医疗数据
Google Health与Desert Oasis Healthcare合作推出了一款名为Care Studio的人工智能驱动的门诊护理产品，旨在帮助医生更轻松地查找医疗数据，提高工作效率。该产品整合了来自不同来源的医疗数据，并自动显示最重要的信息，包括住院记录、门诊事件、实验室检测、药物、治疗和进展记录等。
EHNAC和CARIN联盟合作推出CARIN行为准则认证计划，旨在促进医疗信息的互操作性和遵守数据标准化要求。
UPMC Enterprises与数据管理公司Clearsense合作，将UPMC的非结构化数据平台整合到Clearsense的数据管理平台中，以帮助医疗机构更深入地分析患者数据，提高护理质量和降低成本。
Clearsense与UPMC Enterprises合作，将Alexandria Charts的非结构化数据平台整合到其自己的端到端平台中，以帮助医疗机构更好地利用非结构化数据进行分析和机器学习模型。这将有助于提高医疗机构的数据质量和成本效益。
云技术正在帮助医生和护士简化临床流程，打破数据孤岛，提供有用的患者信息。对于医疗机构来说，建立云原生基础设施和支持性流程不仅可以从数据中获得洞察力，更可以引入一整套工具，颠覆整个行业的产品开发。
Freenome与Oracle Cerner网络合作，推出Sanderson研究，利用多组学平台和真实世界数据，旨在提高多种癌症的检测和治疗效果。该研究将使用传统和真实世界数据生成临床验证证据，以改进平台的肿瘤分类和风险预测模型。
Mayo Clinic的研究人员使用机器学习技术，预测孕妇分娩过程中的变化模式，以此来判断分娩是否会对母婴产生良好的结果。这些预测模型可以帮助医生和助产士做出更加个性化的医疗决策，同时也可以作为远程医疗的工具，帮助医生将农村或偏远地区的患者转诊到适当的医疗机构。
医疗行业也开始应用数据和分析技术来个性化消费者健康管理。本文介绍了数据和分析模型在医疗行业的应用，以及如何通过数据挖掘、数据分析、数据应用、数据可视化、数据治理和数据安全等手段，实现消费者健康管理的个性化和精准化。
一项新研究表明，机器学习模型可以有效地使用从去识别患者EMR中提取的数据来预测产后出血的风险。这项研究为早期检测产后出血提供了新的方法，以改善患者的预后和死亡率。
一项新研究发现，一种人工智能工具可以在患者入院后仅12小时内预测患者患败血症的可能性和感染的严重程度。这项技术可以帮助医生更快速地识别和治疗败血症，从而减少患者的死亡率和并发症。
