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精准医疗的新时代
哈佛医学院的研究人员和麻省理工学院的研究人员在麻省总医院合作，他们假设他们可以建立一个深度学习模型来评估肺部扫描成像并预测个人风险，而无需额外的人口统计或临床数据。哈佛/麻省理工学院的团队使用三组低剂量计算机断层扫描 (LDCT 扫描) 数据集训练了一个 3D 卷积神经网络架构，一组来自 NLST 参与者的 6,282 次 LDCT，来自麻省总医院的 8,821 次 LDCT，以及来自长庚纪念医院的 12,280 次 LDCT，其中包括具有各种吸烟史的人（包括非吸烟者）。他们的模型名为 Sybil，由几家大型医疗保健公司和投资者资助，事实证明，只需一次低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 扫描即可准确预测吸烟者和非吸烟者未来患肺癌的风险。
太空医学：远程医疗的终极目标
太空飞行期间，已记录了 17 起非致命但严重的医疗紧急情况。俄罗斯宇航员瓦列里·波利亚科夫在和平号空间站上度过了 438 天。1 一些私人组织已经宣布了开展太空旅游的计划。2 人类参与太空任务对工程系统设计师和医疗专业人员提出了许多挑战，他们需要开发出能够确保机组人员安全和舒适的系统和程序。3 被选中的宇航员通常身体和心理都十分健康。然而，仍可能会发生需要尽早或立即诊断的意外急性或慢性疾病。紧急情况可能包括轻微和重大事故、烧伤、受伤、创伤、心脏病发作、中风、栓塞和感染。
拉脱维亚精准医疗的发展
研究发现，使用精准医疗方法可显著节省成本，因为靶向疗法可提高治疗效率、减少反复试验药物的需求，并可能降低与管理低效治疗副作用相关的成本。据《克利夫兰诊所医学杂志》的一篇评论称，与传统化疗相比，非小细胞肺癌的靶向疗法已被证明可以改善疗效并降低成本。此外，针对血友病、脊髓性肌萎缩症和囊性纤维化的精准医疗和基因疗法在包括拉脱维亚在内的全球多个国家证明了其成本效益，而 DPYD 测试可节省数十万欧元。这些节省反映了精准医疗在改善疗效和优化医疗支出方面的潜力。
通过远程医疗的心力衰竭管理
摘要：心力衰竭（HF）是全球发病率的主要原因，对死亡，住院和健康成本造成了重大负担。预计患者的恶化是HF治疗的基石：在滴定HF疗法的同时，防止充血和最终器官损伤是大多数临床试验的目的。无论如何，现实生活中的药物在资源优化方面挣扎，通常会减少提供患者监管后续行动的机会。Telehealth具有通过发展以患者为中心的护理，促进资源优化的临床实践的实质性改善的潜力，从而导致门诊就诊，住院和住院时间减少。不同的技术正在不断上升，以为许多HF的任何阶段提供最佳的护理，并具有挑战性的极端情况，例如心脏移植和心室辅助设备。本文旨在彻底研究现有和新兴远程医疗技术（包括人工智能）所带来的潜在优势和障碍。
智能医疗的开发和实施... - IAENG
摘要 — 发展中国家卫生部门（如医院和药房）的药品管理系统耗时长，给患者带来诸多不便，因为药品盘点、识别、跟踪和管理的方法效率低下，而且容易被操纵。本文介绍了 RFID 移动资产跟踪系统的开发。智能医疗柜通过使用 RFID 技术，旨在自动化药房日常运营中涉及的大部分流程，以跟踪医院环境中药品的流动情况，从而提供更好、更安全的库存系统。该系统由硬件和软件组件组成。硬件组件包括：RFID 有源标签、RFID 标签读取器、Web 服务器和数据库服务器。标签读取器安装在智能货架上，该货架存放要给医院或药房患者服用的药物 索引术语 — 射频识别 (RFID)、RFID 标签、RFID 读取器、RFID 移动资产跟踪。
数字孪生：个性化医疗的新前沿？
摘要：数字孪生是物理对象或系统的虚拟复制品。这项新技术越来越多地被行业采用，以提高产品和组织的监控和效率。在医疗保健领域，数字人孪生 (DHT) 代表患者的虚拟副本，包括组织、器官和生理过程。它们的应用有可能将患者护理转变为日益个性化的数据驱动医疗。DHT 的使用可以与医疗机构的数字孪生相结合，以改善组织管理流程和资源分配。通过对遗传和环境因素之间复杂的多组学相互作用进行建模，DHT 有助于监测疾病进展并优化治疗计划。通过数字模拟，DHT 模型能够选择最合适的分子疗法和准确的 3D 表示，以进行精确的手术规划，并结合增强现实工具。此外，它们还允许开发量身定制的早期诊断方案和新的靶向药物。此外，数字孪生可以促进医学培训和教育。通过创建虚拟解剖和生理模型，医学生可以练习程序、提高技能并加深对人体的理解。总体而言，数字孪生具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗保健，改善患者护理和治疗效果，降低成本，并加强医学研究和教育。然而，在医疗保健领域广泛采用数字孪生之前，必须解决数据安全、数据质量和数据互操作性等挑战。我们旨在就这一热门话题提出叙述性评论，概述数字孪生在改善治疗和诊断方面的潜在应用，以及与其开发和广泛传播相关的挑战。