分析
医疗行业也开始应用数据和分析技术来个性化消费者健康管理。本文介绍了数据和分析模型在医疗行业的应用，以及如何通过数据挖掘、数据分析、数据应用、数据可视化、数据治理和数据安全等手段，实现消费者健康管理的个性化和精准化。
一项新研究表明，机器学习算法可以通过分析心电图读数准确预测高风险人群的糖尿病和糖尿病前期，这有望在未来推进糖尿病筛查。这项研究使用了来自高风险家庭的参与者，旨在探讨心电图在糖尿病和糖尿病前期诊断中的应用。这项研究结果表明，心电图可以提供早期的糖尿病和糖尿病前期诊断，而且比标准诊断方法更为便捷。
最新研究表明，基于人工智能的认知行为疗法干预慢性疼痛（AI-CBT-CP）与标准CBT-CP具有相似的疗效，这可能会增加患者的接受度并降低成本。AI-CBT-CP旨在通过强化学习和交互式语音响应来个性化患者治疗，为慢性疼痛患者提供更好的治疗选择。
机器学习在医疗保健领域的应用前景广阔，但是仍存在一些瓶颈。本文将探讨机器学习在医疗保健领域的优势、应用以及目前的瓶颈。
护理人员短缺是医疗行业面临的挑战之一，而临床监测技术的革新则有望改变临床医生对患者的护理方式，提高医疗质量和患者安全。本文将探讨新兴的临床监测技术，如何通过数据分析和系统集成来帮助医生更好地监测病人的健康状况，以及如何实现预防性护理。
肯塔基州路易斯维尔大学医疗系统与分析公司Loopback Analytics合作，利用先进的数据洞察技术提高特殊药物服务水平，改善患者护理。该合作将实施Loopback的数据分析平台，名为Loopback Rx，以支持医疗系统药房的增长，帮助提高高价值药物的捕获率，并在组织内和特殊药物网络之间建立药房活动和临床结果之间的联系。
医疗信息学专注于信息，但更需要智慧来正确连接信息。数字技术可以缩短急诊科的延迟，提高团队协作和沟通。数字创新中心成功整合了医院所有数字运营团队，实现了HIMSS INFRAM Stage 7认证。
俄亥俄州的阿克伦儿童医院与健康催化剂公司合作，推进人口健康和改善患者结果。该合作将实施健康催化剂的人口健康解决方案，包括一系列数据收集和分析平台，以提高医疗质量和操作效率。
本文介绍了IVD行业如何利用数字化技术来提高工作流程、加速创新和增加收入，包括设备连接、数据分析和与合作伙伴合作等方面。
Calyx和Qynapse宣布合作，利用基于人工智能的神经影像分析技术用于中枢神经系统疾病的临床试验。
