筛查工具
匹兹堡大学工程学院的研究团队获得了170万美元的国家卫生研究院拨款，旨在开发一种基于联邦学习的方法，以实现人工智能辅助医疗筛查工具的公平性。
一项最新研究发现，一种新型症状筛查工具能够有效检测儿童哮喘风险水平、持续性喘息症状和医疗负担。该工具可用于3岁儿童，通过检测哮喘迹象，如哮喘发作的时间和次数，以及使用吸入性皮质类固醇等，来识别5岁时哮喘或持续症状的儿童。
研究人员开发了一种机器学习筛查工具，可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化（IPF）高风险人群。该工具可自动检测患者的电子病历信息，为初级医疗保健提供风险评估，提高疾病预防和诊断技术水平。
