人工智能
一项新研究发现,来自费城儿童医院和德雷塞尔大学的研究人员使用一种新技术收集患者和临床数据,并确定医疗史与常见疾病模式之间的相关性。他们使用的工具是Arcus,这是一套结合了生物、临床、研究和环境数据的工具,用于进行大数据的新研究。
最新研究发现,人工智能在诊断、预测、区分和分割胰腺癌方面具有高精度,预示着它在未来的作用。这篇文章介绍了研究人员如何使用机器学习、深度学习和神经网络等技术,分析了相关数据和影像,以提高胰腺癌的诊断效率和质量。
最近在JAMA Network Open上发表的一项研究描述了一种新的机器学习工具,可以帮助临床医生识别老年癌症患者中存在不良结果风险的人群。这项研究表明,老年癌症患者在癌症治疗前通常会出现各种症状,如疼痛、疲劳和失眠等。高前治疗症状严重程度的患者在癌症治疗期间经常会出现不良事件,因此需要一种方法来根据他们的不良结果风险评估来划分这些患者。
本文介绍了Bulk FHIR如何帮助医疗机构更好地管理和跟踪医疗数据,以及如何利用Bulk FHIR进行医疗质量测量和人工智能应用等方面的探索。
北威尔健康与飞利浦签署了一项为期七年的协议,旨在通过标准化患者监测技术,提高患者护理水平和医疗结果,同时推动互操作性和数据创新。
了解人工智能和机器学习在精准医学和个性化护理中的应用,探讨如何克服挑战和障碍,加速实现“微定位”个性化护理的旅程。
美国国立卫生研究院(NIH)拨款590万美元,旨在研究如何利用人工智能支持多样化人群的医疗保健,以提高医疗平等。两位来自弗吉尼亚大学的研究人员将领导这项研究,考虑种族、地理位置和社会经济状况等数据,以创建和测试AI解决方案。
FDA发布了新指南文件草案,旨在进一步简化带有人工智能/机器学习模块的医疗器械的更新路径,要求制造商在预定变更计划后进行迭代,同时要求制定风险评估模板和更改控制计划等,普瑞纯证可以提供全流程咨询服务,帮助医疗器械产品顺利合规走向全球市场。
北卡罗来纳州Atrium Health Wake Forest Baptist医疗系统采用人工智能和机器人技术,帮助临床医生预测和诊断肺癌,以提高早期检测率。该系统利用Optellum开发的人工智能工具,根据影像结节特征预测肺癌的可能性,并将患者分类为高风险、中风险或低风险。同时,该系统还采用机器人支持技术,帮助医生检测和追踪可疑的肺结节,以及确定哪些患者需要进行生物检测和治疗。
研究人员开发了一种基于人工智能的工具,用于评估银屑病的严重程度,旨在为患者长期慢性疾病的自我管理提供便利。