数据分析
VirtuSense的首席技术官Deepak Gaddipati发明了第一个商业化的全身自动化AI扫描系统，他认为，通过AI技术，可以在医疗领域实现从被动到主动的转变，提前预警跌倒、败血症和心脏病等不良事件，从而提高效率和改善结果。
Borealis、Oerlikon HRSflow和ENGEL共同开展了一项联合项目，使用一个高难度的注塑模具实例展示如何通过仿真来优化注塑参数，并将其直接转移到机器上作为初始设置建议。
一项由HEALTHeLINK和Milbank Memorial Fund进行的研究发现，人口健康管理和分析工具有助于改善参与CMS Comprehensive Primary Care Plus（CPC +）计划的初级医疗实践的患者结果。这项研究探讨了人口健康管理和分析是否有助于改善VBP模型，如CPC +计划的患者结果。
医疗保健领域面临着人力管理和成本上升等问题，需要采用大数据方法，推动新的患者中心和技术驱动的医疗模式，以解决这些问题。本文介绍了TPP公司在机器学习和数据分析方面的最新应用，以推动更好的医疗服务和结果。
Google Health与Desert Oasis Healthcare合作推出了一款名为Care Studio的人工智能驱动的门诊护理产品，旨在帮助医生更轻松地查找医疗数据，提高工作效率。该产品整合了来自不同来源的医疗数据，并自动显示最重要的信息，包括住院记录、门诊事件、实验室检测、药物、治疗和进展记录等。
研究人员开发了一种机器学习筛查工具，可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化（IPF）高风险人群。该工具可自动检测患者的电子病历信息，为初级医疗保健提供风险评估，提高疾病预防和诊断技术水平。
谷歌云推出了医疗影像套件，旨在提高医疗影像数据的可访问性和互操作性。该套件包括存储、实验室、数据集、仪表板和AI管道等组件，提供云、本地或边缘部署的灵活选项，以满足不同的主权、数据安全和隐私要求。
Hackensack Meridian Health将利用Google Cloud的新发布的医学成像套件来提高其基于图像的临床诊断能力，构建AI算法以预测前列腺癌患者的转移，从而拯救更多生命。
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麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习工具，能够识别神经退行性疾病如ALS、阿尔茨海默病和帕金森病的新衰退模式。这种工具有助于更好地了解这些疾病的进展，为临床试验、疾病原因的发现和可能的干预和治疗提供分析。
