算法
研究人员开发了一种名为SISH的深度学习算法，可学习图像特征以检测大型病理学图像库中的类似病例，从而改善罕见病的诊断和治疗过程。该算法可用于病理学图像的数据检索，有助于识别罕见病和潜在的治疗行动。
“AI权利法案”是一份指导人工智能技术设计、使用和部署的框架，旨在保护公民的权利、自由和隐私，确保平等机会和关键资源和服务的访问。本文介绍了该法案的五个原则和详细的技术设计步骤，以确保安全、有效、公平和隐私的自动化系统。
白宫发布了人工智能权利法案，旨在保护美国人免受人工智能技术带来的伤害。该法案包括五个指南，包括安全有效的系统、算法歧视保护、数据隐私、通知和解释以及人类替代方案。这些指南适用于各行各业的人工智能和自动化工具，包括医疗保健。
人工智能软件公司Regard与宾夕法尼亚州的Penn Highlands Healthcare扩大合作，旨在通过简化临床工作流程来改善患者结果和提供者体验，从而应对提供者的疲劳问题。Regard的算法通过电子病历汇总和挖掘患者的病史，有助于减少诊断错误的可能性，并优化计费程序，从而提高医疗保健质量和准确的医院报销，同时减少医生在文档编写上的时间。
Hackensack Meridian Health将利用Google Cloud的新发布的医学成像套件来提高其基于图像的临床诊断能力，构建AI算法以预测前列腺癌患者的转移，从而拯救更多生命。
研究人员开发了一种基于人工智能的工具，可以使用EHR数据更快、更准确地识别注射药物的人群。这项研究对于改善风险评估和缓解、临床决策以及健康服务研究至关重要。
研究人员正在创建一组人工智能算法，以确定患者患各种罕见疾病的风险。他们将应用AI和机器学习技术，从患者的医疗记录中预测罕见疾病的发展风险。这项研究将持续四年，旨在创建一组算法，以确定患有五种血管炎和两种脊柱关节炎的患者的风险。
一项研究发现，机器学习算法可以区分儿童多系统炎症综合征（MIS-C）和川崎病（KD），这两种疾病具有高度相似的分子模式。研究人员从1,517名患者中收集数据，使用深度学习算法KIDMATCH比较患者年龄、临床KD的五个体征和其他17项实验室测量结果，成功区分了这两种疾病。
哈佛医学院和斯坦福大学的研究人员开发了一种基于自然语言处理（NLP）的人工智能（AI）工具，可以通过临床报告检测胸部X光片中的疾病，而不是依赖于人类注释来“学习”。
一项新研究发现，基于人工智能的临床决策工具可以帮助改善卫生条件差的地区腹泻病的抗生素管理。该工具可以预测病情是否由病毒引起，从而避免滥用抗生素导致的抗生素耐药问题。
