
当前“健康中国2030”已步入最后十年,医疗健康产业数字化、智慧化进入爆发期。在终端感知层,智能穿戴设备的发展备受关注,为医疗健康行业感知、记录、分析患者状态,进行辅助诊疗提供了全新的解题思路。作为大健康产业的重要参与者之一,鼎桥面向行业客户推出系列化穿戴产品和解决方案,与合作伙伴一起携手浙大邵逸夫医院打造出“智慧病区”新范式。

鼎桥通信技术有限公司首席执行官邓飚致辞发言
2月18日,鼎桥通信智能穿戴产品及解决方案专题研讨会在杭州举办。本次活动中,鼎桥通信技术有限公司首席执行官邓飚围绕穿戴设备在智慧医疗等多行业的发展趋势及协同创新作用,与到场合作伙伴、行业专家、知名医疗信息化负责人等来宾对智能穿戴解决方案的应用与实践进行了分享与探讨,他表示,鼎桥定制穿戴产品将以便捷力、高能效助力行业进一步释放数据信息互联、整合与管理的价值。

浙江大学医学院附属邵逸夫医院钱塘院区党委副书记乔凯专题分享
研讨会中,浙江大学医学院附属邵逸夫医院钱塘院区党委副书记乔凯对医院大数据临床应用及精细化管理进行了专题分享。他表示,重视医疗的人文关怀,需要持续进行医院信息化改革及创新创造, 先进的健康监测穿戴设备助力了医护工作的全链路智能化建设,通过数字化技术整合医疗资源,才能够提高医疗服务的效率和质量。

双方领导于浙江大学医学院附属邵逸夫医院交流现场
锚定行业应用场景,深挖健康管理价值
物联网、云计算以及现代通信技术的深入发展,为更加高效的医疗诊疗模式提供了底层技术支撑。通过智能穿戴设备将健康技术与医疗服务逐步桥接,构建以病患为中心的个性化健康管理服务体系,成为推动智慧医疗建设的重要举措之一。在这一过程中,穿戴设备在兼顾便捷性、舒适性的同时,还需要集成更多的医疗功能,这对品牌技术实力、资源投入提出了更高要求。

面向智慧临床、智慧服务、智慧管理及院外健康等医疗行业应用场景,鼎桥推出了定制穿戴产品和医疗行业解决方案,以深入挖掘数据信息与健康管理之间的价值。该解决方案从应用层、平台层、网络层与感知层建立起总体架构,基于算法数据、传输设备对接、云端对接与深度定制能力,能够灵活进行系统定制与数据定向开放。区别于医疗行业的传统物联设备,鼎桥定制穿戴产品将体征监测、位置监测、跌倒报警、NFC标签读取等功能进行了高效整合,医护人员可通过综合平台进行院内院外智能交互,从而实现全天候的健康管理。

深度合作邵逸夫医院,打造“医患互联”新模式
目前,鼎桥定制穿戴产品和医疗行业解决方案已于浙江大学医学院附属邵逸夫医院成功应用,并已完成智慧病区一期、二期建设。通过深入临床医疗与护理业务流程,鼎桥定制穿戴设备实现了病患数据统一感知、病房感知数据统一管理以及临床业务系统无缝对接,进一步助力浙大邵逸夫医院建设“智慧医院”模范单位。
相较于传统的定位标签等设备,鼎桥智能穿戴产品便捷、实用,实现了病房智能化管理与“医患互联”:一方面,患者端穿戴设备可将体征监测、术后运动量、位置监测等多维数据,传导至物联网基站并生成护理看板,帮助医护实时监测患者情况,辅助治疗决策;另一方面,医护端穿戴设备支持病患智能识别、即时对讲等功能,同时可及时对输液提醒、患者跌倒、离床等异常情况进行提醒或报警,为更智能高效的诊疗辅助提供了可行性路径。

面向院内场景,医护人员可基于主动获取、自动上传的海量数据,给予患者更为精准合理的护理服务;病房感知数据也脱离了离散性、繁复性的统合工作,实现了更智能化的统一管理。在此基础上,病房、患者、医护人员与临床业务等系统数据得以紧密衔接,实现了病房常态的智能化医护服务。与此同时,该解决方案还支持穿戴版本按需定制改造,以适配更具个性化的医疗业务应用场景。

在院外场景,鼎桥还打通了医院病房与患者家庭的“区隔壁垒”,形成了院内外信息互通、医患间良好互动、数据信息实时回流的全周期健康管理模式。患者使用可穿戴设备开展院外慢病监测并连接院内进行干预,为慢性病管理或术后随访等长周期观测治疗提供了便利。
智能穿戴设备的逐步应用和普及,通过对医疗数据的分析和挖掘,在企业、患者、医生和医院之间凝聚起一张联系网,推动诊断、医学和服务方面的多维度发展。着眼于未来,鼎桥也将持续深入挖掘行业应用场景,以更优质的产品、更完善的服务,开启医疗健康行业发展的全新格局,为建设健康中国贡献“鼎桥力量”。

好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。