评估
研究人员认为,通过强化学习、计算机视觉和针对时间数据设计的AI模型,人工智能可以改善分散式临床试验中的患者体验。这篇文章探讨了分散式临床试验的优势和挑战,并提出了AI自动化的解决方案。
DNS是一个关键的安全工具,可以在医疗行业的网络中发挥许多重要的安全作用,从防止恶意软件感染到保护IoT设备,帮助安全专业人员评估成功入侵的影响。
一项新研究发现,一种基于自然语言处理技术的自动化工具可以通过分析临床记录和电子病历数据,实现类似于手动风险评估工具的预测性能,用于严重产妇发病率的风险评估。
一项由ECOG-ACRIN癌症研究组进行的研究发现,利用深度学习算法结合标准CT扫描图像,可以在头颈癌患者中评估癌症扩散风险。这项研究有望帮助准确分期疾病,识别高风险患者并选择适当的治疗方案。
新加坡亚历山大医院与电信服务提供商StarHub及其合作伙伴ConnectedLife和Fitbit共同推出了一项名为LifeHub+的云服务数字健康服务,旨在帮助患有肥胖症、糖尿病、高血压和高胆固醇等可预防慢性疾病的患者预防疾病。该服务通过收集和分析健康数据,生成动态的健康评分,为患者提供个性化的健康计划,帮助他们改善健康和生活方式。
研究人员开发了一种机器学习筛查工具,可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化(IPF)高风险人群。该工具可自动检测患者的电子病历信息,为初级医疗保健提供风险评估,提高疾病预防和诊断技术水平。
阿波罗医院的Pro-Health AI预防性健康计划服务通过数字化创新和个性化健康管理,帮助印度1.4亿人口预防慢性病,取得了显著成效。该计划使用AI技术进行健康风险评估和医疗数据分析,通过个性化健康管理和健康习惯养成,帮助患者实现早期干预和治疗,提高了医疗数字化水平。
研究人员开发了一种基于人工智能的工具,可以使用EHR数据更快、更准确地识别注射药物的人群。这项研究对于改善风险评估和缓解、临床决策以及健康服务研究至关重要。
Pulmatrix 完成了其口服吸入式偏头痛治疗的试验,该治疗采用了独特的iSperse技术。公司预计将于今年第四季度公布1期临床试验的数据。该试验旨在评估PUR3100的安全性、耐受性和药代动力学。其比较疗效的对照组使用一个剂量的静脉注射二羟麦角胺(DHE)和吸入假药(Placebo)。
澳大利亚新南威尔士州的西梅德医院正在试点使用一种新的人工智能临床决策支持工具,用于评估急诊室等候区的脓毒症风险。这一工具将患者的年龄、性别和生命体征结合历史患者数据进行算法训练,为患者提供脓毒症风险评分。