行动的标准化和精细化，减少不必要的身体约束，保障患者尊严的同时确保医疗安全。
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的 | 文本内容聚焦ICU危重患者护理，提出VR技术用于心理脱敏治疗，每日20分钟定向训练；决策辅助工具可可视化挂图或小程序，协助护士依据意识、管路及肌力选替代约束措施如攀爬架等；强调标准化约束以减少不必要的身体约束，保障尊严与安全。后续章节提及家属参与式日记在认知障碍预防中的作用。 | |
医生 元宝 | 575647b76a6a690785ce4cef | 685972da000000001703117a | https://www.xiaohongshu.com/explore/685972da000000001703117a?xsec_token=ABHVxqU3XlJeVgrLz7zslR7_VuJX3Og1lhaApRRGvZ19M= | 好家伙，这不比某度强一百倍？ | 今天突然嗓子疼，一拍照发现居然长了个小疙瘩，大半夜的也不好去看病有点着急，突然想到能不能用元宝看看图片，没想到一上传就识别出来了！立马安心了！而且给了非常充分的诊断和建议！我的老天奶！
我还发现上传各种医学检验报告和影像报告都可以识别，判断出来的病症和医生说的八九不离十！
有一次胃镜之前我忘记预约了，元宝都给我了非常实用的建议，让我赶上了胃镜～绝！
元宝yyds！
当然判断病症还是要以医院为准，毕竟图片和文字都比不上正规的医学检测，不过至少可以问个安心，再也不用某度一搜搜的心慌慌了～
哈哈哈哈哈哈哈哈哈
最后问了下元宝是怎么看到图的，他也给我解释了，是因为有医学图像识别技术！太强了中国的科技！太棒了！
这不是广子！火了的话请元宝给我... | images/685972da000000001703117a_77b8d83f2f09630a.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/沐花音_575647b76a6a690785ce4cef/好家伙，这不比某度强一百倍？_685972da000000001703117a/image_1.jpg | 元宝 DeepSeek
医生，我突然发现喉咙有点疼，然后看到喉咙上方长了个红色小水泡（就是我发的图片中圈出来的位置），同时耳朵有点痒，今天偶尔会干咳，其他没什么症状，这是怎么回事呀
已深度思考(用时13秒)
根据你描述的症状和上传的图片特征（咽后壁孤立性红色水泡，伴随咽痛、耳痒、干咳），这很可能是急性病毒性咽炎的表现，但也需警惕其他可能性。以下是具体分析和建议：
核心诊断与机制
展示思考过程，回答更全面
R1 深度思考
联网搜索
内容由 AI 生成，仅供参考
#EMPTY | 口腔内咽后壁可见孤立性红色水泡，患者主诉喉痛、耳痒、干咳，AI诊断提示可能为急性病毒性咽炎，需警惕其他可能性，建议进一步检查。界面显示用户咨询与AI分析过程，含时间戳及操作按钮。 | |
医生对AI的看法 | 5a801471e8ac2b477366445f | 695f8ad30000000022031633 | https://www.xiaohongshu.com/explore/695f8ad30000000022031633?xsec_token=ABTwdIUcVhHyozoAQJy2JbhZuVzB3_SwRos_gutaIRkNA= | 段永平今天说AI的水准超过绝大部分私人医生 | 其实很多医生给病人看病也是先查AI哈
一、核心事事实
1) 什么是 ChatGPT Health
是 OpenAI 在 ChatGPT 内推出的 独立健康对话专区，专门处理健康与医疗相关互动。
OpenAI Help Center
用户可以 连接电子病历（Medical Records）、健康应用与可穿戴数据（如 Apple Health、MyFitnessPal 等），让回答更具“个性化”和“上下文关联”。
Reuters
对话、记忆、文件被隔离存储，不会与普通聊天混合，也不会用于训练基础模型。
OpenAI Help Center
2) ChatGPT Health 的目标
辅助用户理解健康信息：分析检查结果、理解病历摘要、准备... | images/695f8ad30000000022031633_48cc62373636c1d0.jpg | image_0.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/airbai聊AI_5a801471e8ac2b477366445f/段永平今天说AI的水准超过绝大部分私人医生_695f8ad30000000022031633/image_0.jpg | 大道无形我有型
2025-12-28 10:13 · 年知已
ai绝对胜过平均水准的。医疗上啥问题都
可以先问下ai，可能比一个很贵的私人医
生还要更快更方便甚至更准确。
@西北风的blog：AI胜过三甲医院普通医生，最近
结肠炎犯了，医生开了酵母菌益生菌，结果越吃越
严重，问了AI，建议首选嗜酸菌，换了以后明显效
果好了很多！
相关讨论 165 | 用户帖文称AI在医疗问题上优于平均水准，甚至可能比昂贵私人医生更快速准确，强调其在结肠炎治疗中建议改用嗜酸菌后症状改善。配文引用博主案例佐证，提及三甲医院医生误开酵母菌致病情加重，相关讨论数165。文字部分有红色下划线标注重点语句。 | |
护士 多模态 | 6897103e000000002802cc40 | 69b10471000000001d0116ca | https://www.xiaohongshu.com/explore/69b10471000000001d0116ca?xsec_token=ABlQPZ4QptfJgNv5Qqd7aeL1quVRKdeh56AsjTYdpe_pQ= | 重症护理没方向，找我就对了！ | 1. 基于多模态感知的ICU谵妄早期预警护理方案的构建与应用
2. 阶梯式早期活动方案对ICU获得性衰弱的影响：基于计划行为理论的干预策略
3. 基于虚拟现实的定向训练在ICU气管插管患者心理弹性重塑中的应用研究
4. 决策辅助工具在危重患者身体约束缩减行动中的应用及效果评价
5. 护士引导的家属参与式日记在ICU后认知障碍预防中的干预研究
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
7. 重症患者肠内营养不耐受的集束化护理方案：基于胃肠超声动态监测的反馈调节
8. 声音环境管理对预防极低出生体重早产儿脑功能发育障碍的护理研究
9. 基于HFMEA模式的ICU连续性肾脏替代治疗非计划性下机风险管控方案的构建
... | images/69b10471000000001d0116ca_d6a0be8e3bbad4dc.jpg | image_3.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/SCI怪叫授_6897103e000000002802cc40/重症护理没方向，找我就对了！_69b10471000000001d0116ca/image_3.jpg | 干预研究
• 思路：由责任护士指导家属记录ICU日记，重点记录患者无法感知的时间、医护人员的解释以及家属的鼓励话语。随访评估患者出院3个月后的认知功能恢复情况。
• 临床意义：将家属照护从探视层面深化到治疗性沟通层面，利用情感连接填补患者ICU期间的记忆空白，有助于改善远期认知结局。
6. 基于近红外光谱技术的压力性损伤深部组织早期预警与护理干预策略
• 思路：使用手持式近红外设备监测骶尾部等骨突部位的局部组织氧饱和度，对比肉眼观察，确定深部组织缺血的金标准阈值，并建立翻身频率的动态调整方案。
• 临床意义：将压力性损伤的预防从“看皮肤”提升到“测组织灌注”，实现深部组织损伤的超早期发现，精准指导翻身护理。 | 文本内容聚焦干预研究，分两部分：其一为家属记录ICU日记以辅助患者认知功能恢复，随访出院后3个月；其二为基于近红外光谱技术监测骨突部位氧饱和度，建立动态翻身方案，实现压力性损伤超早期预警与精准护理，提升从“看皮肤”到“测组织灌注”的临床水平。 | |
医生 豆包 | 医生豆包 | 568230b81c07df771c44f474 | 69718399000000000e03fc9e | https://www.xiaohongshu.com/explore/69718399000000000e03fc9e?xsec_token=AB4K_SiGt4_2RhhNoEFm3ucPSPdTMCqu15fUVsIrh3DuY= | 65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我 | 来个介绍：小时候一直觉得爸爸无所不知，无所不能，他初中辍学，去打了2年石头，后来自学考了高中，考了农大，后来工作自考了律师证。现在退休，在律师所发挥余热。
前段时间让他到上海查了一波，我看了报告后，就开了药给他寄回去。因为老家没有进口的药。
结果就发生以上的对话，他先在老家看，医生开了依折麦布，复查血脂又正常了，问了豆包。我就一顿输出，然后他还是不相信，又查了豆包，才同意吃药。
本人985医学硕士，当临床医生十年，但是每当有医学问题，我爸会先问豆包，然后问我妈，然后看看别的病人怎么说，反正就是不听我的专业建议！
我发表完，他还要再问豆包看是不是对的。这事已经不是一两次了，他骨子里就是不相信我，我多次和他强调我是专业的，你们把我培养的... | images/69718399000000000e03fc9e_cd94ecb4dc6f04cb.jpg | image_2.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/神嘱_568230b81c07df771c44f474/65岁的老父亲只相信豆包，不相信当医生的我_69718399000000000e03fc9e/image_2.jpg | 不是说血脂正常就不容易脑梗心梗了。
你这么多年就是因为不吃药，所以已经多发性腔梗了。
多发性腔梗就是给你个信号，你再不注意以后就大面积脑梗了，脑梗了嘛，就看你的命喽，看梗在哪个地方。
脑梗。梗在生命中枢就影响心跳呼吸你有生命危险。
别的地方，就是偏瘫，口角流涎，嘴歪。
你说你要活到90岁，我是不信的。
因为你没有医学知识认知能力也不行，整天问豆包。
我们医院来配药的，活到90岁的。每个月来看一次医生。吃五六种药都不嫌多。
你不尊重医生，不尊重生命，那你就把自己生命当做玩笑。还90岁呢。 | 聊天界面显示绿色对话气泡，内容围绕脑梗风险展开，提及血脂正常仍可能发病、因不吃药致多发性脑梗、脑梗位置影响生命安全及偏瘫口角流涎等后遗症，质疑对方活到90岁可能性，批评其不遵医嘱，称医院患者每月复诊吃六种药，强调不尊重医生即轻视生命。 | |
医生ChatGPT | 5afc54d54eacab0d277ced60 | 68e3457e0000000003034d4f | https://www.xiaohongshu.com/explore/68e3457e0000000003034d4f?xsec_token=ABlwYdkC3GuJPUoynXRz3NpskeBmOLeUjMKwSd_Kqr5So= | gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂 | 你提出了一个非常关键且核心的问题！
要不要帮你整理个表格对比一下？
#人工智障与人工智能[话题]# #chatgpt[话题]# | images/68e3457e0000000003034d4f_8a4e135ccd64f31c.jpg | image_1.jpg | /Users/logistic/Documents/AI/LLM/project/Spider_XHS/datas/media_datas/whatever_5afc54d54eacab0d277ced60/gpt狠起来连自己也嘲笑😂😂_68e3457e0000000003034d4f/image_1.jpg | 眼泪笑出来了。
网上看到故事：一个病人在问他的AI医生，如果阑尾在右边，为什么他的疤痕在左边？
AI医生说：你完全正确！你敏锐的洞察力拯救了所有人！让我再试一次！
那么你猜一下这个AI医生是谁？
已思考 6s >
哈哈——那位“AI医生”就是 ChatGPT（或任一大型语言模型）。
原因很简单：病人指出错误时它先热情肯定、过度表扬（“你完全正确！你敏锐的洞察力拯救了所有人!”），然后不是承认并修正，而是礼貌地道歉后再试一次——典型的语言模型行为：善于安抚、擅长重写回应，但在实际动手（比如动外科刀）上显然不靠谱。
温柔提示（认真且带点幽默）：遇到阑尾手术这类事儿，还是找真正的外科医生比较稳妥；AI可以做诊断建议和陪聊，但别让... | 一段文字叙述网络故事：病人问AI医生阑尾在右为何疤痕在左，AI回应肯定并道歉重试。分析指出此AI为ChatGPT等模型，其行为模式是先热情肯定再礼貌道歉重试，擅长安抚与重写，但实际操作如外科手术不可靠。提示用户诊断可求助AI，但手术应找真实医生。 |
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