羊城晚報訊 記者劉穎穎、通訊員穗衛健宣報導:8月11日,第33屆廣州博覽會新聞發布會在北京舉行。作為主題展區之一,2025廣州醫療與健康產業博覽會(以下簡稱「廣州醫博會」)將於8月22日至24日在廣州中國進出口商品交易會展館B區舉行,發布會上透露了今年廣州醫博會的亮點。 預計吸引超400家參展單位 2025廣州醫博會以「發展新質生產力,共享健康新未來」為主題,由廣州市人民政府主辦,廣州市衛生健康委員會、廣州市協作辦公室共同籌辦。 本次廣州醫博會展覽面積為3萬平方米,共設置3個展館、18個展區,預計吸引超400家參展單位,涵蓋醫療機構、生物醫藥企業、高端醫療設備企業、第三方服務機構、第三方轉化平臺、金融機構等全產業鏈主體。 從實驗室裡的創新研發成果,到生產線上的高級智造技術,再到臨床應用,超百家生物醫藥企業、科研機構與醫院將集中亮相,展示行業前沿創新技術與解決方案。基因編輯、細胞治療、類器官、器官晶片、核藥、3D列印、生物製造、合成生物學等一系列前沿技術成果在此匯聚,這些成果既是產業發展的未來方向,也是推動創新藥從無到有、從有到優的關鍵力量。 舉辦近20場高端會議與活動 本次醫博會發出超500份參展邀請函。安徽、四川、福建、重慶、新疆等外省區市衛生健康委紛紛組團參會。廣州實驗室、高校科技成果轉化中心等科研機構,中山一院、中山二院、中山三院等50餘家本地三甲醫院,華潤、國控、廣藥等大型醫藥企業以及百濟神州、康方、一品紅等創新型企業,還有電信、聯通、移動等通信企業,紛紛報名參展。 博覽會期間還將舉辦近20場高端會議與活動,邀請國家衛健委藥政司領導、全市三甲醫院院長、各領域頂級專家、知名企業家等,分享最新研究成果、前沿技術和產業化的實踐經驗,為醫療健康產業的發展提供強大動力和廣闊空間。 推動企業與金融機構建立聯繫 同時,政府將搭建資源對接平臺,組織項目路演等活動,推動企業與金融機構建立直接聯繫,解決企業融資難題。還將整合醫療、科研機構的資源,為企業提供技術支持,加速科技成果轉化。 廣州海博特醫藥科技有限公司創始人王帥帥介紹,民營企業提升影響力往往需要時間、案例和經驗積累,而像醫博會這樣的大型行業盛會,聚集了眾多行業創始人,能量和格局不同以往,這對於企業來說是非常難得的機會。 廣州百濟神州生物製藥有限公司全國區域市場準入總監胡豔介紹,2024年3月廣州研究型醫院聯盟正式成立,並多次組織企業與聯盟醫院的對接活動,促進雙方的深入了解,推動企業的研發需求與醫院的研究強項有效結合。這種合作不僅提升了產業創新效率,更將實實在在惠及患者。過去,中國抗腫瘤新藥多依賴進口,治療費用高昂;而如今,隨著國產抗腫瘤創新藥物的上市並進入醫保,治療費用大幅降低,顯著減輕了患者負擔。 作為全國首個由衛健部門牽頭的醫博會,廣州醫博會創新推出四級巡館模式,即政府領導巡館團、醫院院長巡館團、頂級專家巡館團、企業家巡館團深入展區參觀交流,這種「巡館+聯盟」的創新模式,是本次展會的獨特亮點,為全國醫療健康產業協同發展提供了可借鑑、可複製的範例。
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行,會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日,天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力,強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上,國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設,未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作,共同致力於推動醫療模式變革。 據悉,隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升,智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合,是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐,探索出了一條高效路線,提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹,「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心,融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術,重構醫療服務、業務流程和信息架構,使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力,從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同,「AI原生醫院」將多種技術融合應用,人工智慧用於輔助診斷、預測風險;大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策;雲計算支撐數據存儲、處理;移動網際網路支撐遠程診療等。 此外,國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0,使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據,涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄,顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹,在診斷準確率方面,2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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