分析
最近一项研究发现，通过实施人工智能（AI）和分析患者人口统计数据，可以更轻松地识别高成本成员。这对于付款人和提供者来说至关重要，因为它为他们提供了防止过度支出的信息。
研究人员利用人工智能和公共数据，如推特帖子，开发了一个早期预警系统，以预测未来的流行病。该系统利用数据分析和人工智能技术，监测人类社会的异常活动，以反映具有流行病潜力的新病原体的出现迹象。
ReCor Medical的Paradise超声肾神经阻滞（uRDN）治疗在三项Radiance随机高血压研究中显示出一致和显著的降压效果。这篇文章介绍了该研究数据的分析和结果。
本文介绍了卫生保健行业数字化转型的重要性，以及医疗机构应该关注的三个方面互操作性、预测性分析和个人化健康。同时，文章还提供了四个步骤，帮助医疗机构快速推进数字化转型。
美国MedStar Health和Zephyr AI公司宣布合作，利用人工智能技术开发精准医疗工具，改善慢性病预后，首先针对糖尿病。该合作旨在利用MedStar Health的数据集和患者管理专业知识，进一步开发Zephyr AI的预测分析产品Insights，帮助改善糖尿病干预的及时性，降低不良预后。
研究人员开发了一种自动化的机器学习系统，旨在检测罕见或以前未见过的疾病集群，以便公共卫生官员能够更快速、更有效地应对新兴的不寻常或新型威胁。
Ascensia Diabetes Care近日宣布在美国推出了在线糖尿病管理和分析平台。该平台名为GlucoContro.us，在全球已经覆盖了15多个国家。本文将为您介绍详情。
一项新研究发现，一种基于自然语言处理技术的自动化工具可以通过分析临床记录和电子病历数据，实现类似于手动风险评估工具的预测性能，用于严重产妇发病率的风险评估。
一项新研究使用机器学习工具，通过新生儿声学哭声分析准确识别了新生儿阿片类药物戒断综合症（NOWS）的一组生物标志物。本文将介绍这项研究的方法和结果，以及NOWS的症状和治疗方法。
研究人员将使用预测分析算法来预测哪些患者可能会患上某些罕见疾病。他们将使用机器学习算法来识别哪些患者有患上五种血管炎和两种脊柱关节炎的风险。这些算法将基于患者电子病历中的信息进行预测，提供临床决策支持，增加患者早期诊断的机会。
