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Know Labs日前发布了一项新研究的结果,进一步证明了其Bio-RFID传感器技术的准确性。该技术采用光谱学将电磁能量引导穿过物质或材料,从而捕获独特的分子特征。这项技术可集成到可穿戴、移动或台式设备中,是一种非侵入式的血糖监测器。
新加坡SingHealth正在推广一种新型AI系统,可在麻醉手术中自动识别脊髓标志物。这种名为uSINE的AI技术已在KK妇女儿童医院进行临床实践,并取得了显著的成功率。
阿斯利康与Bellvitge大学医院计划推出Cordio Medical HearO应用程序的试点计划,该应用程序使用语音识别技术分析心力衰竭患者的声音,以监测其病情。 HearO应用程序为充血性心力衰竭(CHF)患者提供医疗级别的技术,帮助患者监测症状、管理治疗并改善生活质量。该试点计划旨在评估使用应用程序监测CHF患者的可行性,包括在医院和家庭环境中进行监测。
佛罗里达大学健康部门与微软公司的Nuance Communications Inc.合作,利用人工智能(AI)使放射科医生的工作更加高效和精确。
一项新研究发现,基于人工智能的自动模式识别模型可以通过分析患者的头痛疼痛图来预测手术是否能够有效减轻神经压迫头痛的疼痛。这项研究使用了机器学习框架,训练模型自动处理和解释疼痛模式,预测手术反应。
NLP是人工智能的一个子领域,可以从电子健康记录和数据仓库中挖掘出临床信息。NLP将在2023年成为医疗保健领域的主流,原因是解决了技术问题,证明了价值,时机成熟。
医疗行业面临着越来越多的网络安全威胁,数据泄露和勒索软件攻击等问题。提高网络安全准备是集体责任,需要政府、医疗机构和第三方服务提供商共同协作,加强员工培训和威胁识别等方面的工作。
最近一项研究发现,通过实施人工智能(AI)和分析患者人口统计数据,可以更轻松地识别高成本成员。这对于付款人和提供者来说至关重要,因为它为他们提供了防止过度支出的信息。
一项发表在《美国妇产科学杂志》上的研究表明,利用人工智能和生物标志物的血液检测可以在出生前预测胎儿先天性心脏缺陷。这项研究为早期检测心脏缺陷提供了一种非侵入性的方法,从而有望改善患儿的预后和降低死亡率。
专注于胃肠临床研究的One GI将采用Iterative Scopes的AI招募技术(AIR)来招募适合其炎性肠病( IBD )临床试验的患者。AIR使用图像识别技术简化匹配患者和临床试验的流程。