健康
本文探讨了人工智能如何影响远程患者监测,并讨论了人工智能如何使医疗更加民主化。
飞利浦(Philips)的新任CEO Jakobs就公司持续进行的Respironics大规模召回事件道歉。自2021年4月以来,FDA已收到超过69,000起医疗器械报告,其中包括与CPAP和BiPAP通气机及其他呼吸设备中的声波吸音泡沫分解有关的168起死亡案例。
本文介绍了Dina公司CEO Ashish V. Shah的经历,他因为父亲的去世而意识到医疗保健团队之间信息共享的重要性,于是创立了一家AI技术公司,致力于为居家护理模式提供信息共享平台。文章探讨了健康IT在老年人自主居住模式中的作用。
一项最新研究发现,一种新型症状筛查工具能够有效检测儿童哮喘风险水平、持续性喘息症状和医疗负担。该工具可用于3岁儿童,通过检测哮喘迹象,如哮喘发作的时间和次数,以及使用吸入性皮质类固醇等,来识别5岁时哮喘或持续症状的儿童。
新加坡亚历山大医院与电信服务提供商StarHub及其合作伙伴ConnectedLife和Fitbit共同推出了一项名为LifeHub+的云服务数字健康服务,旨在帮助患有肥胖症、糖尿病、高血压和高胆固醇等可预防慢性疾病的患者预防疾病。该服务通过收集和分析健康数据,生成动态的健康评分,为患者提供个性化的健康计划,帮助他们改善健康和生活方式。
一项新研究表明,机器学习模型可以使用健康索赔数据准确预测18至30个月大儿童的自闭症谱系障碍风险。这种工具有助于早期发现和干预,提高儿童的发展和生活质量。
Manipal Hospitals在印度采用了英国Isansys Lifecare的远程患者监测系统,该系统可以实时捕获和分析患者的生理数据,并将其发送到中央监测站和医护团队的手机上。这将有助于医生更好地监测重症患者的健康状况。
迈阿密大学获得了多项资助,旨在通过人工智能和机器学习来解决健康差距问题。这些项目将改善数据质量、提高AI/ML工具的可访问性,并使机构能够进行更有效的健康公平研究。
澳大利亚推出了针对土著人群的癌症护理网站和早期痴呆诊断的免费移动应用程序。此外,还有一个提供流产相关信息和研究的网站正在开发中。这些在线资源旨在提供文化安全的支持和信息,以帮助患者、家庭、社区和医疗专业人员更好地了解和处理健康问题。
宾州州立大学的研究人员计划利用人工智能和机器学习算法分析长期数据,预测健康风险,以帮助医疗决策。他们将利用从国家科学基金会获得的资金进行研究。