评估
一项研究发现,使用自杀风险评估分析并未像预期的那样增强现有的预防实践,揭示了在临床诊断中识别自杀风险的重要考虑因素。这项研究评估了在Kaiser Permanente Washington进行的精神健康专科诊断期间,使用评估分析工具来增强现有自杀预防实践的效果。
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本文介绍了医疗器械认证领域的IVDR新法规和IVDD旧规的分类规则差异,以及相关产品的过渡期安排和临床试验要求。同时,介绍了普瑞纯证的GRIP平台如何帮助企业管理证书、识别分类以及提醒过期,确保产品合规性和安全性评估。
研究人员开发了一种深度学习模型,使用单张胸部X光片预测动脉粥样硬化心血管疾病导致的心脏病或中风死亡的10年风险。这种方法可以帮助识别高风险人群,提高心血管疾病的筛查效率。
谷歌健康与乳腺摄影人工智能(AI)供应商iCAD宣布战略合作,将谷歌健康的AI技术整合到iCAD的乳腺成像AI解决方案中,以改善乳腺癌检测和短期个人癌症风险评估。这是谷歌健康首次授权其乳腺摄影研究模型,iCAD将努力验证和整合谷歌的乳腺AI技术到其产品组合中,以用于临床实践。
Emory大学和UH Cleveland的研究人员开发了一种基于深度学习的肝脏脂肪评估工具,该工具显示患有非酒精性脂肪肝病的患者患严重COVID-19的风险增加了1.5倍。这种名为DeHFt的工具可从标准计算机断层扫描(CT)扫描中提供肝脏脂肪的自动测量。
本文介绍了医疗保健网络安全的重要性,以及如何制定策略性安全措施、投资于安全从业人员、采取即时措施保护敏感患者和组织系统。同时,提供了SHI的安全姿态评估服务,以帮助医疗机构评估其人员、流程和工具的保护效果。
最近的一项研究描述了一种风险评分工具的开发和准确性,该工具可以预测个体患痴呆症的风险,为临床团队提供及时的行动和治疗指导。
一项新研究发现,利用EHR数据的预测分析工具可以准确地在儿科患者出院前识别所有原因的30天再入院风险。这项研究填补了儿科再入院风险评估工具的空白,有望降低医院再入院率。
本文介绍了一项关于如何开发高质量的基于机器学习的医疗模型的研究成果。研究人员提供了数据预处理、超参数调整和模型比较等实用技术的指南,并通过训练和验证多个机器学习模型来演示最佳实践。这项研究成果可为临床研究和医学领域的机器学习应用提供有益的参考。