算法
美国市场上超过一半的算法在2019年至2022年期间被批准--在短短四年内超过300个应用程序。去年10月，FDA批准了178个新的AI和机器学习（ML）系统。FDA表示，这一数字预计将在未来迅速增长。
工研院智能射频消融技术（iRFA）是一种针对肿瘤的精准、高效、影像引导下的射频消融系统，采用实时超声影像导航、人机界面技术和闭环算法，可优化RFA治疗过程，降低手术时间和恢复时间，提高手术效率和精准度，使手术创伤更小，实现肿瘤的精准治疗。
研究人员开发了一种人工智能算法，可用于识别潜在的治疗靶点，以治疗多种癌症，包括恶性脑瘤。该算法利用机器学习技术，分析肿瘤细胞的特征，确定驱动肿瘤生长和治疗抵抗的蛋白激酶。
一项最新研究发现，一种深度学习算法可以帮助放射科医生在大肠壁增厚的CT影像中区分结肠癌和急性憩室炎。这项研究为放射科医生提供了一种有效的支持工具，提高了诊断性能。
MedTrace Pharma已获得一项美国专利，涉及一种软件算法，该算法将在其努力使PET与氧-15标记水在临床环境中广泛使用中发挥重要作用。该专利涵盖了aQuant的基础，这是该公司目前正在开发的软件。MedTrace的目标是通过将15 O-water生产移至医院内部的自动化点对点化学系统来解决PET成像中的供应链问题。
Stryker肌力士秉承健康数据和人工智能以提高手术机器人学成果的理念，并通过智能技术转化数据，帮助确保膝关节、髋关节等正常活动，避免不必要的再手术。
研究人员在一篇JAMA观点文章中探讨了临床算法、反歧视法律和医疗器械监管之间的交叉点，认为美国卫生和人类服务部（HHS）和食品和药物管理局（FDA）最近关于临床算法公平性、准确性和透明度的指令可能会扼杀研究并恶化患者结果。
Regenstrief研究人员开发了一个八点框架，旨在评估匹配患者医疗记录的算法的有效性和准确性。
研究人员在最近的一篇观点文章中探讨了如何遏制临床算法的歧视，并认为美国卫生和人类服务部门的努力不足以为使用算法的提供者提供足够的指导。
本文介绍了2022年医疗行业中人工智能和机器学习的十大故事，包括偏见消除、可靠性提高、深度学习、数据障碍等方面的内容。
