AI模型
OSF Healthcare和OSF Innovation Group开发了一种基于AI的预测模型，可以缓解癌症患者导航员的工作流程，减少疲劳，改善工作与生活的平衡。该模型利用EHR数据进行预测和工作分配，帮助导航员更好地支持患者。
一项研究表明，AI模型可优于传统方法，帮助估计前列腺癌的范围并定义焦点治疗的肿瘤边缘。这项研究使用了磁共振成像（MRI）技术，但作者指出MRI技术可能会低估癌症的真实大小和范围。研究人员对50名接受根治性前列腺切除术的中风险癌症患者的多模态成像和活检数据进行了回顾性研究，发现AI工具能够更准确地预测肿瘤边缘。
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。
美国麻省总医院的研究人员开发了一种基于人工智能的深度学习模型，可以分析脑部磁共振图像数据，检测阿尔茨海默病。该模型能够在真实世界的临床数据中准确检测疾病，准确率达到90.2%。
斯坦福大学的研究人员正在利用人工智能来帮助识别哪些计算模型最适合模拟脑部的机械应力，这可能有助于深入了解为什么一些创伤性脑损伤会导致长期脑损伤而其他损伤则不会。
最新研究表明，一种人工智能（AI）模型可以准确检测胸部X光下的简单和张力性气胸。早期检测肺部塌陷对于紧急干预至关重要，而AI技术可以帮助提高诊断效率和准确性。本文将介绍AI模型如何应用于医疗诊断，提高医疗技术水平。
美国研究人员开发了一种新的人工智能模型，利用可穿戴设备的数据，如每日步数，确定癌症治疗期间的健康状况，并预测非计划住院的可能性。
研究人员使用人工智能模型成功预测了痴呆症患者的住院结果，从而改善了治疗的及时性、协调性和资源分配。这项研究为医疗器械认证领域带来了新的思路。
UPMC Hillman癌症中心的研究人员使用UPMC拥有的Realyze Intelligence技术，通过提取电子病历数据，研究了前哨淋巴结活检对70岁以下早期乳腺癌患者的实用性。
一项由梅奥诊所领导的研究表明，一种结合深度学习框架的人工智能（AI）模型可以提高结直肠癌（CRC）患者复发和生存预测的准确性。这项研究对于改善患者的治疗效果和生存率至关重要。
