AI
生成AI是当下医疗领域的热门话题，但Mayo Clinic的John Halamka表示，它目前仍不可靠。虽然AI在医疗领域已经取得了一些成果，但它仍存在缺陷，无法取代医生的人性关怀。
Duke Health与微软合作，创建一个AI创新实验室和卓越中心，旨在提高医疗体验、扩展个性化教育和自动化管理任务。他们致力于研究生成式AI技术的安全性和可靠性，以确保临床AI治疗的质量和安全性。
Ramsay Sime Darby Health Care将采用来自澳大利亚初创企业annalise.ai的放射学AI解决方案。该解决方案是基于AWS云基础架构构建的辅助临床工具，可快速准确地检测和解释高达124个X光检查结果。该解决方案将部署在RSDH旗下的两家医院的放射科部门，并计划在马来西亚和印度尼西亚的其他医院部署。
亚马逊诊所现已在全美范围内提供远程医疗服务，顾客可以24/7在线咨询第三方医疗服务机构，进行视频或文字聊天。同时，飞利浦与联合医疗合作设计的虚拟护理平台，将人工智能和先进的临床算法结合，帮助医护人员辨识风险最高的患者，以便及时调配资源。
亚马逊云服务（AWS）在纽约市的年度峰会上宣布推出两项新服务HealthScribe和HealthImaging。前者是一个可用于生成AI文档的API，后者是一个管理医学影像数据的服务，可帮助医疗机构节省成本。
Philips与CoxHealth合作开发虚拟护理系统，基于AI和先进的临床算法，使用电子病历和远程监护为医护人员提供及时有效的患者保障，并在医疗器械认证和医疗技术方面得到了证明。
健康信息技术如AI驱动的决策支持和患者管理工具可以帮助医院和医疗系统通过积极的、预测性的患者监测实现改善的健康结果。本文将探讨这种监测为何重要，AI驱动的决策支持在其中扮演什么角色，以及如何实现最佳的患者结果。
iCliniq的创始人和CEO Dhruv Suyamprakasam认为，ChatGPT等人工智能模型并非对医疗领域的威胁，而是一种增强技术。在这篇文章中，Suyamprakasam讨论了虚拟医疗面临的一些具体挑战，并描述了ChatGPT和类似的LLMs如何帮助克服这些挑战。
微软和澳大利亚技术委员会的一份报告指出，如果澳大利亚能够加速负责任的采用生成AI技术，那么医疗行业将有望从中解锁数十亿美元的价值。报告称，生成AI技术的主要驱动力在于其能够通过减少行政任务所需的时间，从而允许一对一的患者护理，以及嵌入可穿戴设备中以实现更个性化的护理，同时通过在更早期进行规模化的诊断来支持向更为积极主动的护理模式的转变。
美国卫生与人类服务部门发出警告，指出人工智能、网络安全和医疗保健行业之间的联系。本文提供了一些工具和见解，帮助医院、健康系统和其他医疗机构应对越来越多的AI增强的网络安全威胁。
