算法
凯撒健康宣布提供300万美元的新资金，以支持能够展示人工智能和机器学习改善患者结果的实际成果的其他医疗保健系统。凯撒健康还宣布成立了新的协调中心，旨在促进人工智能在医疗保健中的创新应用。
一项发表在《国家综合癌症网络杂志》上的研究描述了一种癌症症状算法，可以提供哪些患者可能面临不计划的急诊就诊的见解，从而提供额外的好处，如积极护理和降低成本。
Regenstrief研究人员开发了一个八点框架，旨在评估匹配患者医疗记录的算法的有效性和准确性。
医疗行业的新规和要求增加了其复杂性，人工智能可以解决这个问题。GE Healthcare的Edison AI和平台的SVP和GM Vignesh Shetty表示，人工智能嵌入医疗设备中，从MRI扫描仪到移动X射线设备，可以帮助医生更快地诊断，从而实现更好的患者结果。
美国约翰霍普金斯大学的研究人员开发了新的模型来帮助定位癫痫发作区，这有助于改善治疗效果并决定手术是否值得冒险。该模型使用机器学习和微积分方程来识别癫痫发作的脑区。这篇文章介绍了癫痫的诊断和治疗方式，以及新模型的优势。
研究人员开发了一种名为SISH的深度学习算法，可学习图像特征以检测大型病理学图像库中的类似病例，从而改善罕见病的诊断和治疗过程。该算法可用于病理学图像的数据检索，有助于识别罕见病和潜在的治疗行动。
人工智能软件公司Regard与宾夕法尼亚州的Penn Highlands Healthcare扩大合作，旨在通过简化临床工作流程来改善患者结果和提供者体验，从而应对提供者的疲劳问题。Regard的算法通过电子病历汇总和挖掘患者的病史，有助于减少诊断错误的可能性，并优化计费程序，从而提高医疗保健质量和准确的医院报销，同时减少医生在文档编写上的时间。
一项新研究发现，基于人工智能的临床决策工具可以帮助改善卫生条件差的地区腹泻病的抗生素管理。该工具可以预测病情是否由病毒引起，从而避免滥用抗生素导致的抗生素耐药问题。
随着医疗人工智能的应用不断增长，如何建立医疗AI的信任成为了一个重要的问题。本文介绍了一份最新的研究报告，探讨了如何通过偏见和风险管理等方法来开发更可靠的医疗机器学习工具。
Viz.ai最新的自动化RV/LV比率算法已获得FDA510(k)认证，可快速准确地测量心脏室径，提供最大右室（RV）直径与左室（LV）的比值，以自动化的风险指标帮助卫生团队做出快速反应。该算法不仅有效地识别潜在的中央和分段肺栓塞，还提供了潜在的右心膨胀自动化评估。
