慢性病
美国MedStar Health和Zephyr AI公司宣布合作,利用人工智能技术开发精准医疗工具,改善慢性病预后,首先针对糖尿病。该合作旨在利用MedStar Health的数据集和患者管理专业知识,进一步开发Zephyr AI的预测分析产品Insights,帮助改善糖尿病干预的及时性,降低不良预后。
本文介绍了路易斯安那州奥什纳健康医疗机构如何通过数字化医疗计划远程监测医疗补助人群的慢性病,包括高血压和2型糖尿病。文章还讨论了如何吸引和参与患者,以及该计划的未来发展方向。
Mayo Clinic和Numares Health宣布扩大合作伙伴关系,致力于开发人工智能诊断测试,以帮助患有肾脏、肝脏、心血管和神经系统疾病的患者。这种基于机器学习的诊断测试旨在提高测试准确性,早期干预,减缓疾病进展,改善患者护理。
新加坡亚历山大医院与电信服务提供商StarHub及其合作伙伴ConnectedLife和Fitbit共同推出了一项名为LifeHub+的云服务数字健康服务,旨在帮助患有肥胖症、糖尿病、高血压和高胆固醇等可预防慢性疾病的患者预防疾病。该服务通过收集和分析健康数据,生成动态的健康评分,为患者提供个性化的健康计划,帮助他们改善健康和生活方式。
阿波罗医院的Pro-Health AI预防性健康计划服务通过数字化创新和个性化健康管理,帮助印度1.4亿人口预防慢性病,取得了显著成效。该计划使用AI技术进行健康风险评估和医疗数据分析,通过个性化健康管理和健康习惯养成,帮助患者实现早期干预和治疗,提高了医疗数字化水平。
一项新研究表明,机器学习算法可以通过分析心电图读数准确预测高风险人群的糖尿病和糖尿病前期,这有望在未来推进糖尿病筛查。这项研究使用了来自高风险家庭的参与者,旨在探讨心电图在糖尿病和糖尿病前期诊断中的应用。这项研究结果表明,心电图可以提供早期的糖尿病和糖尿病前期诊断,而且比标准诊断方法更为便捷。