临床决策
TrueCare是北圣地亚哥和河滨县地区的社区卫生中心，专注于为弱势社区提供高质量医疗服务。TrueCare通过远程患者监测技术，帮助高血压患者控制病情，提高患者的参与度和治疗效果。
达特茅斯推出了人工智能和精准医疗中心，旨在通过人工智能和医疗数据的交叉研究，提高精准医疗和健康成果。该中心拥有初步资金支持，将借助人工智能和机器学习等技术，推动数字生物标志物、临床决策、预测分析和精准健康方面的创新。
HIMSS23会议上，NYS Office of Mental Health的Kristen McLaughlin和Nitin Gupta将探讨如何整合大量的临床历史数据，以提供关键信息，改善医疗质量。他们将介绍如何通过焦点小组研究，开发出简明的临床摘要，以便在快节奏的临床治疗环境中快速扫描关键信息。
Intermountain Health的医学信息学家开发了一款临床决策支持平台，利用基于证据的医学和人工智能加速患者治疗，并实时与电子病历集成。该平台可读取和写入患者健康记录，不断更新工作流程，并使用AI和深度神经网络解释胸部图像。
实施精准医学计划可以让健康系统更快地诊断疾病或预测患者对特定药物的反应，但是医生缺乏基因组学的高级培训和医疗预算有限等挑战需要考虑。
在HIMSS全球会议的行为健康论坛上，John MacKenzie讨论了如何使用虚拟护理来支持护理人员并帮助患有行为健康问题的患者。他强调了提供技术工具的重要性，以改善行为健康治疗选择，并减轻医疗保健提供者的心理健康挑战。
俄亥俄州立大学的研究人员开发了一种机器学习模型，可以准确估计败血症病例的最佳治疗时机，支持临床决策。
最近在JAMA Network Open上发表的一项研究描述了一种新的机器学习工具，可以帮助临床医生识别老年癌症患者中存在不良结果风险的人群。这项研究表明，老年癌症患者在癌症治疗前通常会出现各种症状，如疼痛、疲劳和失眠等。高前治疗症状严重程度的患者在癌症治疗期间经常会出现不良事件，因此需要一种方法来根据他们的不良结果风险评估来划分这些患者。
西门子医疗数字化负责人谈论了人工智能在医疗保健领域的应用，特别是ChatGPT等程序的潜在影响。他认为，这些工具可以帮助医生消化大量的科学研究数据，并提供数据摘要，但是人工智能在临床决策方面的信任问题仍然存在。
AI技术在医疗保健领域的应用越来越广泛，但是随之而来的法律问题也需要引起重视。本文将探讨医疗机构在AI实施过程中需要做好哪些准备，AI如何帮助医疗机构提高患者护理质量，以及AI应用中可能涉及的法律问题。
