机器学习
预测2023年,患者体验将成为医疗领域的重中之重,智能分析和数据驱动医疗将成为趋势。医疗机构需要利用更智能的分析应用,采用机器学习技术,真正推动医疗领域的发展。同时,医疗数据的应用也将成为医疗领域的重要趋势。
预防比治疗更重要!
输液中心面临空间不足和人员短缺的挑战,但AI和优化算法可以帮助满足需求。LeanTaaS和社区癌症中心协会的一份调查报告发现,50%的输液中心在从电子病历中获取所需数据方面存在困难。
美国伊利诺伊理工学院的研究人员获得了120万美元的国家卫生研究院(NIH)拨款,用于开发机器学习工具,以自动输注胰岛素,作为建立人工胰腺系统的一部分,以帮助糖尿病患者更好地管理血糖。
NLP是人工智能的一个子领域,可以从电子健康记录和数据仓库中挖掘出临床信息。NLP将在2023年成为医疗保健领域的主流,原因是解决了技术问题,证明了价值,时机成熟。
本文预测了2023年医疗行业将会在工作流优化、人员短缺和患者体验等方面受益于人工智能、机器学习、实时定位系统和机器人流程自动化等技术的应用。
美国伊利诺伊理工大学研究人员获得了来自美国国立卫生研究院的1.2百万美元资助,用于开发一种机器学习系统作为人工胰腺的胰岛素输送模块,以缓解1型糖尿病患者的负担。
美国约翰霍普金斯大学的研究人员开发了新的模型来帮助定位癫痫发作区,这有助于改善治疗效果并决定手术是否值得冒险。该模型使用机器学习和微积分方程来识别癫痫发作的脑区。这篇文章介绍了癫痫的诊断和治疗方式,以及新模型的优势。
北卡罗来纳大学教堂山分校与AWS合作,推出云驱动的数字健康创业项目,旨在将北卡罗来纳大学的数字健康研究专业知识转化为商业化解决方案,以提高患者和医生的体验,推进健康和福祉,改善医疗保健的可及性。
Klick应用科学公司的科学家们发现了一种使用连续血糖监测仪作为糖尿病筛查工具的方法,并用人工智能来预测和预防糖尿病。