医疗保健
一项新研究表明,机器学习模型可以使用健康索赔数据准确预测18至30个月大儿童的自闭症谱系障碍风险。这种工具有助于早期发现和干预,提高儿童的发展和生活质量。
Manipal Hospitals在印度采用了英国Isansys Lifecare的远程患者监测系统,该系统可以实时捕获和分析患者的生理数据,并将其发送到中央监测站和医护团队的手机上。这将有助于医生更好地监测重症患者的健康状况。
澳大利亚推出了针对土著人群的癌症护理网站和早期痴呆诊断的免费移动应用程序。此外,还有一个提供流产相关信息和研究的网站正在开发中。这些在线资源旨在提供文化安全的支持和信息,以帮助患者、家庭、社区和医疗专业人员更好地了解和处理健康问题。
远程医疗和数字治疗可以改善骨科护理和物理治疗的可及性,特别是对于弱势群体。本文将探讨这一领域的挑战和机遇,以及如何通过远程教育和虚拟护理来提高患者的护理水平。
CHAI正在制定一份指南,旨在帮助医疗保健决策者选择可靠的技术,提供价值。该指南将强调AI的安全性和可靠性,以确保AI的应用不会加剧医疗保健中的不平等现象。
研究人员开发了一种机器学习筛查工具,可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化(IPF)高风险人群。该工具可自动检测患者的电子病历信息,为初级医疗保健提供风险评估,提高疾病预防和诊断技术水平。
人工智能软件公司Regard与宾夕法尼亚州的Penn Highlands Healthcare扩大合作,旨在通过简化临床工作流程来改善患者结果和提供者体验,从而应对提供者的疲劳问题。Regard的算法通过电子病历汇总和挖掘患者的病史,有助于减少诊断错误的可能性,并优化计费程序,从而提高医疗保健质量和准确的医院报销,同时减少医生在文档编写上的时间。
香港医院管理局正在推进数字转型,致力于打造智能医院,提高患者治疗效果,实现可持续医疗保健。他们采用AI、数字技术和其他先进技术,以实现智能医疗和培养智能劳动力。他们希望通过数字化来缓解门诊拥堵,让患者更积极地管理自己的医疗保健并与医疗服务保持联系。
自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术,可帮助行为医疗保健提供者更好地理解和利用电子健康记录中的非结构化数据,提高治疗效果和质量保证。本文介绍了一家早期采用NLP技术的社区行为医疗保健提供者的经验和见解。
Royal Philips的未来健康指数2022报告显示,尽管亚太地区的大多数医疗保健领导者比全球同行更认识到健康数据的价值,但他们仍然在有效使用数据方面面临重大挑战。