预防
一项新开发的机器学习模型可自动识别高风险手术患者，从而提高其生存率并降低医疗系统成本。这项研究由匹兹堡大学和匹兹堡医疗中心（UPMC）的研究人员和医生完成，他们训练了超过120万名手术患者的医疗记录，以帮助预测手术后可能出现并发症的患者。
一项最新的研究确定了男性早期结肠癌的七种风险因素，这可能有助于提高国家筛查建议的依从性，以改善年轻人的结肠癌预后。本文将介绍该研究的具体内容和意义。
一项研究发现，使用自杀风险评估分析并未像预期的那样增强现有的预防实践，揭示了在临床诊断中识别自杀风险的重要考虑因素。这项研究评估了在Kaiser Permanente Washington进行的精神健康专科诊断期间，使用评估分析工具来增强现有自杀预防实践的效果。
研究人员利用人工智能和公共数据，如推特帖子，开发了一个早期预警系统，以预测未来的流行病。该系统利用数据分析和人工智能技术，监测人类社会的异常活动，以反映具有流行病潜力的新病原体的出现迹象。
本文介绍了如何利用电子病历系统应对美国的阿片类药物危机，包括任务组的成立、电子病历如何帮助治疗、预防和监测阿片类药物滥用等方面。
