数据收集
美国FDA发布了一份草案指南,帮助开发治疗阿片类药物成瘾的医疗器械,该指南针对临床研究设计中的具体挑战进行了详细阐述,包括不准确的自我报告、缺失数据、相关药物治疗的混淆效应以及需要漫长的观察期来证明治疗持久性等。
美国FDA发布了一份医疗器械指南草案,旨在帮助开发者设计用于防治阿片类物质滥用的医疗器械,指南草案重点介绍了设备研究所面临的挑战,以及如何进行临床试验和数据收集。
伦理标准对于生成AI的应用非常重要。本文将讨论数据准确性、数据治理、AI工具的伦理标准、伦理护栏和数据合规性,以保证生成AI为医疗保健服务的安全性和可靠性。
亚马逊计划推出诊所远程医疗服务的全国范围扩展,但因两名参议员的来信询问其患者隐私保护而可能推迟其推广活动。参议员们引用了《华盛顿邮报》的一篇报道,指出亚马逊诊所的用户必须放弃大量私人健康数据的权利才能使用该服务。他们要求亚马逊提供有关数据收集和使用的详细信息。这显示了在远程医疗领域,数据隐私和法规合规问题依然是一个长期的挑战。
360 Human Services使用全能软件CentralReach来支持自闭症和智力障碍患者的护理。这家行为分析诊所位于加利福尼亚州圣贝纳迪诺,服务于一个行为保健服务荒漠地区,为弱势群体提供了更好的护理。
分散式临床试验为医疗器械制造商和患者提供了广泛的好处。FDA发布了分散式临床试验的指南,以推进医疗产品的发展和研究。这篇文章介绍了分散式临床试验的好处、FDA的要求以及试验的类型。
FDA发布指南推进去中心化临床试验,利用数字健康技术,让试验更加便利、高效,扩大试验人群,减少医疗不平等。去中心化临床试验的稳定性和数据收集也受到了关注。
研究人员探索使用苹果手表预测住院镰状细胞贫血患者的疼痛评分,并利用这些评分构建机器学习算法来预测与血管阻塞性危机相关的疼痛评分。研究结果表明,移动医疗技术和算法可用于预测镰状细胞贫血患者的疼痛。
一份由美国医疗信息管理协会(AHIMA)发布的白皮书显示,大多数医疗机构都在收集社会卫生因素(SDOH)数据,但由于数据收集、编码和使用方面的各种挑战,这些信息无法有效利用以改善健康结果。
Stryker肌力士秉承健康数据和人工智能以提高手术机器人学成果的理念,并通过智能技术转化数据,帮助确保膝关节、髋关节等正常活动,避免不必要的再手术。