标准化
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。
利用光场技术和人工智能,为外科医生提供实时反馈和增强的感知能力,从而实现无与伦比的精度和患者护理水平。本文介绍了Proprio公司开发的Paradigm系统,以帮助外科医生更好地可视化脊柱手术。
澳大利亚昆士兰大学带领了一个新项目,旨在创建一个国家数据网络,支持管理慢性疾病的创新解决方案的开发。该项目将使用机器学习技术,访问孤立的慢性病数据,并将数据标准化和保护个人隐私。数据分析结果将在卫生组织和各州之间共享。
iotaMotion推出的iotaSOFT植入系统是世界上第一个机器人辅助的植入技术,可帮助外科医生精准控制人工耳蜗电极阵列的植入速度和力度,提高手术的稳定性和标准化水平,为患者带来更好的手术效果和生活质量。
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。
本文介绍了医疗器械认证的重要性及其实施过程,旨在提高人们对医疗器械质量和安全的认识。
本文介绍了Bulk FHIR如何帮助医疗机构更好地管理和跟踪医疗数据,以及如何利用Bulk FHIR进行医疗质量测量和人工智能应用等方面的探索。
北威尔健康与飞利浦签署了一项为期七年的协议,旨在通过标准化患者监测技术,提高患者护理水平和医疗结果,同时推动互操作性和数据创新。
佛罗里达大学研究人员获得了国家卫生研究院的大额资助,旨在利用人工智能帮助重症监护患者康复。他们将建立一个数据集,包括来自多个医疗系统的10万名重症患者的数据,同时还将提供人工智能工作人员培训、伦理标准、公开可用的人工智能教程和协作指南。
HIMSS将继续推动电子医疗的永久报销,提倡数据标准化和互操作性,以及与机构和州合作,增加电子医疗的可及性。本文将探讨2023年及以后医疗IT政策和立法的前景。