精准医学
研究人员开发了一种精准医学方法，可以帮助区分由于与癌症无关的遗传因素引起的前列腺特异性抗原（PSA）的正常变异，从而提高前列腺癌筛查的准确性。这种定制方法试图解决PSA筛查造成的过度诊断和过度治疗的问题。
以色列谢巴医疗中心利用人工智能技术来解决患者安全问题。该中心的ARC创新中心专注于精准医学、大数据、人工智能、预测分析、远程医疗和移动医疗等领域。他们开发的Aidoc能够帮助医生更准确地预测中风、肺栓塞等疾病，提高患者的治疗效果和生存率。
Google Cloud推出了两个新的AI工具套件，旨在帮助生命科学和制药公司推进药物研发和精准医学。这些工具可以帮助用户更好地管理和共享数据，预测蛋白质结构，加速基因组数据分析，提高药物研发成功率。
实施精准医学计划可以让健康系统更快地诊断疾病或预测患者对特定药物的反应，但是医生缺乏基因组学的高级培训和医疗预算有限等挑战需要考虑。
美国国立卫生研究院的“全民参与”研究计划宣布，现在有250,000个全基因组序列可供美国研究人员用于精准医学研究。
印第安纳大学获得了一项4100万美元的资助，用于研究阿尔茨海默病的病理学和驱动精准医学方法。该研究旨在通过单细胞分析、脑成像和血液生物标志物研究，帮助实现更早期和非侵入性的阿尔茨海默病诊断。
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。
明尼苏达州的Allina Health医疗系统加入Guardian Research Network（GRN）以扩展其转化研究能力，特别是在精准医学方面。GRN提供实际数据，以回答肿瘤学、糖尿病、罕见病和其他遗传疾病的研究问题。
研究人员发现，国际癌症注册表GENIE缺乏足够的少数族裔癌症患者的数据，这可能会加剧健康差异。GENIE是一个公开的癌症数据注册表，旨在支持精准医学研究，但历史上这些数据注册表主要包括白人患者，这可能限制了研究结果的推广性。
国家卫生研究院开始向All of Us研究计划的参与者发送基因健康结果，包括遗传疾病风险和药物基因组学信息。参与者可以选择接收哪些健康相关结果，并可以获得免费的基因咨询和临床DNA测试。
