风险评估
FBI正在协助塔拉哈西纪念医疗中心评估2月2日开始的IT系统故障。医院已经取消了所有非紧急手术和门诊手术,并且只接受来自Leon县和周边县的一级创伤患者。这是一个网络安全事件,可能是勒索软件攻击。
一项发表在JAMA Network Open上的研究发现,利用机器学习模型可以准确估计阿片类药物不良反应风险,这有助于加强阿片类药物监管和处方药物监测计划(PDMP)。
研究人员使用深度学习模型结合EMR数据和胸部X光图像,预测肺癌风险。该模型可识别高风险个体,为肺癌筛查提供补充。文章介绍了美国CMS指南的限制,以及肺癌筛查的参与度低的原因。最后,研究人员提出了自动化肺癌风险评估工具的验证。
一项研究发现,使用自杀风险评估分析并未像预期的那样增强现有的预防实践,揭示了在临床诊断中识别自杀风险的重要考虑因素。这项研究评估了在Kaiser Permanente Washington进行的精神健康专科诊断期间,使用评估分析工具来增强现有自杀预防实践的效果。
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研究人员开发了一种深度学习模型,使用单张胸部X光片预测动脉粥样硬化心血管疾病导致的心脏病或中风死亡的10年风险。这种方法可以帮助识别高风险人群,提高心血管疾病的筛查效率。
谷歌健康与乳腺摄影人工智能(AI)供应商iCAD宣布战略合作,将谷歌健康的AI技术整合到iCAD的乳腺成像AI解决方案中,以改善乳腺癌检测和短期个人癌症风险评估。这是谷歌健康首次授权其乳腺摄影研究模型,iCAD将努力验证和整合谷歌的乳腺AI技术到其产品组合中,以用于临床实践。
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。
最近的一项研究描述了一种风险评分工具的开发和准确性,该工具可以预测个体患痴呆症的风险,为临床团队提供及时的行动和治疗指导。
一项新研究发现,利用EHR数据的预测分析工具可以准确地在儿科患者出院前识别所有原因的30天再入院风险。这项研究填补了儿科再入院风险评估工具的空白,有望降低医院再入院率。