精准医疗
HeartFlow的精准冠状动脉护理解决方案的临床研究取得了积极成果。该解决方案使用CCTA技术，能够提供传统非侵入性诊断工具所无法提供的数据，帮助临床医生全面了解患者的冠状动脉疾病情况，从而做出更好的临床决策。
华盛顿大学医学院的外科医生最近完成了美国首例机器人肝脏移植手术。这项手术采用微创机器人手术技术，减少了病人的疼痛和恢复时间，同时提高了手术的精准度。手术顺利完成，病人恢复良好，这标志着医疗技术的进步和医学创新的成果。
达特茅斯推出了人工智能和精准医疗中心，旨在通过人工智能和医疗数据的交叉研究，提高精准医疗和健康成果。该中心拥有初步资金支持，将借助人工智能和机器学习等技术，推动数字生物标志物、临床决策、预测分析和精准健康方面的创新。
纽约的西奈山医院的研究人员表示，他们开发了一种新的人工智能模型，用于心电图分析，该模型能够将心脏读数解释为语言，从而大大提高心电图评估的效果和准确性。这种方法可以增强心电图相关诊断的准确性和效力，特别是对于罕见的心脏病症，因为这些病症的数据不足以训练机器学习算法。
拜耳成立数字健康事业部，专注于开发精准数字健康产品，提供个性化健康管理服务，拥有全球领先的消费者健康产品，将与初创企业和数字健康提供商合作，提升数字化能力。
弗吉尼亚大学推出健康公平和精准医疗中心，旨在改善该州农村、经济困难和少数族裔人群的健康结果。该中心将整合基因风险因素、人口健康和健康信息学方法，通过大量的基因组、社会决定因素、临床和其他数据，推进对人类健康和医疗的更全面理解。
医疗机构Intermountain Healthcare推出了生物技术公司Culmination Bio，该公司正在开发一种匿名和去识别化的智能平台，旨在通过精准医疗洞见提高患者护理水平。
加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种机器学习软件，利用电子病历中的条目来研究长期COVID，包括发现常见症状和识别该病的亚型。该模型可为精准临床管理策略提供支持。
NTT Research和哈佛大学工程与应用科学学院宣布，双方签署了一项为期三年的合作研究协议，旨在通过心血管生物数字孪生模型推进心脏护理。该项目将利用生物芯片和细胞接口等技术，开发个体化心脏数字模型，以便更好地理解心脏的结构和功能，从而为心脏疾病的治疗提供更精准的方案。
Amazon Web Services推出Amazon Omics服务，利用人工智能、机器学习等技术，帮助医疗行业进行大规模基因组分析和协作研究，提高临床决策的准确性和效率。
