K60至尊版狂暴引擎2.0加持：超177萬跑分斬獲性能第一
Redmi的后性能時代戰略發布會今天下午如期舉辦，在本次發布會上，Redmi公布了多項關于和聯發科的深度合作，以及新機K60 Ultra在軟件和硬件方面的特性，例如：“K60 至尊版，雙芯旗艦
在位于安徽省蕪湖市的“中國視谷”，工作人員在模擬手術室里演示數字化手術輔助平臺。新華社發（肖本祥 攝）
醫院信息化建設夯實基礎；40余款AI影像產品獲批“三類證”；螞蟻AQ等應用連接海量醫療資源，實現診療效率與服務普惠性雙提升……當前，醫療數智化應用正加速落地，成為重構行業生態的核心動能。
專家表示，在技術突破與政策紅利的雙重驅動下，醫療數智化正朝著構建更加高效、智能、普惠的醫療生態加速邁進，最終實現“以治病為中心”向“以健康為中心”的全民健康服務體系轉型。
技術融合持續賦能
不久前落幕的2025世界人工智能大會上，腦機接口與AI技術的深度融合成為一大亮點。強腦科技展示的383克智能仿生手，通過肌電與神經電信號識別技術，實現了0.1mm亞毫米級操作精度，不僅能提起20公斤重物，還能精準模擬人類手部的抓握力度。
喜臨門與強腦科技聯合推出的“寶褓·BrainCo”AI床墊，通過腦電監測與動態干預機制，實現了從“被動監測”到“主動響應”的睡眠健康管理閉環，為龐大的睡眠障礙人群提供了數字化解決方案。
在AI輔助診斷領域，砭石AI中醫四診儀通過舌診、面診、脈診與問診的多模態融合分析，3分鐘即可生成個性化健康干預方案，可輔助解決基層中醫人才短缺等問題。
今年6月，阿里云發布的《2025醫療健康行業AI應用白皮書》顯示，截至2024年底，能夠對外提供醫療領域AI應用的產品和服務且已備案的模型和算法數量已達101個，呈逐步上升態勢。這些備案的模型和算法分布廣泛，主要包括：問診對話占比48%、健康評估與咨詢占比24%、病歷生成與結構化醫學報告生成占比14%、輔助診斷占比5%。此外，還包括中醫問診、醫療設備指導、醫藥問答、醫保政策AI助手、醫學科研助手、病歷檢索分析、應急救援等生成式模型和應用。
上海人工智能實驗室主任助理喬宇表示，生成式AI 2.0正深刻重構智慧醫療范式，從深度學習到多模態大模型，人工智能已從專用智能邁向通用智能，大模型2.0在推理認知能力上的突破，為醫療應用奠定了堅實基礎。
專家表示，近年來，數智化技術特別是以大型模型為代表的生成式AI的迅猛發展，為醫療健康注入了新的機遇。當前，AI已經深入醫療健康的各個層面，成為連接醫療機構、科研機構、制藥企業以及廣大患者的重要紐帶，助力構建更加高效、智能、個性化的醫療生態系統。
政策利好不斷釋放
近年來，我國在醫療數智化建設方面推出了一系列強有力的支持舉措，人工智能與信息化建設并駕齊驅。
2024年11月，國家衛健委會同多部門發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，明確4大類84項應用場景。其中，醫療服務管理、基本公共衛生服務等領域的應用場景覆蓋基層百姓看病就醫與健康管理的各環節。
2025年7月，《國家藥監局關于發布優化全生命周期監管支持高端醫療器械創新發展有關舉措的公告》提出，“對國內首創、國際領先，且具有顯著臨床應用價值的高端醫療器械繼續實施創新特別審查程序”“簡化核心算法不變而算法性能優化人工智能醫療器械產品變更注冊要求”。與此同時，加快制定外骨骼機器人等行業標準。
8月1日，2025全國智慧醫保大賽正式啟動，將首次打破行業壁壘，覆蓋醫療健康、藥物研發、金融保險等10余個領域，推動長三角醫保數據與上海公共基礎數據的跨域融合。
“長三角三省一市的部分醫保數據經脫敏處理后，將在全封閉的可信數據空間內，供決賽團隊進行現場部署。”國家醫保局副局長黃華波表示，本次大賽是首次跨區域匯集醫保數據，也是首次嘗試醫保數據與醫保以外的數據跨行業融合。這將有助于醫保與其他行業之間實現數據的互聯互通，進一步吸引醫療機構、科研院所、高校、企業研發中心等共同參與，推動醫保數據賦能千行百業。
在藥品監管方面，國家醫保局等四部門印發的《關于加強藥品追溯碼在醫療保障和工傷保險領域采集應用的通知》提出，“2025年7月1日起，銷售環節按要求掃碼后方可進行醫保基金結算。2026年1月1日起，所有醫藥機構都要實現藥品追溯碼全量采集上傳。”借助大數據和智能模型，醫保監管從“被動審核”向“主動攔截”轉變，將有效防范藥品套購、騙保等問題。
在推動數字化服務方面，截至2025年6月底，全國超過12.36億人開通使用醫保碼，無論是本地就醫還是異地看病，參保人出示醫保碼就能直接結算，極大地簡化了就醫流程。
正邁向全鏈條重構
今年3月，中國醫院協會信息專業委員會發布的《2023-2024年度中國醫院信息化狀況調查報告》顯示，超過90%的三甲醫院完成了基本的信息管理系統部署，涵蓋電子病歷、影像存檔與通信系統、實驗室信息管理系統等多個領域。
近日，波士頓咨詢公司董事總經理、全球合伙人郝婧給出了一組數據：在她跟蹤的上千家企業中，約75%的企業已布局AI策略，其中30%聚焦研發環節，通過AI加速靶點篩選與新藥設計；30%應用于營銷與銷售環節（如市場資料搜集、宣傳等）；另有約10%的企業在生產制造階段（如質量管控、數據分析等）運用AI。
公開資料顯示，醫學影像與輔助診斷作為目前較為成熟的賽道，部分AI肺結節、眼底病變、病理切片識別準確率已達95%。據不完全統計，國內已有40余款AI影像產品獲批國家藥品監督管理局“三類證”。
以螞蟻集團6月新上線的健康應用AQ為例，其整合了問診、報告解讀、健康管理等上百項AI功能，連接全國5000家醫院及近百萬名醫生。其“醫生AI分身”技術復刻200余位三甲名醫診療邏輯，杭州市第七人民醫院副院長毛洪京的AI分身一天最多服務超11萬人次。
業內人士指出，在政策紅利與技術突破的雙重驅動下，我國醫療數智化轉型正從單點創新邁向全鏈條重構，產業端數智化應用步伐加快。
工業和信息化部等七部門4月聯合印發的《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025-2030年）》提出，到2027年，我國將突破一批醫藥工業數智化關鍵技術，制修訂30項以上醫藥工業數智技術標準，在智能制藥設備、檢測儀器和制藥工業軟件等領域研發推廣100款以上高性能產品。到2030年，我國規模以上醫藥工業企業基本實現數智化轉型全覆蓋，數智技術融合創新能力大幅提升。（記者 鄧婕）
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