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可穿戴认知辅助技术结合AI和边缘计算，能够为医疗工作者提供虚拟指导和连接其他人的功能，从而提高工作效率和改善患者安全。本文介绍了该技术在医疗领域的应用，以及如何部署该技术。
微软AI for Health、纽约大学全球公共卫生学院和诺华基金会合作启动AI4HealthyCities健康公平网络，旨在利用数据分析和人工智能来解决心脏健康不平等问题。
美国国立卫生研究院（NIH）将通过NIH共同基金的Bridge2AI计划投资1.3亿美元，以推进生物医学和行为研究领域的人工智能应用。该计划旨在生成数据、资源和工具，以响应人工智能方法，并加强多样性研究团队的形成，以支持公平目标。
新加坡南洋理工大学的研究人员发现，相较于健康专家建议的预防措施，人们对人工智能（AI）建议的预防措施信任度较低。但是，强调人类参与AI建议的干预可能有所帮助。
一项新的数字健康合作研究中心项目将研究AI支持的诊断支持解决方案对临床医生决策和患者管理的影响。
一项新的系统性综述发现，评估临床实践中集成人工智能辅助工具的随机对照试验数量和范围有限，需要进行更多的试验来推进AI在医学中的作用。虽然有越来越多的研究支持AI在医疗保健中的临床实用性，但专家们也提出了一些关注点。
Niramai Health Analytix的创始人和CEO Geetha Manjunath通过使用人工智能技术，开发了一种可负担、易于使用的乳腺癌筛查系统，可以在所有年龄和乳房密度的女性中检测乳腺癌。这种系统使用热成像技术，可以在医院、偏远地区和企业办公室进行测试。
麻省理工学院的研究人员最近开发了一种人工智能模型，可以通过呼吸模式检测帕金森病。这种诊断算法使用一系列连接的算法来模拟人脑的工作方式，分析患者的睡眠呼吸模式，以判断患者是否患有帕金森病。
研究人员发现，AI精准医学方法存在组织混乱、数据标准化和方法缺陷等问题，这可能会阻碍未来的进展。该研究评估了32种最常见的AI方法，用于研究多种疾病的预防治疗，包括肥胖症、阿尔茨海默病、炎症性肠病、乳腺癌和重度抑郁症。
Nuance和Covera推出了放射学专注的质量护理协作计划，旨在支持全国范围内的放射学质量改进倡议，这是首个召集付款人、提供者和自保雇主支持成像创新的努力。
