截至7月10日收盘，电子身份证概念下跌1.63%，位居概念板块跌幅榜前列，板块内，京北方、东信和 平、楚天龙等跌幅居前，股价上涨的有11只，涨幅居前的有天融信、中科江南、思特奇等，分别上涨 3.07%、2.85%、1.25%。 今日涨跌幅居前的概念板块 | 概念 | 今日涨跌幅（%） | 概念 | 今日涨跌幅（%） | | --- | --- | --- | --- | | 硅能源 | 3.39 | 兵装重组概念 | -3.20 | | 房屋检测 | 2.89 | 电子身份证 | -1.63 | | 有机硅概念 | 2.51 | 无人零售 | -1.34 | | 租售同权 | 2.45 | PET铜箔 | -1.29 | | 信托概念 | 2.07 | 数字货币 | -1.11 | | 稀土永磁 | 1.95 | PCB概念 | -0.97 | | 毛发医疗 | 1.77 | 移动支付 | -0.94 | | 水泥概念 | 1.75 | AI PC | -0.91 | | 物业管理 | 1.70 | AI手机 | -0.83 | | 装配式建筑 | 1.68 | PEEK材料 | -0.79 | 资金面上看， ...

毛发医疗概念资金流入榜 | 代码 | 简称 | 今日涨跌幅 | 今日换手率 | 主力资金流量（万 | 主力资金净流入比率 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | （%） | （%） | 元） | （%） | | 000989 | 九芝堂 | 6.00 | 27.18 | 7455.76 | 3.52 | | 301096 | 百诚医 药 | 6.05 | 8.24 | 3491.77 | 10.73 | | 002612 | 朗姿股 份 | 5.16 | 12.64 | 2014.24 | 3.42 | | 002172 | 澳洋健 康 | 1.03 | 4.99 | 1081.42 | 7.21 | | 301263 | 泰恩康 | 1.52 | 1.85 | 721.55 | 3.33 | | 603207 | 小方制 药 | 6.65 | 30.86 | 603.29 | 1.43 | | 600557 | 康缘药 业 | 2.15 | 2.81 | 595.16 | 2.38 | | 002102 能特科 | 1.32 | 3.74 | 416.34 ...

在港股IPO持续升温的背景下，医疗支付领域迎来重要参与者。 6月30日，上海镁信健康科技集团股份有限公司（下称"镁信健康"）正式向香港联交所递交招股说明书，拟赴港上市。 简单来说，镁信健康的核心模式在于推动医疗健康与保险融合。公司致力于解决患者、保司与药企面临的筹资与支付挑战，实现医疗体系相关各方的协 同。 截至去年年底，镁信健康累计服务了约160万名患者，与超140家药企以及超90家保险公司达成合作。 回顾镁信健康的融资历程，其先后完成七轮融资，估值从Pre-A轮的1.5亿元一路飙升至C+轮的约116.78亿元，增幅达77倍。此次IPO不仅是企业发展的重 要里程碑，也为行业发展轨迹增添了新的观察维度。 39岁创始人，带队冲击IPO 故事要从2017年说起，镁信健康由张小栋与上海医药大健康创立。 张小栋发现，在医保"保基本"定位下，创新药、特药价格昂贵且需"自费"，这像一堵墙横亘在市场和患者之间。 "让患者用得起、用得上好药"，便成了张小栋创立镁信健康的初心。"我们不是去跟风追求某个模式，而在于看到老百姓生病之后，除了医保，没有其他 渠道可以支付，几乎都是他们自费。" 镁信健康成立后的第一款产品，是与药企合作 ...

文 | 王强宇 在医疗 AI 领域，通用大语言模型虽凭借海量互联网数据训练具备广泛知识覆盖面，但在需高度专业判 断的临床场景中表现欠佳。当医生询问疾病鉴别诊断时，通用模型可能给出不准确甚至错误建议，这在 严肃的医疗决策中不可接受。 大家都知道监督微调（SFT）技术是解决上述难题性价比较比较高的方案之一，但SFT也需要具体一定 的条件：如高质的数据集，同时由于医疗数据的特殊性和复杂性，模型调优的过程可能非常耗时且难以 预测。同时SFT是一个迭代优化的过程，需要不断地对模型进行训练、评测和优化。 豆蔻妇科大模型的模型调优经历了两个关键优化阶段： 以下是豆蔻妇科大模型从第一个版本的准确率77.1%，通过进一步的SFT后，准确率达到90.2%我们团队 的一些方法和心得，供大家参考，欢迎留言讨论。 一、训练数据集的科学筛选（数据集构建与质量控制） 在对优质训练数据集的筛选过程中，我们实施了三个关键步骤： 第一是系统化数据清理，通过建立严格的质量控制标准，重点关注推理与结果的一致性检查，筛选出 answer与ground truth不一致的样本，特别是那些思考过程和输出结果不一致的情况，这类数据被视为低 质量数据。同时进 ...

今年上半年，我国获批的创新医疗器械数量再创新高，国家药监局出台了优化全生命周期监管，支持高 端医疗器械创新发展的10项举措，包括心脏脉冲电场消融仪、心脏三尖瓣器械、血管内超声（IVUS） 导管等技术集成度高、研发难度大的创新医疗器械获批上市。 AI医疗器械、医疗机器人、植入式医疗器械等技术集成度高，属于高端医疗器械的典型产品，是塑造 医疗器械新质生产力的关键。 据国家药监局最新统计数据，我国今年上半年批准创新药43个，创新医疗器械45个，同比分别增长59% 和87%，改革政策红利正在转化为产业发展动力。 毕马威中国医疗健康和生命科学行业税务主管合伙人肖鑫在近日举办的毕马威首届健康科技50报告发布 会上指出："AI医疗器械、医疗机器人、植入式医疗器械等技术集成度高，属于高端医疗器械的典型产 品，是塑造医疗器械新质生产力的关键。" 介入治疗迈向精准化 在这些获批的医疗器械中，本土医疗器械创新企业开始越来越多地崭露头角。近日，深圳北芯生命科技 自主创新研发的一款外周IVUS（血管内超声）导管获批三类医疗器械注册证，其打破了进口产品垄断 的局面，标志着中国外周血管精准介入的全新突破。 在传统外周血管介入治疗中，DSA ...

截至2025年7月10日 11:23，恒生医疗保健指数(HSHCI)下跌0.18%。成分股方面涨跌互现，巨子生物(02367)领涨4.24%，药师帮(09885)上涨4.13%，东阳光长 江药业(01558)上涨3.48%；先声药业(02096)领跌3.36%，亚盛医药-B(06855)下跌3.23%，同源康医药-B(02410)下跌2.81%。恒生医疗ETF(513060)下跌 0.17%，最新报价0.58元。拉长时间看，截至2025年7月9日，恒生医疗ETF近1周累计上涨2.48%。 流动性方面，恒生医疗ETF盘中换手13.83%，成交11.20亿元，市场交投活跃。拉长时间看，截至7月9日，恒生医疗ETF近1月日均成交22.10亿元，排名可比 基金第一。 近期，国家药监局发布《关于优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展有关举措的公告》，从审批加速、标准完善、国际化支持等多维度系统性推动 高端医疗器械创新。其中，AI辅助诊断、新型生物材料标准化研究及国际注册便利化等多项政策红利将惠及体外诊断（IVD）行业，为其技术创新与全球化 布局提供有力支撑。例如，在AI诊断领域，政策简化算法优化变更流程，为AI辅助 ...

据悉，颈深淋巴管/结—静脉吻合术是将颈部深层淋巴管或淋巴结与邻近的静脉进行吻合的手术，主要 用于治疗顽固性淋巴水肿等。 《关于禁止将"颈深淋巴管/结—静脉吻合术"应用于阿尔茨海默病治疗的通知》指出，国家卫健委近期 获悉有个别医疗机构开展"颈深淋巴管/结—静脉吻合术"治疗阿尔茨海默病。经开展"颈深淋巴管/结—静 脉吻合术"治疗阿尔茨海默病的评估论证工作，认为该技术处于临床研究早期探索阶段，适应证及禁忌 证尚不明确，安全性、有效性缺乏高质量循证医学证据支撑。《医疗技术临床应用管理办法》（国家卫 生健康委员会令第1号）有关规定显示，决定禁止将"颈深淋巴管/结—静脉吻合术"应用于阿尔茨海默病 治疗。 此外，空肠回肠吻合术作为将空肠与回肠进行吻合的一种手术，主要用于肠道梗阻、肿瘤切除后重建或 先天畸形修复等，通过吻合恢复肠道的连续性。据《关于禁止将"空肠回肠吻合术"应用于2型糖尿病治 疗的通知》，为进一步加强医疗技术临床应用管理，国家卫健委组织对"空肠回肠吻合术治疗2型糖尿 病"进行评估，评估认为该技术缺乏基础理论支撑和高质量循证医学依据，临床应用的安全性、有效性 不确切。《医疗技术临床应用管理办法》（国家卫生健康委员 ...

一、证券市场回顾 南财金融终端数据显示，昨日(7月9日,下同)上证综指日内下跌0.13%，收于3493.05点，最高3512.67点；深证成指日内下跌0.06%，收于10581.8点，最高 10656.58点；创业板指日内上涨0.16%，收于2184.67点，最高2204.64点。 二、ETF市场表现1、股票型ETF整体市场表现 昨日股票型ETF收益率中位数为-0.14%。其中按照不同分类，规模指数ETF中汇添富中证A100ETF收益率最高，为0.71%；行业指数ETF中易方达沪深300医 药卫生ETF收益率最高，为1.36%；策略指数ETF中南方标普中国A股大盘红利低波50ETF收益率最高，为0.67%；风格指数ETF中浙商汇金中证浙江凤凰行动 50ETF收益率最高，为0.78%；主题指数ETF中国泰中证沪港深创新药产业ETF收益率最高，为1.98%。 2、股票型ETF涨跌幅排行 昨日股票型ETF涨幅最高的3只ETF及其收益率分别为：国泰中证沪港深创新药产业ETF(1.98%)、国泰中证影视主题ETF(1.51%)、华泰柏瑞中证沪港深创新 药产业ETF(1.45%)。涨幅前10详情见下表: 3、股票型ETF ...

截至6月底，孝感市中心医院在术锐手术机器人的辅助下，总计完成了40例手术，涵盖妇科、泌尿外 科、小儿外科、普外科和胸外科等多个科室，标志着医院在精准外科领域取得了重要进展。这一成果不 仅提升了医院的医疗技术水平，也为患者带来了更加精准、微创的治疗方案。 妇科：多种术式成功开展，患者获益明显 在妇科领域，孝感市中心医院共完成了20例机器人辅助手术，包括全子宫切除手术、附件切除、输卵管 整形手术以及卵巢囊肿切除术等。这些手术充分展示了机器人手术的优势，如创口小、出血少、术后恢 复快等特点。 以全子宫切除手术为例，机器人的机械臂能够在狭小的空间内进行精确操作，减少了对周围组织的损 伤，降低了手术风险。在附件切除和输卵管整形手术中，机器人手术系统提供的高清三维视野，让医生 能够更清晰地分辨组织结构，提高了手术的精准度。对于卵巢囊肿切除术，机器人手术不仅能够完整地 切除囊肿，还能最大程度地保留卵巢功能，减少对患者内分泌系统的影响。 泌尿外科：肾囊肿、肾癌手术效果显著 泌尿外科利用手术机器人完成了7例手术，主要涉及肾囊肿和肾癌的治疗。在肾囊肿手术中，机器人手 术展现出了极高的效率和安全性。通过机器人的精准操作，医生能够迅 ...

Core Viewpoint - A recent MIT study reveals that AI, such as ChatGPT, may mislead patients into avoiding medical consultations due to minor communication errors, such as typos or informal language, with a higher misguidance rate observed in female patients compared to male patients [1][2][6]. Group 1: AI Miscommunication Issues - Minor details like extra spaces or the use of slang can significantly affect the understanding of medical AI, leading to a higher likelihood of incorrect advice [3][4]. - The study indicates that AI models are more prone to misunderstanding when patients express medical concerns in vague or uncertain terms, particularly for non-native speakers [4][17]. - The presence of "perturbations" in patient messages can lead to a 7% to 9% increase in the likelihood of AI suggesting self-management instead of seeking medical help [15][18]. Group 2: Gender Disparities in AI Recommendations - The research highlights a concerning trend where female patients are more frequently advised against seeing a doctor compared to male patients, raising questions about underlying biases in AI systems [6][9][21]. - The clinical accuracy of AI models shows significant gender-based discrepancies, with male patients receiving more reliable advice than female patients [8][10]. Group 3: Implications for Healthcare AI - The increasing reliance on AI in clinical settings for tasks such as triage and patient communication raises concerns about the reliability of AI systems that frequently misinterpret information [19][20]. - The study emphasizes the need for rigorous evaluation of AI models before their deployment in healthcare to mitigate the risks associated with inherent biases [22][25]. - Researchers advocate for deeper investigations into how non-clinical information influences AI decision-making in healthcare contexts [25].