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Mayo Clinic和加州大学旧金山分校的一项新研究表明，将AI图像分析与基于图像的风险评估相结合，可以预测长期乳腺癌风险。
美国医疗初创公司Ezra的AI技术获得FDA 510(k)认证，可提高MRI图像质量，降低成本，用于癌症筛查。该技术可在成像、分析和报告三个环节中应用AI，帮助医生更好地诊断和治疗癌症。
一篇新的观点文章在《美国放射学院杂志》上发表，探讨了利用大型语言模型（LLMs）ChatGPT等人工智能聊天机器人在临床放射学中的潜在优势、缺陷和伦理问题。本文分析了这些技术如何作为辅助工具为放射科医生和其他医疗专业人员提供服务，并强调ChatGPT等工具可以支持将临床放射学转变为以患者为中心的模式并增强放射科医生提供的护理。
医疗保健领域的AI技术应该避免偏见和偏差，以确保公平和透明度。医疗保健提供者和技术领导者需要了解AI模型的工作原理，并确保供应商开发的解决方案不会对任何特定人群造成不公平的影响。
HeartBeam获得了一项关键的AI相关专利，用于其AIMIGo系统的手持式向量心电图。该系统结合了AIMIGo记录的心脏信号、患者症状和心脏风险因素，计算出心脏风险评分，提供简化的诊断信息和可操作的指导。
飞利浦公司的研究表明，人工智能可以帮助预测室性心动过速，从而提高心脏风险管理的效率。该研究使用了基于深度神经网络的AI学习模型，成功预测了持续性室性心动过速的发生。
本文介绍了Johns Hopkins大学最近开发的技术，帮助医护人员检测谵妄和痴呆的早期预警信号。同时，CalmWave正在利用这些信息构建预测模型和客观的临床工作量度量标准，以实现更加安静的ICU。
Intermountain医疗系统通过数字化访问改善了患者体验，包括自助服务、移动应用、患者门户、在线预约、AI和聊天机器人等，让患者更加方便快捷地与医疗系统互动。
医疗IT专家表示，高达95%的医院数据未被使用。本文介绍了IT专家们在HIMSS23峰会上的讨论，包括如何识别所需技术、如何将其应用于临床实践以及如何改进医疗质量。
史密夫和内修推出两款AI驱动的外科手术机器人工具，包括个性化规划和RI.Insights数据可视化平台，可将数据转化为上下文智能，帮助外科医生了解术前计划和术中决策与术后结果的关联。
