诊断工具
Klick应用科学公司的科学家们发现了一种使用连续血糖监测仪作为糖尿病筛查工具的方法,并用人工智能来预测和预防糖尿病。
Emory大学和UH Cleveland的研究人员开发了一种基于深度学习的肝脏脂肪评估工具,该工具显示患有非酒精性脂肪肝病的患者患严重COVID-19的风险增加了1.5倍。这种名为DeHFt的工具可从标准计算机断层扫描(CT)扫描中提供肝脏脂肪的自动测量。
一项最新研究表明,一款基于深度学习的移动应用程序可以使用皮肤病变图像准确识别猴痘感染。这种工具有望帮助医生更快速地诊断和隔离感染者,从而控制猴痘的传播。
一项最新研究发现,一种新型症状筛查工具能够有效检测儿童哮喘风险水平、持续性喘息症状和医疗负担。该工具可用于3岁儿童,通过检测哮喘迹象,如哮喘发作的时间和次数,以及使用吸入性皮质类固醇等,来识别5岁时哮喘或持续症状的儿童。
一项研究发现,机器学习算法可以区分儿童多系统炎症综合征(MIS-C)和川崎病(KD),这两种疾病具有高度相似的分子模式。研究人员从1,517名患者中收集数据,使用深度学习算法KIDMATCH比较患者年龄、临床KD的五个体征和其他17项实验室测量结果,成功区分了这两种疾病。
Potrero Medical的AKI Predict机器学习算法获得了美国FDA的突破性认证,是为心脏术后患者腹内高压(IAH)所导致的急性肾损伤(AKI)提供更准确的预测算法,该算法可与Accuryn系统集成,提供实时监测这些病理特征的支持。
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。