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醫學新知
最新醫學發展,精準健康的 AI領航
德克薩斯心臟研究所(Texas Heart Institute),於2024年3月4日ScienceDirect期刊,透過機器學習技術來識別、理解並預測急性失代償性心衰竭(acute decompensated heart failure,ADHF)患者對利尿劑(Diuretic)的反應,同時開發出一種名為BAN-ADHF評分的預測工具,可以產生個人化治療策略,有效管理因 ADHF 住院的患者的醫療品質。
在2024年3月12日結束的HIMSS24大會上,Google Cloud宣布推出一系列新產品和服務,幫助醫療和生命科學機構實現互通性、打造更完善的數據基礎設施、生成式AI工具,改善患者的就醫品質和醫療服務。
一項牛津大學(University of Oxford)並由英國心臟基金會(British Heart Foundation)資助的研究,於2023年11月發表在費城舉行的美國心臟協會科學會議,研究表明,該團隊研發的人工智慧工具,可以預測10 年內致命心臟病發作風險的人,改變必須接受CT 掃描以調查胸痛的患者的治療方法。
波士頓大學(Boston University)開發的模型,使用個別患者的生物指標、人口統計資訊、生命體徵、過去的醫療歷史和臨床檢測記錄,產生客製化的降血壓處方,為醫生提供建議藥物清單及相應成功的機率。模型可以協助將患有高血壓的人配對至最可能對其有效的藥物,達到精準醫療的成效。
哈佛大學(Harvard University)的醫學院研究團隊與麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology),共同開發出一人工智慧工具—‘Sybil’,可以分析低劑量電腦斷層掃描(LDCT)結果,並且準確預測了有無吸煙史的個體未來一到六年罹患肺癌的風險。
斯坦福大學(Stanford University)的醫學院研究團隊,透過利用400多名膠質母細胞瘤患者的空間轉錄組圖像(Spatial Transcriptomics)和遺傳數據進行模型的訓練,成功開發一模型'GBM36',可藉由評估膠質母細胞瘤組織的染色圖像,預測患者腫瘤的侵襲性,確定腫瘤細胞的基因組成,協助醫師評估治療。
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