医疗研究
数字化医疗记录是智能医院的必要步骤,但仅仅数字化记录不足以满足智能医院的需求。本文介绍台湾高雄长庚纪念医院利用人工智能实现医疗记录标准化,从而实现了医疗数据的标准化、自动化、分析和利用,为提高医疗服务质量和推动医疗科技创新做出了贡献。
凯泽健康推出了医疗人工智能和机器学习的资助计划,旨在资助美国的医疗系统使用AI和ML改善诊断和患者结果。该计划将重点关注国家研究计划,评估AI和ML的实施,以推进诊断决策。该计划将授予三到五个美国医疗系统高达75万美元的资助,以支持这些努力。
一项新的研究表明,机器学习技术可以帮助医生确定高血压患者中哪些人最需要治疗,而不是仅仅关注高风险患者。这项研究使用了一种称为“因果森林”的机器学习技术,以确定个性化治疗效果与患者特征之间的相关性。这种方法可以提高治疗效果,改善人群健康状况。
随着量子计算技术的不断发展,医疗研究等领域的应用也将迎来新的机遇和挑战。本文介绍了量子计算的基本原理和与传统计算的区别,以及医疗机构应该如何为未来做好准备。
医疗机构Intermountain Healthcare推出了生物技术公司Culmination Bio,该公司正在开发一种匿名和去识别化的智能平台,旨在通过精准医疗洞见提高患者护理水平。
IBM在克利夫兰诊所部署了一台量子计算机,这是美国首台私人部门IBM管理的量子计算机,也是全球首台专门用于医疗研究的量子计算机。这台计算机将帮助克利夫兰诊所加速生物医学发现,包括药物筛选、心血管风险预测、基因测序和阿尔茨海默病药物研发等。
研究人员发现,自然语言处理(NLP)工具可以使用患者最初的肿瘤学家咨询文档而无需额外数据来预测癌症患者的生存率。
研究人员使用机器学习方法,确定了八个社会特征,可以帮助预测老年人早逝的风险。这些特征包括社区清洁度差、财务状况控制力低、与子女见面频率低、不工作、不与子女互动、不参与志愿活动、感到孤立和受到不尊重的待遇。研究人员还开发了一个名为社会脆弱性指数的10个问题的调查问卷,以预测老年人的寿命和其他相关结果。
纽约大学医学院和罗伯特·伍德·约翰逊基金会的研究人员推出了国会选区健康仪表板(CDHD),这是一个在线数据工具,提供了所有435个美国国会选区和哥伦比亚特区的健康数据。
加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种机器学习软件,利用电子病历中的条目来研究长期COVID,包括发现常见症状和识别该病的亚型。该模型可为精准临床管理策略提供支持。