人工智能
本文介绍了加拿大最大的医疗服务提供商Alberta Health Services（AHS）如何通过智能自动化实现数字转型，提高效率，释放资源，为未来医疗做好准备。
UPMC与Realyze Intelligence合作，利用人工智能和自然语言理解改善早期乳腺癌治疗。通过数据挖掘和分析，帮助判断哪些患者需要进行淋巴结活检手术，提高治疗效果。
三星推出全新V7超声波系统，采用高清晰度成像技术和智能辅助软件，帮助医疗专业人员提高工作效率，提升临床诊断准确率，为病人健康保驾护航。
一项新研究发现，谷歌开发的深度学习系统在使用胸部X光片检测活动性肺结核方面与放射科医生的表现相当。这项研究有望在全球卫生领域中发挥重要作用，帮助缓解肺结核的全球流行病负担。
Royal Philips的未来健康指数2022报告显示，尽管亚太地区的大多数医疗保健领导者比全球同行更认识到健康数据的价值，但他们仍然在有效使用数据方面面临重大挑战。
蒙大拿州的Billings Clinic医疗系统与DreaMed Diabetes合作，部署了一种基于人工智能的临床决策支持工具，以帮助医生远程治疗全州的糖尿病患者。这种工具可以分析患者数据并实时创建个性化的治疗计划，以优化胰岛素剂量。
Ibex Medical Analytics的Galen Breast诊断产品通过数字病理学和人工智能技术，能够提高乳腺癌细胞的诊断水平和诊断效率，同时保持准确性和客观性。该产品已获CE标志认证，可在欧洲的实验室和医院中使用。
本文介绍了放射学中人工智能和机器学习模型中偏见的原因，并提供了避免这些问题的策略。本文是三部曲系列的第一部分，重点介绍数据处理。
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。
莱斯大学的生物医学信息学和数据科学项目获得了410万美元的NIH拨款，将支持8名博士生和5名博士后每年进行跨学科培训，重点关注人工智能和机器学习在生物医学领域的应用。
