机器学习
AI在医疗领域有着广泛的应用前景,但需要制定规则和法规来确保其有效发展。本文讨论了AI在医疗领域的利与弊,以及如何避免引入种族偏见等问题。
本文讨论了AI在医疗保健中的潜力、风险和前景,以及梅奥医院平台如何解决这些挑战。同时,还探讨了AI的应用案例、趋势和对工作力量的影响。
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。
Advocate Aurora研究所部署了KelaHealth的外科智能平台,旨在结合人工智能和机器学习的能力,确定机器人手术技术的疗效和有助于改善患者结果的外科护理类型。
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。
一项新的机器学习算法结合医院和社会健康因素数据,提高中风诊断的速度和准确性。这项研究成果发表在《医学互联网研究杂志》上。中风是一种常见的被误诊的疾病,及时的诊断对于治疗效果至关重要。
美国器官移植系统与麻省理工学院合作开发了一种基于人工智能算法的连续分配框架,旨在使器官移植更加公平。这一框架考虑了所有患者因素,通过独特的加权分数提高了透明度。该框架预计通过及时反应和更新分配,将等待名单上的死亡人数减半。
一项新研究发现,来自费城儿童医院和德雷塞尔大学的研究人员使用一种新技术收集患者和临床数据,并确定医疗史与常见疾病模式之间的相关性。他们使用的工具是Arcus,这是一套结合了生物、临床、研究和环境数据的工具,用于进行大数据的新研究。
俄亥俄州立大学的研究人员开发了一种机器学习模型,可以准确估计败血症病例的最佳治疗时机,支持临床决策。
最新研究发现,人工智能在诊断、预测、区分和分割胰腺癌方面具有高精度,预示着它在未来的作用。这篇文章介绍了研究人员如何使用机器学习、深度学习和神经网络等技术,分析了相关数据和影像,以提高胰腺癌的诊断效率和质量。