医疗AI
Ramsay Sime Darby Health Care将采用来自澳大利亚初创企业annalise.ai的放射学AI解决方案。该解决方案是基于AWS云基础架构构建的辅助临床工具，可快速准确地检测和解释高达124个X光检查结果。该解决方案将部署在RSDH旗下的两家医院的放射科部门，并计划在马来西亚和印度尼西亚的其他医院部署。
微软和澳大利亚技术委员会的一份报告指出，如果澳大利亚能够加速负责任的采用生成AI技术，那么医疗行业将有望从中解锁数十亿美元的价值。报告称，生成AI技术的主要驱动力在于其能够通过减少行政任务所需的时间，从而允许一对一的患者护理，以及嵌入可穿戴设备中以实现更个性化的护理，同时通过在更早期进行规模化的诊断来支持向更为积极主动的护理模式的转变。
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。
沙特Seha Virtual Hospital选择韩国医疗AI公司Lunit提供AI解决方案，支持该国的癌症和结核病筛查计划。Lunit将提供其胸部X光图像分析解决方案Lunit INSIGHT CXR和乳腺X光图像分析解决方案Lunit INSIGHT MMG，以协助Seha Virtual Hospital提供先进的检查和增强国家癌症筛查计划的效果。
UNC Health首席分析官表示，随着人工智能越来越复杂并与新旧技术融合，需要负责任的AI治理来确保人类中心的伦理和可信的AI采用。
韩国Lunit公司的一项研究表明，人工智能技术在癌症诊断中的应用能够显著提高放射科医生的诊断准确性。该研究使用了Lunit Insight CXR的AI解决方案进行胸部X光分析，结果显示，高精度的AI模型能够显著提高放射科医生的表现。
医疗AI技术正在推动医疗行业的变革，如何正确使用AI技术是一个亟待解决的问题。本文探讨了AI在医疗行业中的应用，以及快速采用AI系统所面临的风险，旨在让人们更好地了解AI的价值和风险。
Beth Israel Deaconess医疗中心的研究人员通过一项研究表明，ChatGPT等生成人工智能技术可能成为医生解决复杂诊断案例的有希望的辅助工具。
在美国医学协会年度会议上，医生们同意制定有关依赖AI生成的医疗建议和内容的利益和意外后果的原则和建议，并建议决策者采取行动以保护患者免受错误信息的影响。
一份来自医疗技术研究机构的报告显示，随着技术的不断发展，医疗领域中使用人工智能的比例正在不断增长。大型医疗机构（1,001张床以上）使用人工智能的比例最高，平均使用3.6个人工智能解决方案。疾病管理和预测是最流行的应用领域之一，也是投资最多的领域之一。
