人工智能
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。
研究人员从生物信息学和人工智能出发,增强了他们的AI模型,以提高对动物、人类和植物细胞中蛋白质定位的预测能力,从而增强疾病治疗。该模型可助于精确定位细胞功能,以及药物开发,旨在将蛋白质移动到必要的位置。
HIMSS23欧洲健康会议和展览将分享应用人工智能改善人口健康的创新案例。通过分析土耳其公民2015年至今的电子健康记录数据,一项人工智能项目成功减少了不必要的剖腹产,提高了母婴的安全性。这一项目充分利用了Robson分类系统,该系统是评估、监测和比较剖腹产率的全球标准。
UNC Health的CIO Brent Lamm与Epic和Microsoft合作,使用生成AI技术来帮助临床医生和团队成员。他们的目标是减少临床医生的工作量,提高患者体验和医患关系。同时,他们还参与了Epic的大型语言模型AI能力试点项目,旨在增强提供者体验。
美国研究人员开发了一种机器学习方法,可以准确识别与神经轴阻滞镇痛后胎儿心率变化相关的预测因素,这种方法可以帮助医生更好地监测和预测胎儿的健康状况。本文将详细介绍这项研究成果。
以色列IVF初创公司AIVF在美国推广不孕症治疗,旨在提高健康平等。该公司使用人工智能技术提高了治疗成功率,但在美国,IVF治疗费用高昂,医疗保险覆盖率低,导致许多人无法获得治疗。AIVF希望通过与医疗保险公司合作,降低IVF治疗费用,实现不孕症治疗的普及。
本文介绍了如何利用人工智能和机器学习技术来管理和保护医疗数据,以及如何分类和应用最具成本效益的安全指南,从而提高医疗保健的质量和效率。
医疗器械行业专家分享了人工智能在临床试验中的应用,强调了数据分析在医疗科技中的重要性。
HeartBeam与三星宣布战略联盟协议,将结合两家公司的技术和专业知识,提高心脏诊断能力。HeartBeam的AIMIGo系统和Livmor的Halo房颤检测系统都获得了FDA认证。这个合作还承诺与美国退伍军人事务部合作,为美国最大的综合医疗系统提供创新解决方案。
Monash IVF开始数字化转型,与Personify Care合作实施数字前台,以优化患者治疗过程中的信息收集和共享。MedSync推出视频分享功能,eHealth NSW与Microsoft合作开发的临床影像分享应用程序。InterSystems的HealthShare Health Connect Cloud现在可在AWS Marketplace上使用,提供高容量事务支持、过程管理和监控,以支持关键应用程序。