疾病
美国麻省总医院的研究人员开发了一种基于人工智能的深度学习模型，可以分析脑部磁共振图像数据，检测阿尔茨海默病。该模型能够在真实世界的临床数据中准确检测疾病，准确率达到90.2%。
研究人员开发了一种名为PoxApp的人工智能应用程序，可以通过拍摄皮肤病变的照片并提供相关信息，判断是否由mpox引起。该应用程序使用了包含13万张不同皮肤病变的数据集进行训练，可以在5分钟内提供风险评分和检测或接种疫苗的建议。
最新研究表明，人工智能和机器学习可用于检查DNA中的基因，从而帮助临床医生预测心血管疾病，如心房颤动和心力衰竭。
本文探讨了医疗器械、体外诊断设备和数字治疗产品需要进行临床试验的原因，以及如何根据产品的功能、用途和作用方式来判断是否需要进行临床试验。
荷兰的一个联合体收到了一亿九千万欧元的“路线图”拨款，该联合体旨在建造高水平的MRI扫描仪，这将是世界上第一台磁场强度为14特斯拉的MRI扫描仪，该扫描仪的灵敏度将能够更好地理解脑功能和医疗疾病机制。
Eko公司推出Sensora平台，该平台利用人工智能技术进行心脏病检测，旨在简化心血管疾病的检测过程，提高初级保健和紧急护理中心的诊断准确性。
虚拟现实和元宇宙是新兴技术，对医疗保健有很大的潜力。医疗专业人员可以在元宇宙中测试新的手术方法，而虚拟现实可以作为远程医疗的延伸，医生可以通过虚拟现实技术进行远程诊断和治疗。
GE HealthCare宣布收购AI医疗技术开发商Caption Health，以帮助早期疾病检测。Caption Health的技术使用人工智能辅助超声波扫描，可以更轻松、更快速地检测心力衰竭等疾病迹象。GE HealthCare计划将Caption Health融入其更广泛的数字生态系统中，以提高超声波成像的可负担性和可用性。
斯坦福大学人类中心人工智能（Stanford HAI）开发了一种名为POPDx的机器学习框架，旨在通过预测全面的诊断代码来增强罕见病检测过程。该模型使用人类疾病本体论进行自然语言处理和概率决策，可预测训练数据中不存在的疾病。
Alleviant Medical筹集了7500万美元来支持其导管输送的心房间隔缺损修补器进行全球关键试验，该设备使用短脉冲能量来创建耐用的心房间隔通道，以减少左心房内的过度压力。
