分析
弗吉尼亚大学推出健康公平和精准医疗中心，旨在改善该州农村、经济困难和少数族裔人群的健康结果。该中心将整合基因风险因素、人口健康和健康信息学方法，通过大量的基因组、社会决定因素、临床和其他数据，推进对人类健康和医疗的更全面理解。
HIMSS市场洞察研究显示，健康组织的成功取决于其数据的准确性和质量。本文介绍了如何通过策略、人员和技术提高数据准确性，以及数据分析平台在实现数据准确性方面的作用。
Intermountain Health利用人工智能和机器学习的投资，推动责任护理的发展，提高临床和运营回报率。本文介绍了Intermountain如何利用人工智能扩大其价值导向护理的影响力。
Hyfe公司开发了一款基于人工智能的声学软件模型，可以检测和跟踪咳嗽的次数和频率，并识别可能的疾病诊断，分析模式以警告病毒爆发。该软件可以在智能手机上运行，使用其麦克风作为声学传感器。
一项新的研究表明，机器学习技术可以帮助医生确定高血压患者中哪些人最需要治疗，而不是仅仅关注高风险患者。这项研究使用了一种称为“因果森林”的机器学习技术，以确定个性化治疗效果与患者特征之间的相关性。这种方法可以提高治疗效果，改善人群健康状况。
医疗信息技术中，人工智能的力量日益增长。Intermountain Health的首席分析官Albert Marinez表示，发挥人工智能的力量至关重要，但需要优先考虑患者安全、隐私和治理等关键问题。同时，整合不同的系统和数据分析也是当前医疗机构面临的挑战。
生成AI在医疗保健领域的应用，包括临床智能、患者体验、个性化护理计划等，可以帮助解决医生疲劳和实现交互性，提高医疗保健的效率和质量。
Advocate Aurora研究所部署了KelaHealth的外科智能平台，旨在结合人工智能和机器学习的能力，确定机器人手术技术的疗效和有助于改善患者结果的外科护理类型。
澳大利亚的HSC Technology Group与其合作伙伴获得了一项行业资助，以检查基于物联网的数据分析平台在预防老年人跌倒方面的适用性。该财团将研究Talius传感器平台的可行性，该平台结合了自主传感器和个性化风险调整设置，以识别导致跌倒的因素。
杜克医疗与SAS宣布签署意向书，探索人工智能和云计算驱动的医疗解决方案，以支持医疗服务研究和医疗系统业务运营，推动医疗变革。
