模型
UPMC Hillman癌症中心的研究人员使用UPMC拥有的Realyze Intelligence技术，通过提取电子病历数据，研究了前哨淋巴结活检对70岁以下早期乳腺癌患者的实用性。
一项研究发现，通过社会人口学、生活方式和健康状况因素，预测模型可以准确预测儿童癌症幸存者的健康相关生活质量。这些预测因素对于制定干预措施以改善儿童癌症幸存者的预后至关重要。
Mayo Clinic的研究人员开发了一种基于人工智能的风险预测模型，利用分娩特征来指示潜在的分娩结果。这种工具利用了在分娩开始时收集的患者数据，包括基线特征、患者最近的临床评估和自入院以来的累积分娩进展。
Mayo Clinic的研究人员使用机器学习技术，预测孕妇分娩过程中的变化模式，以此来判断分娩是否会对母婴产生良好的结果。这些预测模型可以帮助医生和助产士做出更加个性化的医疗决策，同时也可以作为远程医疗的工具，帮助医生将农村或偏远地区的患者转诊到适当的医疗机构。
本文介绍了放射学中人工智能和机器学习模型中偏见的原因，并提供了避免这些问题的策略。本文是三部曲系列的第一部分，重点介绍数据处理。
一项由梅奥诊所领导的研究表明，一种结合深度学习框架的人工智能（AI）模型可以提高结直肠癌（CRC）患者复发和生存预测的准确性。这项研究对于改善患者的治疗效果和生存率至关重要。
医疗行业也开始应用数据和分析技术来个性化消费者健康管理。本文介绍了数据和分析模型在医疗行业的应用，以及如何通过数据挖掘、数据分析、数据应用、数据可视化、数据治理和数据安全等手段，实现消费者健康管理的个性化和精准化。
东京理科大学和富士美公司的研究表明，基于超声波的医疗设备可能作为非侵入性治疗抑郁症和其他心理健康问题的潜在方法。他们使用老鼠来探索超声波对抑郁症机制的影响，并发现超声波暴露可能具有抗抑郁作用。
研究人员开发了一种机器学习模型，利用公共卫生信息和执法数据等代理数据源，能够准确估计全国每周阿片类药物过量死亡趋势。这项研究有助于解决过量死亡数据滞后的问题，提高公共卫生官员的预测和干预能力，从而更好地应对阿片类药物危机。
一项来自密歇根大学的研究表明，一种新开发的人工智能模型可以比传统的生命体征测量更准确地预测血流动力学不稳定，这是病人恶化的关键指标之一。该模型已获得FDA批准，将有望在未来的临床实践中发挥重要作用。
