数据分析
斯特赖克公司推出Mako Total Knee 2.0手术机器人平台，旨在为外科医生提供更可预测的手术结果，新系统在500,000例手术的基础上进行了改进，提供了更高级的用户体验。
斯坦福大学的研究人员正在利用人工智能来帮助识别哪些计算模型最适合模拟脑部的机械应力，这可能有助于深入了解为什么一些创伤性脑损伤会导致长期脑损伤而其他损伤则不会。
本文探讨了2023年电子健康记录领域的挑战和创新，以及医疗机构和供应商如何克服这些挑战。同时，介绍了NextGen Healthcare的观点和市场趋势。
本文介绍了医疗器械供应链中存在的问题，以及如何利用数据和分析技术来提高采购效率和供应链韧性。
VGM & Associates通过提供更准确的商业智能数据，帮助成员更好地了解市场并提高效率，从而增加收入。他们与LexisNexis Risk Solutions合作，获得了更精细的本地和区域性数据，以便更好地运营业务。
合成数据技术可以帮助医疗机构更高效地分析复杂的数据，提高临床研究和IT领导者的效率。本文介绍了合成数据的概念和在医疗领域的应用。
克利夫兰诊所和MetroHealth的研究人员获得了310万美元的国家卫生研究院（NIH）拨款，利用数字孪生技术更好地了解和解决健康差异。他们将利用250,000名患者的电子病历数据构建数字孪生模型，以分析健康趋势，包括导致健康差异的复杂经济、环境和社会因素。
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。
Asensus Surgical与Google Cloud宣布多年合作，将Google Cloud的安全云数据架构和机器学习整合到Asensus外科机器人平台中，以进一步扩展Asensus的性能引导手术框架。该合作将提高手术精度和效率，避免手术并发症，提高患者的治疗效果。
最近的一项研究表明，FDA的MAUDE（制造商和用户设施体验）数据库中的死亡事件数量被严重低估，因为许多事件没有报告为死亡。本文介绍如何应用BERT模型解决事件分类问题，以提高医疗器械的安全性和设计。
