医疗保健
新西兰的临时国家卫生计划强调数字工具的贡献，使卫生系统能够在家庭和社区提供更多的护理。该计划提出了一系列任务，旨在建立一个“统一、可负担和可持续”的卫生系统。
波士顿医疗中心使用远程患者监测(RPM)解决了产后高血压监测的挑战。他们选择了Rimidi作为他们的临床管理平台，该平台与细胞网络连接的血压袖带集成，无需依赖WiFi或蓝牙。这种解决方案不仅可以帮助患者在家中监测血压，还可以将数据直接传输到医生的EHR系统中，以便医生及时检测卒中风险。
本文介绍了Dina公司CEO Ashish V. Shah的经历，他因为父亲的去世而意识到医疗保健团队之间信息共享的重要性，于是创立了一家AI技术公司，致力于为居家护理模式提供信息共享平台。文章探讨了健康IT在老年人自主居住模式中的作用。
一项新研究表明，机器学习模型可以使用健康索赔数据准确预测18至30个月大儿童的自闭症谱系障碍风险。这种工具有助于早期发现和干预，提高儿童的发展和生活质量。
Manipal Hospitals在印度采用了英国Isansys Lifecare的远程患者监测系统，该系统可以实时捕获和分析患者的生理数据，并将其发送到中央监测站和医护团队的手机上。这将有助于医生更好地监测重症患者的健康状况。
澳大利亚推出了针对土著人群的癌症护理网站和早期痴呆诊断的免费移动应用程序。此外，还有一个提供流产相关信息和研究的网站正在开发中。这些在线资源旨在提供文化安全的支持和信息，以帮助患者、家庭、社区和医疗专业人员更好地了解和处理健康问题。
远程医疗和数字治疗可以改善骨科护理和物理治疗的可及性，特别是对于弱势群体。本文将探讨这一领域的挑战和机遇，以及如何通过远程教育和虚拟护理来提高患者的护理水平。
CHAI正在制定一份指南，旨在帮助医疗保健决策者选择可靠的技术，提供价值。该指南将强调AI的安全性和可靠性，以确保AI的应用不会加剧医疗保健中的不平等现象。
研究人员开发了一种机器学习筛查工具，可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化（IPF）高风险人群。该工具可自动检测患者的电子病历信息，为初级医疗保健提供风险评估，提高疾病预防和诊断技术水平。
人工智能软件公司Regard与宾夕法尼亚州的Penn Highlands Healthcare扩大合作，旨在通过简化临床工作流程来改善患者结果和提供者体验，从而应对提供者的疲劳问题。Regard的算法通过电子病历汇总和挖掘患者的病史，有助于减少诊断错误的可能性，并优化计费程序，从而提高医疗保健质量和准确的医院报销，同时减少医生在文档编写上的时间。
