临床决策
一项新研究发现，基于人工智能的临床决策工具可以帮助改善卫生条件差的地区腹泻病的抗生素管理。该工具可以预测病情是否由病毒引起，从而避免滥用抗生素导致的抗生素耐药问题。
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。
Mayo Clinic的研究人员开发了一种基于人工智能的风险预测模型，利用分娩特征来指示潜在的分娩结果。这种工具利用了在分娩开始时收集的患者数据，包括基线特征、患者最近的临床评估和自入院以来的累积分娩进展。
伊利诺伊州的Blessing健康系统将人工智能（AI）脓毒症监测工具整合到其临床工作流程中，使该健康系统能够比标准方法更快地识别患有脓毒症或感染性休克的患者。
科大医学院成立生物医学信息学系，旨在利用大数据和人工智能解决健康不平等问题，提高医疗质量。该系将与校内外合作伙伴合作，通过数据分析和人工智能技术，为科技创新和临床决策提供支持。
