信息学
随着人工智能技术的不断发展,医疗AI市场预计将以每年37%的速度增长,医疗机构必须适应这种变革,护士们也要变得越来越科技化。本文将介绍加州大学欧文分校的Sue & Bill Gross护理学院如何利用人工智能和机器学习来改善护理质量、提高患者健康状况,并介绍护理教育中AI的应用。
研究人员从生物信息学和人工智能出发,增强了他们的AI模型,以提高对动物、人类和植物细胞中蛋白质定位的预测能力,从而增强疾病治疗。该模型可助于精确定位细胞功能,以及药物开发,旨在将蛋白质移动到必要的位置。
Amazon Omics宣布支持35个Ready2Run工作流,包括Sentieon、NVIDIA和Element Biosciences等。新的多部分直接上传API允许客户将数据直接上传到Omics存储,并在几分钟内将输出写入序列存储。此外,还支持NVIDIA T4和a10 GPU,自动解析变异数据,以及与Amazon EventBridge集成。
一项新研究发现,来自费城儿童医院和德雷塞尔大学的研究人员使用一种新技术收集患者和临床数据,并确定医疗史与常见疾病模式之间的相关性。他们使用的工具是Arcus,这是一套结合了生物、临床、研究和环境数据的工具,用于进行大数据的新研究。
了解人工智能和机器学习在精准医学和个性化护理中的应用,探讨如何克服挑战和障碍,加速实现“微定位”个性化护理的旅程。
一份由Frost & Sullivan和佳能医疗信息学共同发布的白皮书指出,需要可扩展的企业级解决方案和信息学战略来推动有效的数字化转型和医疗服务交付。
加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种机器学习软件,利用电子病历中的条目来研究长期COVID,包括发现常见症状和识别该病的亚型。该模型可为精准临床管理策略提供支持。
飞利浦在RSNA上推出了AI信息学平台和新的成像工具,旨在提高诊断准确性和自动化处理,支持临床决策,提高患者治疗效果。
莱斯大学的生物医学信息学和数据科学项目获得了410万美元的NIH拨款,将支持8名博士生和5名博士后每年进行跨学科培训,重点关注人工智能和机器学习在生物医学领域的应用。
医疗信息学专注于信息,但更需要智慧来正确连接信息。数字技术可以缩短急诊科的延迟,提高团队协作和沟通。数字创新中心成功整合了医院所有数字运营团队,实现了HIMSS INFRAM Stage 7认证。