预测
研究人员利用人工智能和公共数据，如推特帖子，开发了一个早期预警系统，以预测未来的流行病。该系统利用数据分析和人工智能技术，监测人类社会的异常活动，以反映具有流行病潜力的新病原体的出现迹象。
美国麻省总医院的研究人员开发了一种基于人工智能的方法，可以帮助识别早期黑色素瘤患者的复发风险，并协助医生决定患者所需的治疗水平。
微软发布了面向医疗云的新功能，旨在解决提高患者参与度和协作的常见障碍，支持医疗机构更轻松地利用其企业数据仓库来推动临床和运营分析。
研究人员使用人工智能模型成功预测了痴呆症患者的住院结果，从而改善了治疗的及时性、协调性和资源分配。这项研究为医疗器械认证领域带来了新的思路。
随着抗菌素耐药感染在2050年超过癌症成为全球最大的健康风险，世界需要快速找到解决方案，以检测和降低其死亡风险，同时降低经济成本。
FDA发布了新的指南，规定一些人工智能工具应该作为医疗器械进行监管，包括预测败血症、识别患者恶化、预测心力衰竭住院、标记可能成瘾于阿片类药物的患者等。这是FDA在AI/ML监管方面的最新举措。
研究人员正在创建一组人工智能算法，以确定患者患各种罕见疾病的风险。他们将应用AI和机器学习技术，从患者的医疗记录中预测罕见疾病的发展风险。这项研究将持续四年，旨在创建一组算法，以确定患有五种血管炎和两种脊柱关节炎的患者的风险。
最新研究表明，机器学习工具可以利用围手术期数据准确预测术后并发症和手术持续时间。这项技术有望帮助医生更好地评估手术风险，提高手术成功率，降低医疗成本。
澳大利亚CSIRO国家科学机构的科学家们开发了一种机器学习工具，可以预测患者的恶化，从而提醒医护人员采取干预措施，避免患者死亡、心脏骤停或进入ICU。
一项概念验证研究表明，机器学习模型可以在肝移植或相关治疗之前预测早期肝细胞癌患者的肿瘤复发。该研究收集了120名患者的MRI、临床和实验室数据，使用机器学习模型进行预测，以确定最佳治疗方案和肝移植的资格。
