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徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
咸宁市（通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
昭通市（威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县）
宿州市（埇桥）
镇江市（京口、润州、丹徒）
三明市（梅列、三元）️
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
佳木斯市：郊区（部分区域未列出）、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市：龙港区、南票区、连山区。
白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
宝鸡市（渭滨、日照台）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
宜春市（袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道）
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
无锡市宝亨香烟哪里有卖？独家揭秘全国各大销售网点！电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
淮安市（淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇）
南充市（顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
湛江市（遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇）
吉林市（昌邑、龙潭、船营、丰满）
大连市（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州）
双鸭山市：尖山区（部分区域未列出）、岭东区和宝山区（部分区域未列出）、四方台区和集贤县（部分区域未列出）。
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县）
宿迁市（宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
张家界市（永定、武陵源）
白山市：浑江区、江源区。
来宾市（象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县）
桂林市（象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市（环翠）
新莆田市（城厢、涵江、秀屿）
承德市（双桥、双滦）
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
乐山市（市中、沙湾、五通桥、日照口河）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
广州市（越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
临沂市（兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县）
铁岭市：银州区、清河区。
桂林市（秀峰、叠彩、象山、随州、雁山）
商丘市（睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
朝阳市：双塔区、龙城区。
张家界市（永定、武陵源）
成都市（武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
赣州市（南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县）
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
南白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
益阳市（南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
锡林郭勒盟（多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗）
常州市（天宁、钟楼、新北、武进、日照坛）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
南通市（崇州、港闸、通州）
遵义市（红花岗、汇川）
岳阳市（岳阳楼、云溪、君山）
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
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巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县）
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宁波市（鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区）
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日照市（五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区）
临沂市（兰山、罗庄、河东）
漳州市（芗城、龙文）
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铁岭市：银州区、清河区。
辽源市：龙山区、西安区。
安庆市（迎江、大观、宜秀）
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宜昌市（西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区）
湖州市（南湖、秀洲）
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徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
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铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
本溪市：平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
贵阳市（南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河）
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龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
湛江市（遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇）
绵阳市（江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区）
襄阳市（樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县）
鞍山市：铁东区、铁西区、立山区、千山区。
青岛市（市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨）
鹤岗市：向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
襄阳市（樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇）
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甘肃省兰州市（城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区）
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AI医疗攻坚深水区： 万亿诊疗场景突破“不可能三角”
AI医疗攻坚深水区： 万亿诊疗场景突破“不可能三角”
从人工智能（AI）阅片实现秒级定位，到AI医生AI助理轮番上岗，再到三甲医院纷纷宣告本地化部署DeepSeek，今年以来，被认为是最难攻坚的医疗领域，迎来了关键拐点。资源供需矛盾长期存在的医疗行业，开始引入AI来破解质量、成本和可及性的“不可能三角”。随着AI向医疗领域深水区渗透，万亿诊疗场景的价值链被重构，资本市场也迎来共振。
1 AI攻坚医疗诊断深水区
对于一家医院而言，最大的堰塞湖便是图像分析。疏通病理科拥堵成为了AI在医院释放价值最快的路径。
在上海瑞金医院，每天产生约6000张病理切片，每名医生平均每天阅片200~300张。在传统的工作方式下，医生需要在显微镜下逐个诊断，需要40分钟时间。在使用瑞金医院与华为联合研制的瑞智病理大模型交互式病理诊断后，AI大模型能提前识别病灶区域，单切片的诊断时间变为秒级。医生的工作方式，从过去在镜下找病灶转变为互动式审核AI诊断结果。
大幅提升效率后，AI诊断的质量如何？
瑞金医院病理科主任助理笪倩介绍，以亚专科病理医生的规范化培训为例，在前十年的学习当中，医生至少需要研读50本专业书籍，学习诊断50万张病理切片，而大模型在两个月的研发进程中，研读了300余本病理诊断书籍，阅览了100万张数字切片，在由病理医生整理的常用问题当中，大模型回答的准确率达到90%。
2月18日，瑞金医院与华为联合发布瑞智病理大模型RuiPath。发布会上，中国工程院院士、瑞金医院院长宁光讲述了他对AI的最新看法。
“作为医生，脑子里会有很多具象的东西，在开刀的时候医生会在大脑里将影像学结果和实际情况做对比、矫正，也就是图像融合，这是在医生大脑里发生的过程。但再聪明的人，再过目不忘的人，都不可能真正准确地矫正，仍然是不清晰的。”宁光表示，使用AI或者大模型做图像分析，它的全面性、准确性以及速度与人工不可比拟。“它确实比我们快了。甚至在思维上也比我们越来越好了，尤其是在多模态融合之后。”
宁光说，过去，数字工程师和专家们会说，放心，AI不会替代人，但今天大家都不说这句话了。机器替代人是工业化的过程，是一个进步的过程，人可以找到新的工作去做。“整个社会将来会被AI所重塑，如果你不去拥抱，你就可能是个局外人了。”
AI正在逐个攻坚医疗诊断深水区，越来越多医院和头部机构加入。中国研究型医院学会信息化专委会副会长、北京高博医疗集团首席信息专家陈金雄介绍，据不完全统计，迄今已有160多款人工智能医疗器械获三类注册证，其中仅2024年内获批的就超过40款。国内涉及医疗的大模型已逾百个，覆盖辅助决策、质量控制、患者服务、中医传承、新药研发等各医疗应用场景。
2 AI医生和助理上岗
如何扩大医疗资源的可及性？AI成为当前最有希望的解题之法。
2月13日，北京儿童医院的AI儿科医生“上岗”引发关注。该院的工程师将一位患儿的资料输入模型后，AI儿科医生得出了与十多名专家组会诊结果高度一致的建议。
这名AI儿科医生背后，是北京儿童医院正在研发的儿童健康大模型系列产品之一。据悉，专家型、家庭型和社区型AI儿科医生将陆续“上岗”，全方位覆盖基层医疗机构和家庭健康管理等多元化场景，促进医疗资源均衡布局。
“虽然我不是真正的人，但我会尽我所能为您提供专业的呼吸健康方面的帮助和信息。”近日，记者加入“胡洋医生康乐家园”微信群，由他的AI助理维护的患者群非常活跃。有群友提问，二氧化碳潴留是不是血氧饱和度低的事？睡觉盗汗，为什么觉得冷呢？这些常见的健康问题可以在群里24小时提问并得到实时解答。
这是一个由AI和人工团队共同维护的试验项目。去年4月份，胡洋和杭州医素科技合作，后者帮他开发了这个AI助理。患者群由病友管理，现在加起来已有上千人。
杭州医素科技创始人童清霞告诉记者，该AI助理的底座是百度医疗大模型，最近引入了DeepSeek大模型，在研发过程中，还加入了胡洋医生的知识库、多模态交互等功能。AI助理可以为群友解答专业健康问题，做知识科普、发送提醒、解读化验报告等工作，但不提供诊断和治疗。后台由“审核智能体”和“回答智能体”组成，分别负责回答与审核，如果患者病情恶化或表现出严重的心理危机，还会触发报警机制，第一时间将信息转达到胡洋医生本人。
作为首批尝试使用AI助理的医生，胡洋对记者表示，AI助理虽然不提供诊断和治疗，但是极大地解决了时空局限、资源不足的问题，解放了医生个人。“我相信AI是方向，以后一定会对诊疗模式产生大的推动。”
医脉通推出国内首个大模型驱动的AI医生MedliveGPT，并已通过国家网信办大模型算法备案。
3 AI成本快速下行
“今年春节到现在，我们一直在加班，但大家都非常高兴。”在采访中，童清霞说了很多次“高兴”。她创始的医素科技，是一家专注于数字化心脏健康管理的医疗科技公司，上线了“医素家园戒烟小程序”。
数字化戒烟近年在国外屡获投资，但在国内还处于试水阶段。医素科技是国内做数字戒烟的第一梯队，已经和北京协和医院、邵逸夫医院合作开展临床实验，目标是拿到国家药监局的数字疗法审批。
童清霞告诉记者，过去，大模型训练的成本高昂，对于初创公司是不可承受的，但DeepSeek出现后，公司用可负担的成本快速升级了核心算法。据悉，在用DeepSeek对戒烟干预模型进行调整后，他们的产品能力有了显著提升。“大模型戒烟不再遥不可及。”
不独医素科技，DeepSeek的技术创新，为一批医疗大模型提供了新的架构思路和优化方法，被借鉴于提升医疗大模型的效率、降低计算成本和提高训练速度。
数坤科技表示，旗下的“数坤坤” 多模态医疗健康大模型在接入DeepSeek-R1模型后，架构优化升级，通用底层能力大幅提升。医渡科技宣布将DeepSeek人工智能模型整合至公司自主研发的医疗大脑YiduCore，推动AI技术在医疗健康产业的规模化应用。
有业内人士指出，当前不少AI集群系统的利用率不到50%，意味着一半以上的时间都在消耗算力，这一现象急需突破。一个有效精准的AI系统，将可以灵活地承载医生的业务数据，将资源体系极致地利用起来。用技术降低成本，正成为不少医疗科技公司努力的方向。
4 医疗行业价值链待重构
整个医疗行业，提质、增效、降本正在路上。
今年以来，全国不少三甲医院宣布完成DeepSeek本地部署，在确保数据安全的前提下，充分利用自身积累的大量高质量结构化和非结构化医疗数据，提升运营效率。
但在业内人士看来，这只是万亿诊疗场景拥抱AI的一小步。雷和医疗创始人张洪雷医生对证券时报记者表示，AI将会对医疗行业价值链重构。
AI医疗在个性化健康管理、医患互动优化、远程医疗升级、诊疗流程智能化等方面，将带来效率革命。
更进一步，AI将颠覆药物研发，将靶点发现和分子设计从“十年磨一剑”到高效突破，在临床实验优化上，也将减少失败概率，减少资源浪费。
对于AI医疗即将到来的“黄金时代”，资本已嗅到风向。
今年以来，AI医疗板块得到全球资金的追逐。在美股，AI医疗股表现强势，医疗保健被认为是“最被低估的AI应用”。在国内，一些技术落地能力强、数据资源丰富的上市公司，成为资本市场捕捉结构性行情先发受益的标的。安必平、卫宁健康、迪安诊断、华大基因、医渡科技、美年健康、阿里健康、金域医学等上市公司股票，在最近一月内的涨幅均超过或者接近50%。
尽管AI医疗概念已经火热，但展望未来，这一领域仍面临诸多挑战。首先是数据安全的问题，AI医疗须在患者隐私保护与数据共享之间探寻平衡。其次，AI模型可解释性的欠缺，衍生出全新的风险责任界定难题。此外，跨学科专业人才的匮乏，也制约着AI医疗从理论走向实际应用的步伐。
鉴于医疗工作直接关乎生命健康，AI 医疗距离真正成熟，显然还需要时间的沉淀与打磨。
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