风险评估
HeartBeam获得了一项关键的AI相关专利,用于其AIMIGo系统的手持式向量心电图。该系统结合了AIMIGo记录的心脏信号、患者症状和心脏风险因素,计算出心脏风险评分,提供简化的诊断信息和可操作的指导。
iRhythm公司的四项研究支持了长期心脏监测的有效性,特别是对于风险评估和疾病管理。这些研究证明了iRhythm的技术在各种临床心律失常中的强大性能。
世界卫生组织敦促医疗机构在使用人工智能和机器学习模型时保持警惕和审慎,特别是在使用大型语言模型工具时。WHO认为,必须仔细评估使用LLMs改善健康信息获取、作为决策支持工具甚至增强医疗诊断能力的风险,以保护和促进人类福祉、人类安全和自主权,同时维护公共健康和减少不平等。
Tampa General Hospital使用GE Command Center系统生成的数据,通过预测分析和数据聚合,开发了一种早期干预败血症的临床工具,将败血症早期死亡率从6%降至4%。
近年来,医疗机构面临越来越频繁的网络攻击,导致网络安全保险的获取变得更加困难和昂贵。本文提供了一些应对策略,帮助医疗机构更好地管理风险,获取合适的网络安全保险。
本文介绍了FDA发布的最终修订版基于风险的临床研究监查方法问答指南,包括临床研究监查的基本原则、基于风险的监查方法、监查计划的制定、问题和缺陷的处理、研究参与者的权利益保护、数据完整性保障等内容。FDA认证是医疗器械进入美国市场的必要条件之一,需要严格遵循FDA的要求进行风险评估、监查计划制定等工作。
最近在JAMA Network Open上发表的一项研究描述了一种新的机器学习工具,可以帮助临床医生识别老年癌症患者中存在不良结果风险的人群。这项研究表明,老年癌症患者在癌症治疗前通常会出现各种症状,如疼痛、疲劳和失眠等。高前治疗症状严重程度的患者在癌症治疗期间经常会出现不良事件,因此需要一种方法来根据他们的不良结果风险评估来划分这些患者。
FDA发布了新指南文件草案,旨在进一步简化带有人工智能/机器学习模块的医疗器械的更新路径,要求制造商在预定变更计划后进行迭代,同时要求制定风险评估模板和更改控制计划等,普瑞纯证可以提供全流程咨询服务,帮助医疗器械产品顺利合规走向全球市场。
北卡罗来纳州Atrium Health Wake Forest Baptist医疗系统采用人工智能和机器人技术,帮助临床医生预测和诊断肺癌,以提高早期检测率。该系统利用Optellum开发的人工智能工具,根据影像结节特征预测肺癌的可能性,并将患者分类为高风险、中风险或低风险。同时,该系统还采用机器人支持技术,帮助医生检测和追踪可疑的肺结节,以及确定哪些患者需要进行生物检测和治疗。
斯坦福大学的研究人员正在利用人工智能来帮助识别哪些计算模型最适合模拟脑部的机械应力,这可能有助于深入了解为什么一些创伤性脑损伤会导致长期脑损伤而其他损伤则不会。