公共卫生
本期HIMSSCast采访了CRISP的首席执行官Craig Behm，他谈到了TEFCA以外的HIE和其他区域卫生网络在推进更无缝的数据交换和共享方面的贡献，以及如何更好地与信息交换和网络合作，实现更加强大的互操作性，特别是在公共卫生和综合监测领域。
世卫组织启动国际病原体监测网络(IPSN)，旨在利用病原体基因组学分析病原体的基因材料，以预防和控制传染病的爆发和流行。该网络将汇集基因组学和数据分析专家，优化常规疾病监测，包括新冠肺炎。
随着劳动力成本飙升和人口老龄化，医疗系统面临着艰难的财务前景。尽管技术如AI可能会减轻提供者的文档和行政负担，但这种未来可能不会很快到来。
研究人员开发了一种机器学习模型，利用二次数据源准确估算美国每周和每年的枪支凶杀案负担，以便更有效地协调公共卫生应对措施。
研究人员使用社交媒体帖子开发了一种人工智能模型，可以比传统数据模型更准确地预测美国县的阿片类药物死亡率。这项研究为公共卫生部门提供了改进社区阿片类药物死亡风险评估的潜力。
Epic的Life Sciences项目旨在通过数据驱动的洞察力改善新疗法和干预措施的开发。该项目将帮助医生教育潜在的试验队列，匹配和连接患者与有前途的研究，并确保这些研究对尽可能多的人最有益。Epic正在帮助其提供商客户参与超过10万个活跃的研究，涵盖约470万名患者。
决定感染风险的不是一个人的性行为或性认同，而是其实际的风险行为
研究人员和亚利桑那州Tempe市的人员展示了废水流行病学工具的潜在效用，以提供健康危害检测和公共卫生威胁的早期预警，例如COVID-19。
研究人员开发了一种自动化的机器学习系统，旨在检测罕见或以前未见过的疾病集群，以便公共卫生官员能够更快速、更有效地应对新兴的不寻常或新型威胁。
研究人员开发了一种机器学习模型，利用公共卫生信息和执法数据等代理数据源，能够准确估计全国每周阿片类药物过量死亡趋势。这项研究有助于解决过量死亡数据滞后的问题，提高公共卫生官员的预测和干预能力，从而更好地应对阿片类药物危机。
