数据挖掘
一项新开发的机器学习模型可自动识别高风险手术患者，从而提高其生存率并降低医疗系统成本。这项研究由匹兹堡大学和匹兹堡医疗中心（UPMC）的研究人员和医生完成，他们训练了超过120万名手术患者的医疗记录，以帮助预测手术后可能出现并发症的患者。
本文介绍了如何利用人工智能和机器学习技术来管理和保护医疗数据，以及如何分类和应用最具成本效益的安全指南，从而提高医疗保健的质量和效率。
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。
Corewell Health的卫生保健协调员分享了最近一项使用预测分析来预测风险和降低再入院率的举措，已经使200名患者避免再次入院，并节省了500万美元的成本。
纽约的Memorial Sloan Kettering癌症中心和Realyze Intelligence公司合作，利用人工智能和自然语言处理技术分析患者的电子病历数据，以改善癌症治疗和护理。
UPMC与Realyze Intelligence合作，利用人工智能和自然语言理解改善早期乳腺癌治疗。通过数据挖掘和分析，帮助判断哪些患者需要进行淋巴结活检手术，提高治疗效果。
医疗行业也开始应用数据和分析技术来个性化消费者健康管理。本文介绍了数据和分析模型在医疗行业的应用，以及如何通过数据挖掘、数据分析、数据应用、数据可视化、数据治理和数据安全等手段，实现消费者健康管理的个性化和精准化。
