医疗保健
AI技术在医疗保健领域的应用越来越广泛，但是随之而来的法律问题也需要引起重视。本文将探讨医疗机构在AI实施过程中需要做好哪些准备，AI如何帮助医疗机构提高患者护理质量，以及AI应用中可能涉及的法律问题。
一份新的调查报告显示，印度医疗保健领导人对数字化转型持积极态度，但网络安全和数据隐私仍然是主要关注点。调查还揭示了医院数字化转型的效率提升和电子病历的使用情况。
美国总务管理局（GSA）发起了一项人工智能（AI）挑战，旨在通过竞赛提高心理健康、成瘾治疗、医疗保健供应链和安全、癌症结果等方面的健康结果。
Corewell Health的卫生保健协调员分享了最近一项使用预测分析来预测风险和降低再入院率的举措，已经使200名患者避免再次入院，并节省了500万美元的成本。
本文介绍了三家公司的数据泄露事件mscripts、Diligent、Mailchimp。这些事件导致超过11.4万人的个人身份信息和受保护的健康信息遭到曝光，其中一起电子邮件营销黑客攻击成为网络钓鱼攻击的新来源。
史密夫和尼修的LEAF患者监测系统获得了Vizient的创新技术认可。该系统通过提供视觉警报和精确测量患者翻身效果，帮助改善了护理效率，降低了医疗机构的成本，并减少了患者患压疮的风险。
奥兰多健康将推出基于人工智能的家庭医院服务，通过数据分析和AI技术监测患者的生理信号，提供实时的病情监测和医疗服务，以改善患者的治疗效果和减少住院复诊率。
Kroger Health总裁Colleen Lindholz谈到了药房IT基础设施的未来，包括药房特定工具的需求、药剂师在医疗保健中的作用、药剂师燃尽问题以及药剂师在人口健康中的作用等。
远程医疗服务可以为医疗机构提供更广泛的覆盖面，同时也可以作为疾病预防工具，帮助更多人群实现健康管理。本文将探讨远程医疗如何成为成功的预防保健计划的关键，如何利用虚拟医疗技术进行疾病预防，以及远程医疗在价值医疗报销模式中的重要性。
研究人员使用深度学习模型结合EMR数据和胸部X光图像，预测肺癌风险。该模型可识别高风险个体，为肺癌筛查提供补充。文章介绍了美国CMS指南的限制，以及肺癌筛查的参与度低的原因。最后，研究人员提出了自动化肺癌风险评估工具的验证。
