医疗数据分析
数字化医疗记录是智能医院的必要步骤，但仅仅数字化记录不足以满足智能医院的需求。本文介绍台湾高雄长庚纪念医院利用人工智能实现医疗记录标准化，从而实现了医疗数据的标准化、自动化、分析和利用，为提高医疗服务质量和推动医疗科技创新做出了贡献。
HIMSS市场洞察研究显示，虽然80%的医疗领导对他们目前的分析平台感到满意，但不到四分之一的人“非常满意”。本文介绍了医疗数据分析平台的理想形态以及大流行如何改变了健康系统的需求。
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。
波士顿科学与Truveta合作，通过数据和分析来改善长期患者护理和健康差异。Truveta是一个由14个医疗系统组成的数据集体，致力于利用大数据分析提高护理洞见。通过合作，波士顿科学将获得Truveta的医疗数据，以研究多种疾病和结果，首先是周边动脉疾病。
UPMC与Realyze Intelligence合作，利用人工智能和自然语言理解改善早期乳腺癌治疗。通过数据挖掘和分析，帮助判断哪些患者需要进行淋巴结活检手术，提高治疗效果。
