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纪念医疗系统将其远程医疗服务扩展到61个项目,通过远程医疗技术解决了医疗服务的许多问题,包括医疗服务的可及性、成本、连续性和患者参与度等。
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。
健康不平等在医疗行业中存在普遍性,肿瘤科医生也承认这一现象。一份由Cardinal Health发布的数据调查报告发现,医疗不平等在癌症治疗领域中尤为突出。医生表示,研究和教育将有助于缓解这一问题。
爱德华兹生命科学公司宣布其Evoque心脏瓣膜置换系统TRISCEND研究取得良好的安全性、功效和生活质量结果。这项单臂前瞻性临床研究旨在评估Evoque系统的作用,共纳入176名符合条件的患者。
宾州州立医疗中心与CLEW Medical合作推出了一个由人工智能驱动的虚拟重症监护室,旨在解决COVID-19大流行期间医生短缺和容量问题所带来的问题,减轻医生的工作压力。
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。
Mayo Clinic的研究人员使用机器学习技术,预测孕妇分娩过程中的变化模式,以此来判断分娩是否会对母婴产生良好的结果。这些预测模型可以帮助医生和助产士做出更加个性化的医疗决策,同时也可以作为远程医疗的工具,帮助医生将农村或偏远地区的患者转诊到适当的医疗机构。
虚拟医疗为解决澳大利亚全科医生短缺和医疗危机提供了机会。数字化的医疗服务可以提供更高效的医疗服务,为患者提供更多的医疗接触点,同时为医生提供更好的工作环境和更好的医疗补偿。
远程医疗技术可以缓解医生数量减少的问题,但需要提供资源和支持,以避免为临床医生创造新的疲劳周期。本文将探讨如何在远程医疗环境中支持临床医生,并提供更好的工作平衡。
美国TidalHealth和人工智能软件公司Regard合作,旨在通过AI技术帮助医生诊断疾病、自动化病历审核、减少临床医生疲劳问题,提高医疗质量和医院收入。