【详细报告】产科AI为什么不是看胎儿,而是接进孕期风险链路?产科 AI 当前最值得看的变化，不是“机器替医生看胎儿”，而是把产前超声、胎心胎监、居家监测、医生复核和高危转诊接成一条可追踪的孕期风险链路。 产科很容易被外界误解成一个影像问题。因为最直观的画面是胎儿超声，最容易传播的说法是“AI 帮医生看胎儿”。但医院真正面对的不是一张图，而是一条很长的链路：孕妇从门诊、超声室、医院科室 AI刘浩南作者原文13.6 KB
【详细报告】皮肤科,近15年AI之路为什么不是自动诊断,而是接进分流复核链路?皮肤科 AI 当前最值得看的变化，不是“机器替医生诊断皮肤病”，而是把病灶拍照、风险分流、皮肤科医生复核、活检或转诊、长期随访接成一条可追踪的服务链。 皮肤科是一个很容易被 AI 误读的科室。外行看到的是“拍一张皮损照片，AI 告诉你是不是癌”；医院真正面对的是另一件事：患者从自拍、全科门诊、皮肤镜、全身摄影进入系统医院科室 AI刘浩南作者原文17.4 KB
【详细报告】中医科AI为什么不是自动开方,而是接进辨证复核链路?原因很直接：中医 AI 的早期产品、四诊设备、体质辨识软件、科研平台和辅助辨证系统很多，但公开资料里很难找到一个既能精确到日、又能代表整个中医科 AI 产品化起点的一手监管节点。硬凑一个年数，反而会把读者带偏。 这期最值得看的，不是中医科 AI 走了多少年，而是它正在从“会不会自动开方”的想象，转向“能不能把四诊数据医院科室 AI刘浩南作者原文22.5 KB
【详细报告】内分泌科,16年AI之路为什么不是管血糖,而是接进治疗责任链?从 FDA 在 2010-07-15 对 WellDoc DiabetesManager / DiabetesManager-Rx System 作出 510(k) substantially equivalent 决定算起，内分泌科糖尿病 AI 已经走过 16 年。这个起点不是今天常说的大模型，也不是后来的混合闭环泵医院科室 AI刘浩南作者原文19.9 KB
【详细报告】神经内科卒中中心,8年AI之路为什么不是看见闭塞,而是接进卒中链路?神经内科/卒中中心 AI 已经走过 8 年，它最成熟的地方不是“看见闭塞”，而是把影像提示、团队通知、转运决策和质量复盘接进一条真实卒中链路。 这个 8 年不是从大模型、聊天机器人或某次融资开始算，而是从 2018 年 2 月 13 日 Viz.AI 的 ContaCT 通过 FDA De Novo 开始算。这个产品医院科室 AI刘浩南作者原文18.8 KB
【详细报告】放疗科,近8年AI之路为什么不是自动勾画,而是接进真实放疗链路?这张演进图把“近8年”的主线压缩成一条线：从自动勾画、机器学习计划，到在线自适应治疗和全流程质控，放疗科 AI 的问题已经不只是画得快不快，而是能不能进入真实治疗链路。 我对放疗科 AI 的判断很明确：它已经越过“单点辅助”阶段，正在进入计划系统、治疗机、复核队列和模型治理的深水区。真正的分水岭不是算法会不会画靶区和医院科室 AI刘浩南作者原文20.7 KB
【详细报告】手术室外科,26年AI之路为什么不是机器人会动刀,而是接进真实手术链路?我的判断是：手术室/外科 AI 已经不是“机器人会不会动刀”的单点问题，而是医院能否把机器人、视频、排程、质控和术后复盘接成一条可追踪的真实手术链路。 过去谈外科 AI，很容易只谈机器人：机械臂更稳、视野更清、器械更灵活。这个判断没错，但已经不够。 现在的变化是，外科正在从“单台手术机器人”进入“手术室数据系统”。医院科室 AI刘浩南作者原文17.2 KB
【详细报告】消化科,近8年AI之路为什么不是看见息肉,而是管住内镜流程?消化科 AI 的“近8年”，我从 2018-12-06 EndoBRAIN 在日本获批这个产品化节点算起。到 2026-07-20，精确相差 7年7个月14天，所以标题写“近8年”，而不是简单写 2021 年 GI Genius 之后的“5年”。 我对消化科 AI 当前阶段的判断很明确：它已经不是证明算法能不能在屏幕医院科室 AI刘浩南作者原文18.2 KB
【详细报告】儿科,18年AI之路为什么不是替医生看孩子,而是把风险、发育和随访接成闭环?儿科 AI 当前最值得关注的变化，不是出现了一个“懂儿童”的通用模型，而是一批非常窄的产品正在进入 NICU、骨龄、发育行为、儿保和慢病随访这些真实流程。 这些产品处理的数据完全不同：有的是连续心率波形，有的是左手 X 线片，有的是家长问卷和儿童行为视频，有的是眼动轨迹，还有的是手机采集的婴儿头颅形态。 这也决定了儿医院科室 AI刘浩南作者原文19.2 KB
【详细报告】重症医学科,18年AI之路为什么不是替医生盯屏,而是帮ICU管住风险?重症医学科 AI 已经走过 18 年。它真正要解决的问题，不是让机器替医生盯着监护屏，而是把分散在监护仪、呼吸机、实验室、EHR 和护理记录里的风险信号，变成能被医生护士接住、确认、处置、复盘的行动链路。 ICU 看起来天然适合 AI：数据连续、设备多、风险高、医生护士需要随时判断。问题是，ICU 也天然会放大 AI医院科室 AI刘浩南作者原文19.5 KB
【详细报告】超声科,近7年AI之路为什么会看图还不够,会带人做检查才关键?超声科 AI 的历史起点，我这次没有从“深度学习很火”开始算，而是从 FDA De Novo 里能查到的 Caption Guidance 算起：2020 年 2 月 7 日，监管分类名已经写成“由人工智能指导的图像采集和/或优化”。到 2026 年 7 月 19 日，是 6 年 5 个月 12 天，所以标题只能写“近医院科室 AI刘浩南作者原文17.5 KB
【详细报告】眼科,8年AI之路目前发展到什么程度了,筛出100个阳性患者后谁来接住?这篇写“8年”，不是从最近的多模态大模型热潮算起，也不是从某个 OCT（光学相干断层扫描）算法新闻算起。可核验起点是 openFDA 记录里的 IDx-DR，DEN180001，decision_date 为 2018-04-11；统计到 2026-07-15，精确相差 8年3个月4天，所以标题写“8年”，不写“近9年医院科室 AI刘浩南作者原文18.4 KB
【详细报告】心内科,近12年AI之路目前发展到什么程度了,为什么会看CTA、心超和心电还不够?这篇写“近12年”，不是从最近的大模型热潮算起，也不是从某个心电算法发布算起。可核验起点是 openFDA 记录里的 HeartFlow FFRCT，DEN130045，decision_date 为 2014-11-26；统计到 2026-07-08，精确相差 11年7个月12天，尚未满 12 周年，所以标题写“近1医院科室 AI刘浩南作者原文19.3 KB
【详细报告】检验科病理科,22年AI之路发展调研,从单纯“出报告”,迈向AI生产流程管理!过去医院谈检验科、病理科 AI，最常见的问题是：“能不能自动出报告？”这个问法现在已经不够用了。真正落地的产品正在证明，AI 对实验诊断的改变不是从报告末端开始，而是从报告之前更长的生产链条开始：样本进入、前处理、仪器检测、图像或谱图生成、自动审核、异常分流、人工复核、LIS 回写、质控追踪、报告签发。 换句话说，检医院科室 AI刘浩南作者原文37.3 KB
放射科,近28年AI之路目前发展到什么程度了,为什么胜负已不在‘会看片’?这段历史不是一条单纯的准确率上升曲线。产品从“在片子上画圈”扩展到分诊、报告与随访，技术从手工特征走向 CNN（卷积神经网络）、多任务模型和基础模型，医院购买的对象也从一个算法变成一条可监测、可回退的工作流。 截至 2026-06-24 06:34（Asia/Shanghai），放射科仍是医院里 AI 产品最密集、监医院科室 AI刘浩南作者原文23.3 KB
