股權內幕 新聞評論
代表 Avant Technologies Inc.發佈
, /PRNewswire/ -- 股權內幕 新聞評論 – 人工智能不再僅僅是輔助醫療保健——它正開始從根本上重塑醫療保健。從簡化診斷和自動化臨牀文檔到預測疾病和優化醫院運營，生成式人工智能現在正在影響護理連續體的每一個層面。隨着康涅狄格州等地的政策制定者討論如何監管這一日益增長的影響力，以及像 OpenAI 的_HealthBench_這樣的倡議推動模型評估的前沿，一類新的企業規模創新者已經在前進。其中包括幾家跨足健康科技、雲人工智能和數據基礎設施的上市公司——包括 Avant Technologies, Inc.(OTCQB: AVAI)、Palantir Technologies Inc.(NASDAQ: PLTR)、GE HealthCare Technologies Inc.(NASDAQ: GEHC)、Salesforce, Inc.(NYSE: CRM) 和 Alphabet Inc.(NASDAQ: GOOG, GOOGL)。
行業分析師 MarketsandMarkets 預測，醫療保健領域的人工智能市場將以 38.6% 的複合年增長率擴張，到 2030 年將超過 1100 億美元。展望未來，Accenture 估計，到 2035 年，人工智能可能會釋放額外的 4610 億美元價值——進一步增強全球醫療保健行業，預計將超過 2.26 萬億美元。
Avant Technologies, Inc. (OTCQB: AVAI) 正在通過擬議收購其合資夥伴 Ainnova Tech，悄然而堅定地推進其在人工智能驅動醫療保健中的地位。這兩家公司已經在 Ai-nova Acquisition Corp. (AAC) 的名下達成一致，現在正着手統一運營——這一有意的舉措恰逢他們定於今年 7 月的 FDA 預提交會議。如果完成合並，將消除內部摩擦，簡化臨牀試驗規劃，並在潛在的美國市場進入前加強他們的監管立場。
&#34;我們相信將兩家公司合併將為股東提供巨大的價值，&#34;Ainnova 的首席執行官兼 Ai-nova Acquisition Corp. 董事會成員 Vinicio Vargas 表示。&#34;這將簡化將我們的技術推向市場的過程，並在我們全球推廣技術組合時為我們的客户和合作夥伴帶來價值。&#34;
這一努力的核心是 Vision AI，一個非侵入性的臨牀篩查平台，結合了視網膜成像、生命體徵捕捉和機器學習算法，以檢測慢性疾病的早期信號——包括糖尿病視網膜病、心血管疾病、腎臟和肝臟疾病以及 2 型糖尿病。根據 NIH 引用的研究，作為 AAC 的一部分，該合資企業擁有該平台的全球權利，該平台在早期檢測中顯示出超過 90% 的敏感性。
&#34;這一里程碑反映了我們的雙重戰略，在低監管市場快速部署 Vision AI 作為篩查工具，同時朝着美國市場的 FDA 批准邁進，&#34;Vargas 説。&#34;進入美國將釋放巨大的商業潛力，早期與監管機構的接觸確保我們以速度、信譽和經過驗證的產品進行。&#34;
與許多仍停留在概念階段的醫療保健人工智能初創公司不同，Avant 的技術已經在拉丁美洲部署——包括智利、墨西哥和巴西——並在真實的臨牀工作流程中進行測試。這些現場項目不僅有助於建立安全性和有效性的記錄，還提供了關鍵的用户反饋，塑造了平台的改進和可用性。
為了支持更廣泛的臨牀覆蓋，AAC 最近將四種新的診斷算法集成到 Vision AI 中。這些新增功能經過 230 萬臨牀案例的訓練，增強了系統在更廣泛慢性病範圍內的實用性。憑藉在海外的證明性進展和即將到來的美國監管里程碑，Avant 正在從潛力轉向存在——並可能很快引起更大醫療保健討論的關注。
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https://equity-insider.com/2025/03/21/unlocking-the-trillion-dollar-ai-market-what-investors-need-to-know/
Palantir Technologies Inc.(NASDAQ: PLTR) 與美國領先的醫療保健認證機構 The Joint Commission 建立了長期合作關係，旨在應用其人工智能和數據分析平台來改善患者安全和運營效率。
&#34;The Joint Commission 致力於構建未來的認證和認證流程，&#34;Palantir Technologies 的聯合創始人兼首席執行官 Alex Karp 表示。&#34;這項工作將通過利用人工智能推動全球績效改進，從而改善全球健康結果。&#34;
該合作旨在現代化醫院管理質量標準的方式，簡化認證流程，並提升臨牀表現。Palantir 的平台已經在包括 Tampa General 和 Cleveland Clinic 在內的主要醫療系統中交付了成果。
GE HealthCare Technologies Inc.(NASDAQ: GEHC) 最近推出了 CleaRecon DL，這是一種經過 FDA 批准的基於人工智能的解決方案，旨在提高錐束 CT (CBCT) 程序中的圖像質量。該工具由深度學習驅動，解決了由於血流和對比度變化引起的長期圖像失真問題，尤其是在肝臟和神經介入等環境中。臨牀驗證顯示，與傳統 CBCT 相比，解釋信心提高了 94%，圖像清晰度改善了 98%。
“CleaRecon DL 的推出代表了介入手術領域和 CBCT 技術的重大進步，”GE HealthCare 的介入解決方案總經理 Arnaud Marie 表示。“通過改善圖像質量和減少偽影，這項技術可以使臨牀醫生以更高的精確度和信心進行手術。這一解決方案建立在我們旨在改善用户體驗和工作流程效率的工具組合之上，使臨牀醫生能夠提供更準確和有效的干預，從而改善患者的治療結果。”
Salesforce, Inc.（紐約證券交易所代碼：CRM）正在通過推出全球生命科學合作伙伴網絡和更廣泛部署其 Agentforce 數字勞動力平台來擴大其在醫療保健領域的影響力。該倡議旨在統一臨牀、商業和製造數據，使製藥和醫療技術組織能夠從傳統系統過渡到基於人工智能的合規工作流程。
“我們正處於一個前所未有的市場時刻，在這個時刻，基於豐富數據的數字勞動力使國際生命科學組織有機會完全重新構想他們與患者和醫療保健專業人員的互動方式，”Salesforce Life Sciences 的高級副總裁兼總經理 Frank Defesche 表示。“憑藉超過二十年的行業專業知識，Salesforce 獨特地裝備了開創下一個時代的能力，我們的深度統一平台將應用程序、數據、生命科學特定工作流程和人工智能結合在一起，所有這些都建立在信任和合規的基礎上。”
通過與 athenahealth、Viz.ai 和 H1 等合作伙伴的集成，該平台支持實時洞察、患者參與和整個醫療保健生命週期的自動合規。這標誌着 Salesforce 推動成為現代生命科學運營數字支柱的重要一步。
Alphabet Inc.（納斯達克代碼：GOOG，GOOGL）通過 Google Cloud 和 Google Public Sector 與 Drive Health 和 伊利諾伊州 合作推出 Healthy Baby，這是一個針對服務不足社區的多年度人工智能驅動的母嬰健康試點項目。該項目為孕婦提供 Google Pixel 手機和 Fitbit 設備，通過人工智能健康助手 Nurse Avery 提供個性化護理。
“Healthy Baby 試點項目代表了母嬰健康護理的關鍵一步，展示了人工智能如何幫助直接為服務不足的母親提供個性化、主動的健康支持，”Google Public Sector 的首席技術官 Chris Hein 表示。“通過人工智能代理 Nurse Avery，並通過 Google Pixel 手機和 Fitbit 設備提供，該項目提供實時支持——管理預約、監測生命體徵，並直接提供健康指導，旨在使基本資源更易獲得。”
在 Google Cloud 安全基礎設施的支持下，該倡議旨在減少母親死亡率、改善出生結果，並縮小農村人口的護理差距。
來源： https://equity-insider.com/2025/03/21/unlocking-the-trillion-dollar-ai-market-what-investors-need-to-know/
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來源 Equity Insider
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PLTR

GEHC

埃森哲

人工智能正在通過簡化診斷、自動化文檔處理和預測疾病來改變醫療保健。Avant Technologies、Palantir 和 GE HealthCare 等公司正在引領這一變革。Avant 正在與 Ainnova Tech 進行合併，以增強其基於人工智能的醫療保健產品，特別是能夠檢測慢性疾病的 Vision AI 平台。預計人工智能醫療市場將顯著增長，埃森哲估計到 2035 年將增加 4610 億美元的價值。Palantir 正在與聯合委員會合作，利用人工智能提高患者安全性，而 GE HealthCare 則推出了一種人工智能解決方案，以提高醫療程序中的成像質量

13:48 ET
			
			
				New Healthcare AI Models Could Reshape Everything From Burnout to Diagnostics

- AI 正在重塑醫療行業，推動診斷和運營優化。  
- Avant Technologies 正在通過收購 Ainnova Tech 加強其在 AI 醫療領域的地位。  
- 預計到 2030 年，醫療 AI 市場將達到 1100 億美元，年增長率為 38.6%。

新的醫療人工智能模型可能會改變從職業倦怠到診斷的方方面面