预测
研究人员开发了一种人工智能工具，可以使用常规收集的电子病历数据预测阿尔茨海默病的发展，提前5年进行诊断。
约翰霍普金斯大学的研究团队开发了一种机器学习工具，能够预测谁最有可能在暴露于引起COVID-19的病毒SARS-CoV-2时自然抵抗感染。这项研究旨在更好地了解影响COVID-19抵抗力的因素。
一项发表在《国家综合癌症网络杂志》上的研究描述了一种癌症症状算法，可以提供哪些患者可能面临不计划的急诊就诊的见解，从而提供额外的好处，如积极护理和降低成本。
斯坦福医学院的研究人员发现，一种机器学习算法可以使用EMR数据在出生前预测早产婴儿的并发症。这种算法可以帮助医生在并发症出现之前识别高风险的新生儿，从而预防不良后果。
德尔儿童医疗中心的研究人员利用机器学习算法监测新生儿的运动模式，以预测可能的医疗风险。这项技术对于早产儿尤为重要，因为它可以预测常见事件，如呼吸暂停或心跳减慢，这些事件可能预示着长期的神经系统健康问题。
研究人员开发了一种机器学习干预措施，旨在预测癌症死亡风险并向提供者发送电子邮件和文本信息，以促进与高风险患者进行严重疾病谈话。
一项最新研究表明，将术前数据和术中血流动力学监测数据添加到基于机器学习的预测模型中，可以准确实时地预测手术中需要大量输血的情况。这项研究对于手术中的出血控制和输血管理具有重要意义。
一项发表在《科学报告》上的研究发现，机器学习模型可以使用患者报告的症状严重程度等数据准确预测卵巢癌患者6个月的死亡率。这项研究的目的是开发一种可靠的预测工具，以识别卵巢癌患者何时接近生命的尽头，从而改善临床决策和终末期护理。
佛罗里达大西洋大学的研究人员使用机器学习模型预测COVID-19检测结果，并确定哪些症状对产生阳性检测结果起关键作用。他们训练了五个分类算法，基于易于获取的症状和人口统计特征，如发热、温度、年龄和性别，预测COVID-19检测结果。
一项新研究利用机器学习模型，分析患者的生物医学数据，帮助预测认知正常或轻度认知障碍患者阿尔茨海默病的进展速度和时间。这项研究有助于早期发现阿尔茨海默病，为不同风险群体提供更好的治疗选择。
