阿片类药物
远程医疗在阿片类药物滥用的治疗中取得了成功。远程医疗解决了地理、医疗资源、隐私和时间等问题，使得更多的患者得到了及时和有效的治疗。
美国FDA批准了Opiant Pharmaceuticals公司的Opvee nalmefene hydrochloride鼻喷雾剂，用于治疗成人和12岁及以上的儿童已知或疑似阿片类药物过量的急救情况。这是首个获得FDA批准的用于医疗和社区使用的此类鼻喷雾剂。
CVS和Walgreens同意支付100亿美元解决阿片类药物索赔。这是阿片类药物危机中的一项重要进展。
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。
一项发表在JAMA Network Open上的研究发现，利用机器学习模型可以准确估计阿片类药物不良反应风险，这有助于加强阿片类药物监管和处方药物监测计划（PDMP）。
Stanford大学的研究人员使用大数据和机器学习技术，研究了阿片类药物成瘾的原因，并提出了防止慢性使用的策略。他们发现，第一次使用阿片类药物与成瘾之间存在联系。为了进行这项研究，他们需要大量的数据，而Gainwell Technologies提供了这些数据。
一项新研究使用机器学习工具，通过新生儿声学哭声分析准确识别了新生儿阿片类药物戒断综合症（NOWS）的一组生物标志物。本文将介绍这项研究的方法和结果，以及NOWS的症状和治疗方法。
一项研究表明，疫情期间接受阿片类药物相关远程医疗护理与更低的医疗过量风险和更好的药物保留率相关。这项研究使用了来自医疗保险费用服务的数据，分析了两个群体的数据，其中一个是105,240名受益人的预疫情队列，另一个是70,538名受益人的疫情队列。
本文介绍了如何利用电子病历系统应对美国的阿片类药物危机，包括任务组的成立、电子病历如何帮助治疗、预防和监测阿片类药物滥用等方面。
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。
