临床实践
波士顿大学(BU)研究人员共同研发了一种机器学习(ML)模型,旨在为高血压患者提供个性化的治疗建议,并协助临床医生选择最佳的降压药物。这种模型使用患者特定的特征,如病史、人口统计学、生命体征和电子病历中的测试结果,为临床医生提供一份“定制”的高血压处方。
医疗信息技术领域的生成AI(如ChatGPT)正在迅速发展,医生专家表示,AI的关键在于在哪里使用和如何安全使用。本文将介绍医生专家对于人工智能的看法和预测,以及他对于HIMSS23的期望。
一项新的研究表明,机器学习技术可以帮助医生确定高血压患者中哪些人最需要治疗,而不是仅仅关注高风险患者。这项研究使用了一种称为“因果森林”的机器学习技术,以确定个性化治疗效果与患者特征之间的相关性。这种方法可以提高治疗效果,改善人群健康状况。
AI有潜力促进早期和准确的疾病检测、精准和个性化医疗、人口健康和医疗保健、临床决策支持、运营效率和改善医生和患者参与度。但是,AI在数据标准化、机器学习漂移、临床实践可行性和责任追究等方面面临挑战。
糖尿病智慧公司近日推出其先进的处方工具,旨在帮助医疗提供商为患者选择最佳糖尿病设备。
一篇最新的评论文章指出,医学生在医学院缺乏医疗人工智能(AI)的教育,这使得他们在未来的临床实践中缺乏准备。这篇文章提出了医学生需要接受AI教育的必要性,并探讨了如何将AI教育融入医学课程中。
Neuronetics 公司的TMS系统 NeuroStar 可以为患有严重抑郁症(俗称焦虑抑郁症)的成年患者治疗焦虑症状。这是FDA正式批准的无药物治疗项目,是一种改善神经健康状况的治疗方式。