分析
本文介绍新型生化检测和光学诊断技术，使得测量多种生物标志物、蛋白质和DNA的分散测试成为可能。展示本公司独特的电化学和光学诊断解决方案，利用先进的测量引擎和分析技术，打造可升级的平台。
本文介绍了医疗行业的临床数据分散的问题，特别是荷兰注册中心关闭后数据无法访问的情况，以及ICTRP平台在记录注册数据时只记录了22个字段的问题。然后为大家介绍了GRIP平台的临床引擎模块，该模块收录了荷兰注册中心以及全球17个临床注册中心的注册数据，可以完整的保留试验相关信息，用户可以根据针对疾病进行筛选，可以定位到想要查看的试验。GRIP大数据为医械人提供一站式的资讯服务，包括产研动态、科技资讯、数据分析、数据研报和可视化成果等服务。
医疗器械认证是国际间贸易的一个重要议题，各国都有相应的医疗器械认证标准和法规。在血氧监测领域，指夹式血氧仪是目前最常见的医疗器械，需要符合国家和行业标准，精度最高；智能手环等可穿戴设备也常用于测量血氧，不过精度相对较低且仅供娱乐。数据研报和数据分析在医疗器械认证领域扮演着重要的角色，全球法规智能平台能够方便快捷地查询相关的海外注册最新趋势。
BD推出了第三代BD Kiestra全自动实验室系统，其中包含新的机器人轨道系统，用于自动化实验室标本处理，从而减少人工劳动和结果等待时间，帮助实验室提高效率。
俄勒冈健康与科学大学将在临床试验中测试一款基于人工智能的应用程序，该应用程序可以评估和跟踪1型糖尿病患者的血糖水平，并提供管理建议。该应用程序名为DailyDose，由Leona M.和Harry B. Helmsley慈善信托基金会提供430万美元的资助。
最近的研究描述了两种基于分析的策略，这些策略有效地帮助临床实验室测试正确的患者并节省测试卡，这也可能为未来的流行病提供框架。
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。
一项发表在《科学报告》上的研究发现，机器学习模型和传统方法在预测高血压发病率方面表现相似，表明基于机器学习的风险预测模型可以准确预测高血压。该研究比较了不同预测模型的性能，包括传统的Cox比例风险回归模型和五种机器学习模型。研究结果表明，这些模型的预测准确性都很高。
Opteev推出了一款能够在一分钟内检测COVID-19、流感和RSV的呼吸分析仪ViraWarn。这款可充电呼吸分析仪旨在成为一种经济实惠、多次使用的诊断工具。
三星医疗中心在HIMSS数字健康指标评估中获得全球最高分。该医疗中心在数字健康生态系统的四个维度上得分365/400，包括治理和人员、预测分析、互操作性和个人化健康。通过评估，三星医疗中心发现并解决了几个互操作性问题，并推出了实时数据仪表板DOCC PAN系统。
