风险
一项研究表明,疫情期间接受阿片类药物相关远程医疗护理与更低的医疗过量风险和更好的药物保留率相关。这项研究使用了来自医疗保险费用服务的数据,分析了两个群体的数据,其中一个是105,240名受益人的预疫情队列,另一个是70,538名受益人的疫情队列。
Mayo Clinic的研究人员开发了一种基于人工智能的风险预测模型,利用分娩特征来指示潜在的分娩结果。这种工具利用了在分娩开始时收集的患者数据,包括基线特征、患者最近的临床评估和自入院以来的累积分娩进展。
Mayo Clinic的研究人员使用机器学习技术,预测孕妇分娩过程中的变化模式,以此来判断分娩是否会对母婴产生良好的结果。这些预测模型可以帮助医生和助产士做出更加个性化的医疗决策,同时也可以作为远程医疗的工具,帮助医生将农村或偏远地区的患者转诊到适当的医疗机构。
Mayo Clinic的研究人员正在使用AI算法计算分娩风险,以减少剖腹产和并发症的发生率。他们开发了一种名为Software as a Medical Device(SaMD)的设备,可以分析分娩期间妇女的变化模式。
最新研究表明,机器学习工具可以利用围手术期数据准确预测术后并发症和手术持续时间。这项技术有望帮助医生更好地评估手术风险,提高手术成功率,降低医疗成本。
美国FDA已经收到44个与飞利浦Respironics大规模呼吸设备召回事件相关的死亡报告,使得死亡总数达到了168人。召回行动是由于通过聚酯型聚氨酯泡沫(PE-PUR)制造的隔音泡沫可能造成的健康风险。
FBI和CISA发布联合警告,指出Zeppelin勒索软件瞄准医疗保健机构,文章介绍了该软件的攻击方式和风险,并提供了防御建议。
美国FDA最高级别召回美敦力2.2万个Cobalt和Crome植入式心脏除颤器(ICDs)和心脏再同步除颤器(CRT-Ds),由于在高压治疗期间,存在电击能量低的风险,这可能导致其治疗效果降低。公司表示,未有因此而造成伤害或死亡。
一项新研究表明,机器学习模型可帮助优化COVID-19医院入院决策,减轻医院和急诊室的压力。研究人员开发了一种嵌入电子病历的CDS系统,用于评估COVID-19患者的短期风险,以预测病情恶化的可能性。
研究人员开发了一种预测模型,能够预测妇科手术后门诊阿片类药物使用情况,该模型正在临床实施中。这种数据分析和统计模型可帮助医生更有效地进行个性化的疼痛管理和阿片类药物处方。