机器学习
美国糖尿病协会(ADA)在加利福尼亚州圣迭戈举行的第83届科学会议上,展示了两项最新的医疗技术一种利用人工智能(AI)预测糖尿病视网膜病变进展的工具以及一种新型的用于1型糖尿病的葡萄糖感应和输送装置。这些研究表明,AI和其他先进的数字健康技术在糖尿病管理等慢性疾病管理方面越来越受到关注。
Mass General Brigham的研究人员表明,ChatGPT等大型语言模型可能能够准确识别某些临床表现,如乳腺疼痛和乳腺癌筛查的适当影像测试,并有潜力支持临床决策。ChatGPT的响应表现令人印象深刻,为基层医疗提供了智能辅助的可能。
Amazon Web Services(AWS)推出了一个新的人工智能计划,旨在帮助各行各业的客户更好地利用机器学习和自动化方面的进展,并基于最佳实践和行业经验确定高价值的用例。
研究人员使用中国医院的数据发现,机器学习可以根据患者的年龄、体重和其他疾病评估药物组合,减少COVID-19的复发。本文介绍了研究的背景、数据来源、研究方法、结果和意义。
一份来自医疗技术研究机构的报告显示,随着技术的不断发展,医疗领域中使用人工智能的比例正在不断增长。大型医疗机构(1,001张床以上)使用人工智能的比例最高,平均使用3.6个人工智能解决方案。疾病管理和预测是最流行的应用领域之一,也是投资最多的领域之一。
波士顿大学(BU)研究人员共同研发了一种机器学习(ML)模型,旨在为高血压患者提供个性化的治疗建议,并协助临床医生选择最佳的降压药物。这种模型使用患者特定的特征,如病史、人口统计学、生命体征和电子病历中的测试结果,为临床医生提供一份“定制”的高血压处方。
Avatar Medical的VR手术规划技术获得FDA 510(k)认证。该技术可通过3D模型帮助医生更好地准备手术,从而提高手术成功率。该平台可生成来自CT扫描或MRI的患者“化身”,并可用于手术前的规划和手术过程中的展示。
HIMSS23欧洲健康会议和展览将分享应用人工智能改善人口健康的创新案例。通过分析土耳其公民2015年至今的电子健康记录数据,一项人工智能项目成功减少了不必要的剖腹产,提高了母婴的安全性。这一项目充分利用了Robson分类系统,该系统是评估、监测和比较剖腹产率的全球标准。
美国研究人员开发了一种机器学习方法,可以准确识别与神经轴阻滞镇痛后胎儿心率变化相关的预测因素,这种方法可以帮助医生更好地监测和预测胎儿的健康状况。本文将详细介绍这项研究成果。
本文介绍了如何利用人工智能和机器学习技术来管理和保护医疗数据,以及如何分类和应用最具成本效益的安全指南,从而提高医疗保健的质量和效率。