【今日分享】2025 WHO:繪制人工智能在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用圖譜:技術(shù)簡報
本技術(shù)簡報深入探討了快速發(fā)展的 AI for Health 領(lǐng)域及其方式可能用于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)。通過區(qū)域和全球示例來說明如何 人工智能目前正在TM中使用,以支持循證決策和政策制定,以改善衛(wèi)生系統(tǒng)和全民健康。
我國學(xué)者突破專科壁壘:AI-ECG 實時提醒助力非心臟科醫(yī)生,房顫診斷與抗凝治療效率大幅提升
本研究創(chuàng)新性地將高度準(zhǔn)確的AI-ECG診斷技術(shù)整合進(jìn)臨床決策支持系統(tǒng),向非心臟科醫(yī)生針對潛在房顫患者發(fā)出即時提醒,有效緩解了非專家環(huán)境下房顫識別和管理的難題。
npj Digital Medicine:自動化評估顯著提升遠(yuǎn)程術(shù)后傷口監(jiān)測的診斷效率
本研究開發(fā)了一種多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以自動化評估來自遠(yuǎn)程術(shù)后傷口監(jiān)測的患者生成數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)方法可以有效地支持遠(yuǎn)程監(jiān)測,減輕提供者負(fù)擔(dān),同時確保高質(zhì)量的術(shù)后護(hù)理。
影像系統(tǒng)背后的高手:圖像增強(qiáng)技術(shù)新時代
隨著AI時代的到來,醫(yī)學(xué)影像學(xué)已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一,其結(jié)果使得臨床醫(yī)生對人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰,確診率也更高。
IJNS:ICU患者機(jī)器人輔助早期活動的臨床應(yīng)用
機(jī)器人輔助活動是可行的,但應(yīng)采取具體的安全措施。機(jī)器人輔助活動需要對流程進(jìn)行調(diào)整,并考慮單位的人員配置水平,因為干預(yù)措施不會節(jié)省人力或時間。
BJS:腹腔鏡膽囊切除術(shù)實時人工智能輔助的早期臨床評估
SurgFlow提供了三次腹腔鏡膽囊切除術(shù)期間手術(shù)階段、器械、肝囊解剖和CVS的實時預(yù)測,其中一個是直播的。
GENOME BIOLOGY:使用大規(guī)模并行拼接分析對拼接變體預(yù)測算法進(jìn)行基準(zhǔn)測試
SpliceAI和Pangolin在測試的預(yù)測器中表現(xiàn)出最佳的整體性能,然而,仍然需要改進(jìn)拼接效應(yīng)預(yù)測,特別是在外切體中。
HISTOPATHOLOGY:ChatGPT和組織病理學(xué)家在病理診斷和協(xié)作潛力方面的比較分析
ChatGPT4作為組織病理學(xué)診斷工具的使用因其固有的缺點而受到限制。對ChatGPT4生成的信息和組織病理學(xué)診斷進(jìn)行明智的評估至關(guān)重要,不能取代病理學(xué)家的敏銳度和判斷力。
“萬億”賽道開啟!2023無錫錫山(上海)精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇成功舉辦
隨著無錫精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)園未來更多成果的落地,將助推精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)向更健康更高速的方向發(fā)展,而身處其中的創(chuàng)新者們,亦也會享受到產(chǎn)業(yè)發(fā)展的紅利。
一文搞懂:病毒感染和細(xì)菌感染!
臨床醫(yī)師可能在不確定感染類型的情況下使用抗生素,進(jìn)而導(dǎo)致患者管理不當(dāng)和抗生素濫用,這也是全球抗生素耐藥危機(jī)的原因之一。
盤點呼吸科常用退熱“王牌藥”!
對于發(fā)熱需尋找病因,退熱藥物只是短暫的對癥治療,對于細(xì)菌、真菌感染加用抗菌藥物以及病毒感染加用抗病毒藥物治療能從根本上解決感染問題。
European?Radiology:超聲波深度學(xué)習(xí)模型在診斷頸動脈斑塊中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析中表現(xiàn)出與放射科專家相當(dāng)?shù)男阅埽砻魃疃葘W(xué)習(xí)是一種很有前途的技術(shù),可以提供類似于放射科專家的即時反饋和指導(dǎo),可幫助提高初級放射科醫(yī)生的頸動脈斑塊檢測性能。
Bioinformatics:深圳市人民醫(yī)院程立新團(tuán)隊發(fā)表多篇應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能算法進(jìn)行疾病診斷和預(yù)后的研究成果
該系列研究為未來多維組學(xué)數(shù)據(jù)的整合和特征降維提供了一個新框架,也為疾病診斷和預(yù)后模型的構(gòu)建提供了新思路。