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目前3D打印技術被廣泛應用到生物醫學領域，不僅包括骨骼、牙齒、人造肝臟、人造血管、藥品制造等的實體制造，而且在國際上也開始將此技術用于器官模型的制造與手術分析策劃。 [詳情]
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繼世界首個體細胞克隆猴之后，我國在大動物模型研究領域又誕生一項重要成果——世界首例神經疾病基因敲入豬在中國誕生。[詳情]
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POCT的應用領域很廣，占了體外診斷行業市場容量的30％，其中又以血糖檢測（包括糖化）為最。 [詳情]
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區塊鏈已經滲透到了眾多行業領域中，目前最主流的金融市場自然不必多說，許多人認為醫療健康領域將會是繼金融之后，區塊鏈的第二大應用市場。 [詳情]
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醫療VR（虛擬現實）是一個給人無限遐想的領域，它不再只存在于科幻小說愛好者的想象中，而是已經走進了臨床研究者和現實生活中的醫療工作者的視野。 [詳情]
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新型的醫療傳感器具有更靈敏、微型化、便捷、成本低、無創或者微創、互聯性等優點。 [詳情]
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醫療VR技術是對患者的生活和醫生的工作都可以產生積極影響的應用。 [詳情]
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將微量的化學物質或微生物送到模仿完整器官（如肺臟、心臟等）結構和功能的單元芯片，仿真出相同化學物質放到真實人類器官中，所可能會發生的狀況。 [詳情]
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胞元結構是增材制造的一個重要的研究領域，就像建筑用的空心磚，胞元的應用減少了材料的使用，有效幫助實現輕量化，而與此同時，如何保證仍然滿足力學性能的要求，則成為建模界“才下眉頭、卻上心頭”縈繞不散的要緊事。 [詳情]
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本文主要觀察了2017年第一季度，醫用3D打印技術在如下7個領域的最新進展。 [詳情]
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作為通用分析儀器大家族中不可或缺也是應用最為廣泛的光譜類儀器，在生物、化學、色度計量、環境檢測、成分檢測、醫學、化工等等領域運用十分常見。小編盤點了下光譜分析檢測技術在各行各業中的應用，希望能給廣大的光譜研究者以啟發。 [詳情]
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智能醫護作為智慧醫院系統的重要組成部分，它不只是醫療設備的簡單堆砌和集合，更是一種將先進計算機技術、通信及信息處理技術等應用于醫療過程的新型智能醫護管理系統。 [詳情]
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醫療AI最有前途的技術是否是深度學習？是什么樣的技術要診斷22542個ICD10疾病？誰能成就醫學界的ImageNet？ [詳情]
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在這篇文章中，我們不會嘗試討論技術問題，NLP、DNN、深度學習等都不會涉及到，而是單純討論產品視角，其中的核心內容大多來自我的經驗、觀察和分析。 [詳情]
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IDC預測醫療健康人工智能投資的年復合增長率為69.3％。同樣，CB Insights將醫療健康列為人工智能中最熱的領域，并將其作為今年的創業項目。 [詳情]
