分析
美国西奈山医学中心的研究人员开发了一种基于深度学习技术的心电图分析模型，可将心电图解读成语言，有望改善心脏疾病的诊断效果。该模型名为HeartBEiT，可用于诊断数据有限的心脏疾病，为医疗行业提供了新的解决方案。
爱德华生命科学公司的Acumen HPI软件可帮助医生预测患者低血压的可能性，从而减少术中低血压的发生率。一项欧洲多中心前瞻性观察性数据库研究表明，该软件可降低术中低血压的持续时间和严重程度。这是一项关于非心脏手术患者低血压管理的大型数据库研究，为医疗器械认证提供了有力的支持。
谷歌和梅奥诊所联手推出了一项生成人工智能项目，旨在通过数据分析，优化临床工作流程，提高患者治疗效果，实现医疗改革。该项目使用谷歌的搜索引擎技术，可辅助医生和研究人员查找相关信息。
达特茅斯推出了人工智能和精准医疗中心，旨在通过人工智能和医疗数据的交叉研究，提高精准医疗和健康成果。该中心拥有初步资金支持，将借助人工智能和机器学习等技术，推动数字生物标志物、临床决策、预测分析和精准健康方面的创新。
纽约的西奈山医院的研究人员表示，他们开发了一种新的人工智能模型，用于心电图分析，该模型能够将心脏读数解释为语言，从而大大提高心电图评估的效果和准确性。这种方法可以增强心电图相关诊断的准确性和效力，特别是对于罕见的心脏病症，因为这些病症的数据不足以训练机器学习算法。
人工智能在医疗保健领域有着巨大的潜力，可以提高医学诊断和治疗的水平，优化人力和技术资源的分配，改善患者的预后和治疗选择。然而，任何应用人工智能的方法都必须是有意义的，能够改善临床护理，而不是仅仅作为一种“新玩具”而被部署。
奥林巴斯计划建立一系列数字卓越中心，以Odin Vision的云AI技术为基础，以实现实时诊断和最小侵入性治疗为目标，同时进行数据分析，以提高运营效率和减轻管理负担。
Mayo Clinic和加州大学旧金山分校的一项新研究表明，将AI图像分析与基于图像的风险评估相结合，可以预测长期乳腺癌风险。
B. Braun推出了DoseTrac Enterprise输液管理软件，可帮助医疗机构更好地管理输液泵和相关数据，实现数据分析和医疗器械认证，提高医疗质量。
拜耳成立数字健康事业部，专注于开发精准数字健康产品，提供个性化健康管理服务，拥有全球领先的消费者健康产品，将与初创企业和数字健康提供商合作，提升数字化能力。
