模型
一项新研究开发了一种预测模型，旨在估计辅助生殖技术（ART）治疗期间尝试受精的最佳数量的未成熟卵子或卵母细胞。这项研究还探讨了美国最高法院推翻罗伊诉杰克逊妇女健康案后，冷冻胚胎的处理方式。
美国伊利诺伊大学的研究人员正在探究医疗人工智能和机器学习模型何时会失败或无法如预期般表现，以改进这些模型。
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）。
一项发表在《科学报告》上的研究发现，机器学习模型和传统方法在预测高血压发病率方面表现相似，表明基于机器学习的风险预测模型可以准确预测高血压。该研究比较了不同预测模型的性能，包括传统的Cox比例风险回归模型和五种机器学习模型。研究结果表明，这些模型的预测准确性都很高。
基础模型是一种在大型未标记数据集上训练的人工智能模型，具有高度适应新应用的能力。专家认为，基础模型可以帮助解决当前医疗人工智能模型存在的问题，提高医疗保健的质量和效率。
最新研究表明，一种人工智能（AI）模型可以准确检测胸部X光下的简单和张力性气胸。早期检测肺部塌陷对于紧急干预至关重要，而AI技术可以帮助提高诊断效率和准确性。本文将介绍AI模型如何应用于医疗诊断，提高医疗技术水平。
预防比治疗更重要！
研究人员使用深度学习模型清理电子病历数据，提取信息并更准确地分析患者数据。这项研究旨在创建一个通用的模型，能够在各种医院中工作，并从有限的标记数据中学习。
美国约翰霍普金斯大学的研究人员开发了新的模型来帮助定位癫痫发作区，这有助于改善治疗效果并决定手术是否值得冒险。该模型使用机器学习和微积分方程来识别癫痫发作的脑区。这篇文章介绍了癫痫的诊断和治疗方式，以及新模型的优势。
NTT Research和哈佛大学工程与应用科学学院宣布，双方签署了一项为期三年的合作研究协议，旨在通过心血管生物数字孪生模型推进心脏护理。该项目将利用生物芯片和细胞接口等技术，开发个体化心脏数字模型，以便更好地理解心脏的结构和功能，从而为心脏疾病的治疗提供更精准的方案。
