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玩家们应当提前做好准备，客服电话作为公司与消费者沟通的桥梁，更是公司服务理念和品牌形象的重要体现，保障用户权益。
维护企业与消费者之间的良好关系，需要掌握退款的具体流程，成为顾客首选的企业合作伙伴，客服退款电话的管理也是企业运营的重要组成部分，公司可以及时了解玩家的需求，在举办各类活动和派对时，上海灿谷有限公司全国统一申请退款客服电话官方客服电话还是解决突发问题的好去处。
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仅仅通过几滴血，就能提前预知数(shu)百种疾病的潜在风险？AI做到(dao)了！
当前，人工智能正以前所未有的速(su)度，全面渗透(tou)到(dao)科学研究的各个领域。当人工智能深度融入科学研究，会带来怎样的变革？又会开启(qi)哪些新(xin)的探索空间？
AI × 疾病早筛技术
几滴血就可预测上百种病
2024年，复旦(dan)大学科研团队凭借“人类健康与疾病蛋(dan)白质(zhi)组(zu)图(tu)谱”的突破性研究成(cheng)果——在人工智能算法的助力下，医生只需通过简单的血浆蛋(dan)白组(zu)检测，就能提前诊断和预测疾病。
据了解(jie)，这项研究最(zui)初只是针对(dui)阿尔茨(ci)海(hai)默(mo)病及其他类型痴呆。此前科研团队利用(yong)大数(shu)据和人工智能算法，对(dui)近1500种血浆蛋(dan)白质(zhi)进行筛选分析，发(fa)现了11种可预测未来痴呆风险的血浆蛋(dan)白质(zhi)。
复旦(dan)大学科研院副院长、复旦(dan)大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示，通过验血发(fa)现蛋(dan)白质(zhi)的变化，用(yong)AI算出来疾病苗头，最(zui)早能提前15年发(fa)现阿尔茨(ci)海(hai)默(mo)病等(deng)疾病的迹(ji)象(xiang)。
如果能把(ba)蛋(dan)白质(zhi)图(tu)谱绘制得更加全面，是不是能分析出更多疾病和蛋(dan)白质(zhi)之间的关系呢？
带着(zhe)这个想法，科研团队又对(dui)5万多人的血液样本和跨(kua)越14年随访的医疗健康数(shu)据进行了分析，成(cheng)功绘制出全球首张“人类健康与疾病蛋(dan)白质(zhi)组(zu)图(tu)谱”，同时还(hai)开发(fa)出一套人工智能算法模(mo)型。
专家介绍，这项技术最(zui)大的特点就是"早发(fa)现、少花(hua)钱"，医生通过检测人体血液中近3000种蛋(dan)白质(zhi)的变化，再结合人工智能技术，就可以提前十余(yu)年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨(ci)海(hai)默(mo)病等(deng)上百种疾病的患病风险。
郁金泰表示，团队正在研发(fa)快(kuai)速(su)检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十元的蛋(dan)白质(zhi)检测，就能筛查(cha)重(zhong)大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别(bie)适合需要定期体检的中老(lao)年人。
AI × 药物研发(fa)
效率和质(zhi)量(liang)全方位提升
在浙(zhe)江杭州的良渚实验室，研究员沈宁和他的团队利用(yong)AI算法，设计开发(fa)出一种用(yong)于治疗儿童早衰症的新(xin)药物，在实验中取得非常好的疗效。目前，团队正在积极寻求(qiu)合作，努力推进临床转化。
浙(zhe)江大学良渚实验室研究员沈宁表示，AI算法让药物设计变得快(kuai)速(su)高效。如果用(yong)传统的大规模(mo)筛选，大概要15～20年的研发(fa)周期，而且有非常大的失败(bai)概率。有了AI算法的加持，药物研发(fa)周期可以缩短到(dao)3～5年。
早在2021年，良渚实验室就组(zu)建了一支由临床医学、生物学、数(shu)学、计算机、统计学等(deng)多学科交叉的团队，他们陆续开发(fa)七、八种深度学习的算法，致力于遗传病、罕见病的精准诊疗。
沈宁希(xi)望针对(dui)不同的疾病，甚至不同的患者，进行数(shu)据分析，借助AI的工具，为每个病人提供更加个性化的治疗方案。
当前，中国科研界正以“奔跑者”的姿态拥抱人工智能技术，推动科学研究从传统经验驱动向数(shu)据驱动跨(kua)越式转型。从实验室到(dao)产业一线，从基(ji)础理论到(dao)应(ying)用(yong)场景，AI正成(cheng)为科学家手中的“加速(su)器”，助力多领域科研突破。
AI × 医疗
辅助医生诊断和治疗
近日(ri)，多家医院宣布，将AI医疗落(luo)地到(dao)医院诊疗场景中。AI技术将为医疗领域带来哪些变化？“AI医生”能给人看病治病吗？
日(ri)前，全国首个“AI儿科医生”在国家儿童医学中心北京儿童医院正式上线应(ying)用(yong)，这名存在于虚拟(ni)世界里的“儿科医生”，承担的角(jiao)色主要有两个：
一个是专家的临床科研助理，帮(bang)助医生快(kuai)速(su)获取最(zui)新(xin)科研成(cheng)果和权威指南；
另外一个是辅助医生进行疑难罕见病的诊断和治疗。
就在本月20日(ri)，多位身穿白大褂的知名专家，和身穿黑色工装服操作下的“AI儿科医生”，共同为10名患儿进行疑难病多学科会诊。
就在专家们讨论的同时，桌子的这一边，工程师将患者的病历资料(liao)输入大模(mo)型中，“AI儿科医生”也给出了治疗方案：手术加化疗。
记者观察到(dao)，10名患儿的诊断中，AI儿科医生给出的建议与专家组(zu)会诊结果吻合度较高，有时AI儿科医生还(hai)会通过患者病例报告里的某个单项指标，给治疗方案增加特别(bie)提示。
不同于通用(yong)AI大模(mo)型，医学专业领域的大模(mo)型需要更多维度的精准数(shu)据。为此，国家儿童医学中心将300多位专家的临床经验及数(shu)十年高质(zhi)量(liang)病历数(shu)据，整合进大模(mo)型中，从而把(ba)“AI儿科医生”训练(lian)得更专业、准确。
国家儿童医学中心主任 北京儿童医院院长 倪鑫：我们在研发(fa)儿科AI医生初衷，当时提出“双医生制”。我们所有的结果跟AI相互提醒，AI对(dui)于整个医生团队就是辅助和朋友。
人工智能在医疗领域还(hai)有一个功能是预判，相当于医学检测多了一把(ba)“尺子”。在北京协和医院，工作人员正在为陈女士做三维步态评估。去年以来，陈女士左侧肢(zhi)体发(fa)抖、发(fa)僵，走路(lu)越来越困难，医生怀疑她是神经系统疾病。高速(su)摄像机记录下了陈女士的运动过程，然后交给人工智能系统去评估。
一直以来，神经系统疾病在临床上不同医生的评估结果存在差异，容易(yi)出现误(wu)诊、漏诊。“面向神经系统疾病预警的智能人机交互关键技术”，通过多维评估体系，助力阿尔茨(ci)海(hai)默(mo)病、帕(pa)金森等(deng)神经系统疾病的早期诊断。
北京协和医院神经科医生 苏宁：这个病人的评分是63分，有可能是在认知障碍的早期。
截至目前，这套系统已完(wan)成(cheng)10多万例神经功能检测，为临床精准诊疗提供参考依据。
北京协和医院神经科主任 朱以诚：比(bi)如说我一年前看了一个帕(pa)金森的病人，我不记得他一年前在我面前是什么样子了，我没有一个量(liang)化值，但机器都记下来了。它作为一个长程随访的测量(liang)工具是非常有用(yong)的。
去年11月，国家卫生健康委(wei)等(deng)三部门(men)发(fa)布《卫生健康行业人工智能应(ying)用(yong)场景参考指引》，给出了84个典型应(ying)用(yong)场景。高频词为“智能”和“辅助”。“智能”体现出AI在技术层面的价(jia)值，而“辅助”则强调了AI在医疗领域承担的工具性角(jiao)色。
有医生表示，AI的确可以在一些场景、一些环节辅助医疗，但医生面对(dui)复杂(za)病情的综合判断和经验积累(lei)以及面对(dui)面的人文关怀，是AI无法替代的。
湖南郴州市(shi)儿童医院儿童健康研究所执行所长 肖能：它可以总结所有目前已发(fa)表的文献，所以我们可以给患者提供适合的诊断方案。
