医疗数据
宾夕法尼亚州的Maternal & Family Health Services组织于2022年4月4日遭受了“复杂”的勒索软件攻击，导致该组织的医疗数据被泄露。该组织向可能受到影响的患者发送了信件，告知他们的个人信息可能已经被泄露。组织提供免费的信用监控和身份盗窃保护服务。
一项发表在JAMA Network Open上的研究发现，利用机器学习模型可以准确估计阿片类药物不良反应风险，这有助于加强阿片类药物监管和处方药物监测计划（PDMP）。
预测2023年，患者体验将成为医疗领域的重中之重，智能分析和数据驱动医疗将成为趋势。医疗机构需要利用更智能的分析应用，采用机器学习技术，真正推动医疗领域的发展。同时，医疗数据的应用也将成为医疗领域的重要趋势。
研究人员使用深度学习模型清理电子病历数据，提取信息并更准确地分析患者数据。这项研究旨在创建一个通用的模型，能够在各种医院中工作，并从有限的标记数据中学习。
Patient 360是一种基于AWS的解决方案，可以帮助医疗机构打破数据孤岛，实现数据互通和安全合规，提高成本效益。本文将介绍Patient 360的优势和应用场景。
美国医学协会提供了一份蓝图，呼吁采取行动解决数字医疗资金、合作、并购等方面的不足，以提高医疗质量。该蓝图包括六个基本行动，旨在充分利用数字医疗的潜力，包括建立以患者和临床医生为中心的医疗平台、设计具有公平性的医疗技术、改进医疗支付模式、减少医疗数据碎片化等。
马里兰大学联盟成立健康计算研究所，旨在利用人工智能和机器学习等技术，分析医疗数据，为马里兰州的患者提供疾病预防、诊断和治疗方案。研究所将聚焦于精准医疗领域，探索5G技术和虚拟现实等新技术在医疗诊断中的应用。
Manipal医院与谷歌云合作，利用人工智能提高患者体验，提供虚拟和远程医疗服务。该合作还将建立数字化平台，以便患者订购药品和进行远程监测。Manipal医院是印度最大的医疗服务提供商之一，此次合作有望在印度偏远地区提供高质量的医疗服务。
SNOMED和LOINC宣布新合作，旨在推广全球医疗数据交换的标准化术语。此举将有助于实现标准化术语和改善临床互操作性，同时支持实施不同组合标准的提供者和用户。
Manipal Hospitals在印度采用了英国Isansys Lifecare的远程患者监测系统，该系统可以实时捕获和分析患者的生理数据，并将其发送到中央监测站和医护团队的手机上。这将有助于医生更好地监测重症患者的健康状况。
