预测分析
Dandelion Health利用其涵盖1000万患者的数据集，从不同的种族、地域和民族子群体出发，对医疗保健领域中使用的心电图算法进行测试，以评估人工智能的表现和潜在的偏差。文章详细介绍了Dandelion Health开展此项试点所需的技术和数据等方面。
爱德华生命科学公司的Acumen HPI软件可帮助医生预测患者低血压的可能性，从而减少术中低血压的发生率。一项欧洲多中心前瞻性观察性数据库研究表明，该软件可降低术中低血压的持续时间和严重程度。这是一项关于非心脏手术患者低血压管理的大型数据库研究，为医疗器械认证提供了有力的支持。
以色列谢巴医疗中心利用人工智能技术来解决患者安全问题。该中心的ARC创新中心专注于精准医学、大数据、人工智能、预测分析、远程医疗和移动医疗等领域。他们开发的Aidoc能够帮助医生更准确地预测中风、肺栓塞等疾病，提高患者的治疗效果和生存率。
Tampa General Hospital使用GE Command Center系统生成的数据，通过预测分析和数据聚合，开发了一种早期干预败血症的临床工具，将败血症早期死亡率从6%降至4%。
本文介绍了三位专家在HIMSS23上的讨论，探讨了三个主题数字转型、HIMSS DHI概念和互操作性、患者参与和预测分析。他们分享了三星医疗中心如何利用机器人和预测分析技术来改善患者体验和医疗效率。
AI技术在医疗保健领域的应用越来越广泛，但是随之而来的法律问题也需要引起重视。本文将探讨医疗机构在AI实施过程中需要做好哪些准备，AI如何帮助医疗机构提高患者护理质量，以及AI应用中可能涉及的法律问题。
一项发表在JAMA Network Open上的研究描述了一组基于电子病历数据的预测分析工具如何使用1岁之前收集的患者数据早期检测自闭症。这些工具的准确性得到了验证，可以帮助患者和家庭获得适当的行为支持和资源，从而提高治疗效果。
Corewell Health的卫生保健协调员分享了最近一项使用预测分析来预测风险和降低再入院率的举措，已经使200名患者避免再次入院，并节省了500万美元的成本。
三星医疗中心在HIMSS数字健康指标评估中获得全球最高分。该医疗中心在数字健康生态系统的四个维度上得分365/400，包括治理和人员、预测分析、互操作性和个人化健康。通过评估，三星医疗中心发现并解决了几个互操作性问题，并推出了实时数据仪表板DOCC PAN系统。
预测2023年，患者体验将成为医疗领域的重中之重，智能分析和数据驱动医疗将成为趋势。医疗机构需要利用更智能的分析应用，采用机器学习技术，真正推动医疗领域的发展。同时，医疗数据的应用也将成为医疗领域的重要趋势。
