疾病管理
iRhythm公司的四项研究支持了长期心脏监测的有效性,特别是对于风险评估和疾病管理。这些研究证明了iRhythm的技术在各种临床心律失常中的强大性能。
麻省AI和技术中心为老年人和患有阿尔茨海默病的人提供家庭护理的试点项目获得了170万美元的资助。这些试点项目旨在通过使用人工智能和其他先进技术,支持老年人在家中健康老龄化的目标。
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。
远程医疗设备和患者监测技术的普及,为医疗保健领域带来了大量的数据。这些数据可以帮助医生更好地了解疾病进程,提高治疗效果。然而,数据采集、存储、分析和安全等方面也面临着挑战。
亨利·福特自主研发的DromosPTM平台现已推向全国医疗系统,该平台旨在满足专业药房领域中的独特需求,协助药师和医疗服务提供者管理患者的药物治疗和疾病管理,提高患者参与度和药物依从性。
专注于胃肠临床研究的One GI将采用Iterative Scopes的AI招募技术(AIR)来招募适合其炎性肠病( IBD )临床试验的患者。AIR使用图像识别技术简化匹配患者和临床试验的流程。
一项新研究表明,采用众包方法开发的机器学习模型可以改善量化类风湿性关节炎患者的放射学关节损伤的努力。这篇文章介绍了如何通过机器学习来改善医学影像、慢性疾病管理和临床决策支持等方面的挑战和限制。
一项新的系统性综述发现,评估临床实践中集成人工智能辅助工具的随机对照试验数量和范围有限,需要进行更多的试验来推进AI在医学中的作用。虽然有越来越多的研究支持AI在医疗保健中的临床实用性,但专家们也提出了一些关注点。