人工智能
一项新研究表明，深度学习（DL）模型可能有助于改善急诊科接诊急性胸痛患者的护理。研究人员训练了一个DL模型，以识别与急性胸痛综合征相关的不良结果的模式。这项研究有望减轻急诊科的负担，提高胸痛患者的分诊效率。
一项来自纽约大学格罗斯医学院和Meta AI Research的研究发现，人工智能可以用于重建磁共振成像（MRI）扫描，从而提高访问速度和缩短等待时间。这项研究可以帮助解决MRI扫描过程中的一些缺陷，例如患者可能经历的长时间等待。
IDC发布了2023年全球医疗保健行业预测报告，涵盖了医疗保健行业未来的技术趋势和发展方向。本文将介绍其中10个预测，包括5G、AI指挥中心、混合工作模式等。
麻省AI和技术中心为老年人和患有阿尔茨海默病的人提供家庭护理的试点项目获得了170万美元的资助。这些试点项目旨在通过使用人工智能和其他先进技术，支持老年人在家中健康老龄化的目标。
一项针对500多名医学生的研究发现，学生们认为像人工智能这样的新兴技术将会减少病理学、诊断放射学和麻醉学的就业机会。但这种看法不仅是错误的，而且可能对全球医疗保健行业构成危险。我们采访了PreciseDx的联合创始人兼首席医疗官Michael Donovan博士，他试图揭开医疗保健中的人工智能神秘面纱。
医疗IT领袖们预测2023年医疗保健行业将面临的挑战和机遇，包括自动化操作、数据基础设施、价值医疗、家庭护理等。他们认为，技术将帮助医疗保健行业应对这些挑战。
研究人员开发了一种名为DeepMosaic的深度学习模型，可检测DNA序列中的马赛克突变，比人类医学遗传学家更快更准确。这一技术有望为疾病治疗提供新的突破，如癫痫等。
回顾2022年度医疗IT新闻，涵盖数字化医疗、远程医疗、人工智能、数据安全、医疗设备等多个领域，展现医疗信息化的最新进展。
本文介绍了2022年医疗行业中人工智能和机器学习的十大故事，包括偏见消除、可靠性提高、深度学习、数据障碍等方面的内容。
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。
