数据分析
远程医疗设备和患者监测技术的普及，为医疗保健领域带来了大量的数据。这些数据可以帮助医生更好地了解疾病进程，提高治疗效果。然而，数据采集、存储、分析和安全等方面也面临着挑战。
最近一项研究发现，通过实施人工智能（AI）和分析患者人口统计数据，可以更轻松地识别高成本成员。这对于付款人和提供者来说至关重要，因为它为他们提供了防止过度支出的信息。
研究人员利用人工智能和公共数据，如推特帖子，开发了一个早期预警系统，以预测未来的流行病。该系统利用数据分析和人工智能技术，监测人类社会的异常活动，以反映具有流行病潜力的新病原体的出现迹象。
ReCor Medical的Paradise超声肾神经阻滞（uRDN）治疗在三项Radiance随机高血压研究中显示出一致和显著的降压效果。这篇文章介绍了该研究数据的分析和结果。
美国MedStar Health和Zephyr AI公司宣布合作，利用人工智能技术开发精准医疗工具，改善慢性病预后，首先针对糖尿病。该合作旨在利用MedStar Health的数据集和患者管理专业知识，进一步开发Zephyr AI的预测分析产品Insights，帮助改善糖尿病干预的及时性，降低不良预后。
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。
一项新研究发现，一种基于自然语言处理技术的自动化工具可以通过分析临床记录和电子病历数据，实现类似于手动风险评估工具的预测性能，用于严重产妇发病率的风险评估。
加拿大政府对于猴痘检测的新规定新鲜出炉！
宾州州立大学的研究人员计划利用人工智能和机器学习算法分析长期数据，预测健康风险，以帮助医疗决策。他们将利用从国家科学基金会获得的资金进行研究。
微软发布了面向医疗云的新功能，旨在解决提高患者参与度和协作的常见障碍，支持医疗机构更轻松地利用其企业数据仓库来推动临床和运营分析。
