数据安全
一份包含自2005年以来ALS患者贡献的数据集将被添加到马萨诸塞州总医院的PRO-ACT数据库中。该数据库包含29个临床试验和11,685个患者记录的匿名化数据。这将有助于加速ALS治疗的研究进程。
Google Cloud推出了两个新的AI工具套件,旨在帮助生命科学和制药公司推进药物研发和精准医学。这些工具可以帮助用户更好地管理和共享数据,预测蛋白质结构,加速基因组数据分析,提高药物研发成功率。
PharMerica和其母公司BrightSpring Health Services披露其计算机网络存在可疑活动,可能泄露了个人信息。这是2023年第一季度最大的泄露事件之一,引起了人们对医疗器械认证和数据安全的关注。
医疗机构面临着越来越多的网络攻击,而黑客们利用人工智能技术发起的高度复杂的网络钓鱼攻击更是让医疗机构束手无策。为了应对这些威胁,医疗机构需要引入“黑色代码”来进行全员应急响应,保障患者数据的安全。
易用设备是实现远程患者监测公平的关键。纽约市的Mount Sinai Health System的远程患者监测计划选择易用设备,不需要患者端额外的技术。该计划主要关注高血压,但也包括心力衰竭、妊娠、COPD、糖尿病和COVID-19的监测。
近年来,医疗机构面临越来越频繁的网络攻击,导致网络安全保险的获取变得更加困难和昂贵。本文提供了一些应对策略,帮助医疗机构更好地管理风险,获取合适的网络安全保险。
AI有潜力促进早期和准确的疾病检测、精准和个性化医疗、人口健康和医疗保健、临床决策支持、运营效率和改善医生和患者参与度。但是,AI在数据标准化、机器学习漂移、临床实践可行性和责任追究等方面面临挑战。
随着量子计算技术的不断发展,医疗研究等领域的应用也将迎来新的机遇和挑战。本文介绍了量子计算的基本原理和与传统计算的区别,以及医疗机构应该如何为未来做好准备。
远程工作模式、临床医生的疲劳和对旅行医疗专业人员的依赖加深了医疗劳动力的瞬态性,增加了内部威胁和数据安全的风险。本文讨论了如何解决“终止间隙”问题,防止数据泄露等攻击。
最近一项来自皮尤研究中心的调查发现,尽管有些患者认为人工智能在医疗保健领域有益,但大多数人持怀疑态度,担心潜在的不准确性和对患者与医生关系的影响。