人工智能
自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术,可帮助行为医疗保健提供者更好地理解和利用电子健康记录中的非结构化数据,提高治疗效果和质量保证。本文介绍了一家早期采用NLP技术的社区行为医疗保健提供者的经验和见解。
澳大利亚新南威尔士州的西梅德医院正在试点使用一种新的人工智能临床决策支持工具,用于评估急诊室等候区的脓毒症风险。这一工具将患者的年龄、性别和生命体征结合历史患者数据进行算法训练,为患者提供脓毒症风险评分。
新加坡将与公共医疗集团合作测试六种新医疗技术,以便未来采用和大规模实施。这些技术包括人工智能预测和预防跌倒、乳腺癌早期检测、术后康复管理、压力缓解和睡眠质量改善、肌肉线粒体激活技术以及自动心脏超声软件等。这些技术将得到1.7万美元的资金支持,并与公共医疗集团合作进行测试和定制,以加速其发展和商业化。
本文介绍了加拿大最大的医疗服务提供商Alberta Health Services(AHS)如何通过智能自动化实现数字转型,提高效率,释放资源,为未来医疗做好准备。
UPMC与Realyze Intelligence合作,利用人工智能和自然语言理解改善早期乳腺癌治疗。通过数据挖掘和分析,帮助判断哪些患者需要进行淋巴结活检手术,提高治疗效果。
三星推出全新V7超声波系统,采用高清晰度成像技术和智能辅助软件,帮助医疗专业人员提高工作效率,提升临床诊断准确率,为病人健康保驾护航。
一项新研究发现,谷歌开发的深度学习系统在使用胸部X光片检测活动性肺结核方面与放射科医生的表现相当。这项研究有望在全球卫生领域中发挥重要作用,帮助缓解肺结核的全球流行病负担。
Royal Philips的未来健康指数2022报告显示,尽管亚太地区的大多数医疗保健领导者比全球同行更认识到健康数据的价值,但他们仍然在有效使用数据方面面临重大挑战。
蒙大拿州的Billings Clinic医疗系统与DreaMed Diabetes合作,部署了一种基于人工智能的临床决策支持工具,以帮助医生远程治疗全州的糖尿病患者。这种工具可以分析患者数据并实时创建个性化的治疗计划,以优化胰岛素剂量。
Mayo Clinic的研究人员开发了一种基于人工智能的风险预测模型,利用分娩特征来指示潜在的分娩结果。这种工具利用了在分娩开始时收集的患者数据,包括基线特征、患者最近的临床评估和自入院以来的累积分娩进展。