近日，江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院、江苏省妇幼保健院）肺癌中心陈亮教授团队成功为一名60多岁的肺结节患者，实施了AI+AR（人工智能算法+增强现实技术）导航肺结节穿刺定位+3D-CTBA（三维肺血管支气管成像技术）荧光胸腔镜肺亚段切除术。据悉，该方式在国内外尚未见报道。 肺结节是当下胸外科最常见的疾病，以往，多数肺结节患者术前得专程去CT室，在清醒状态下接受肺结节穿刺定位。这种CT引导的定位方式，不少患者等待手术时会被疼痛折磨，心里满是焦虑不安，更有甚者可能出现血气胸，让术前状态雪上加霜。但在陈亮教授团队的细致评估与方案打磨下，患者张阿姨的手术从一开始就走上了“不一样的快车道”。术前，陈亮教授团队联合技术支持团队将张阿姨的CT影像导入专用系统，软件如同“智能绘图师”，瞬间自动生成一份肺部“全景导航图”，所有关键结构都清晰得像“标注好的地图”，相当于提前给手术团队画好了精准路线，彻底跟传统“凭经验盲穿”的不确定性说再见。 手术正式开始，潘相龙医生戴上AR眼镜，目光聚焦患者的病灶区域，通过调整视角找准结节位置，手持定位针，并循着导航提示的“最优路径”，稳稳将一枚“伞形”标记物送到结节旁并释放——整个过程像“精准打靶”，巧妙避开了肋骨和血管，全程流畅又安全。 AI与AR技术的“强强联手”，还让张阿姨胸部器官的“数字孪生体”以3D形式实时呈现在潘医生眼前，这一画面通过电脑屏幕同步给团队其他成员，大家“同看一张精准图”。最终，定位过程仅用了不到10分钟，效率大幅提升。随后，陈亮教授团队按照术前3D-CTBA规划的方案，顺利为张阿姨实施荧光胸腔镜右肺S4a单亚段切除术——不仅精准定位、“清除”了肺结节，更最大限度保留了正常肺组织，为她术后快速恢复、维持良好肺功能打下了坚实基础。 3D-CTBA指导下的胸腔镜肺亚段切除手术，是该院胸外科秉承“以患者为中心”理念的技术创新和成功实践。突破原有肺段切除术范畴，充分利用新技术，将切除手术推向解剖性呼吸单位，切除亚段、次亚段等更小范围，并实行多种形式的组合切除，让患者保留更多的健康肺组织，加之胸腔镜微创途径，堪称“微创中的微创”。此次借力人工智能、增强现实等前沿科技，也是该院胸外科高质量完成全国首例AI-AR导航肺结节穿刺定位，3D-CTBA导航荧光胸腔镜肺亚段切除术，在精准肺段切除新路上再下一城，让前沿技术真正成为守护健康的“硬核力量”。通讯员 吴怡 南京晨报/爱南京记者 孙苏静 返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多