XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System授权流程
临床医生报告的实施持续血糖监测的障碍和需求
尽管美国大多数成年糖尿病患者都会咨询初级保健医生来管理他们的糖尿病，但在初级保健环境中，CGM 处方仍然有限。13,14 尽管初级保健中的 CGM 处方正在加速发展，但这与内分泌科的患者情况略有不同。15 我们需要了解初级保健所面临的具体问题，而不是将内分泌科的经验推断到初级保健中。初级保健中使用 CGM 的障碍包括临床医生对 CGM 技术知识不足、保险覆盖不足、缺乏糖尿病资源（如糖尿病护理和教育专家 (DCES) 16 及其他了解糖尿病和相关设备的临床工作人员），17,18 以及繁琐的事先授权流程。19 来自初级保健以外的证据描述了其他挑战。费用可能会让患者难以承受，具体取决于保险。 20,21 与许多新疗法的引入一样，学习和实施 CGM 需要时间和精力，由于优先事项的相互冲突，许多医生无法腾出时间和精力。20,22 尽管存在报告数据的标准化格式，但由于缺乏广泛、标准的数据解释方法，将 CGM 纳入实践也很有挑战性。22 许多初级保健医生和其他医生、DCES 以及其他医疗团队成员需要接受更多关于 CGM 的教育。20 关于障碍和培训需求的具体细节对于为初级保健实践提供策略是必要的，以使 CGM 的使用成为糖尿病护理的一部分。在这项研究中，我们研究了初级保健临床医生对障碍的看法，以及支持在初级保健中使用 CGM 所需的资源。
关注癌症高价值药物清单
收到日期：2023 年 9 月 26 日；修订日期：2024 年 4 月 19 日；接受日期：2024 年 4 月 25 日摘要本评论的目的是分析泰国的药品报销和患者可及性，并与英国的全民健康覆盖系统进行比较，重点关注基于证据的报销以实现财政稳定。材料和方法，进行了比较分析，随机搜索最新法规和多个来源，使用最相关的关键词：报销政策、高价值药物、国家药品清单、泰国和英国。探讨了泰国和英国之间的主题一致性和差异性。研究结果显示，泰国的医疗保健系统依赖于三种保险计划，与英国相比，人均医疗支出不断增加且趋势不断发展。国家基本药物清单 (ED) 和医院药物清单 (HDL) 与卫生技术评估 (HTA) 和药品报销政策一起确保了公平的药物获取。会议强调了将靶向药物和生物药物纳入肿瘤和血液学计划的高价值药物清单。会议探讨了政府参考定价机制，揭示了影响患者获取药物的差异。建议，泰国的综合药品报销框架，包括 OCPA 计划，是有效管理成本和扩大高价值药物获取渠道的典范。相比之下，英国在 NHS 下保持全民覆盖，PPRS 和 IFR 等机制确保了合理的定价和公平的获取。然而，受医疗条件和医疗保健计划隶属关系的影响，患者获取高价值药物的机会存在差异。建议简化预授权流程并加强与制药公司的合作，以提高获取和负担能力。
Alinta DEWAP 有限公司（珀斯）
2021 年 11 月 23 日 西澳能源政策 锁袋 11 Cloisters Square WA 6850 通过电子邮件提交：submissions@energy.wa.gov.au 第 5 部分拟议的 WEM 修正规则 Alinta Energy 感谢有机会就第五部分拟议的 WEM 修正规则提供反馈。Alinta Energy 提出了以下问题并建议解决方案供 EPWA 进一步考虑。2021 年认证和 2022 年 NAQ 值存在错误的风险 Alinta Energy 发现当前的受限访问授权流程中存在一个问题，如果不加以解决，可能会低估 2021 年周期中受限访问设施的容量信用，以及新修正规则下的 NAQ 值，从而可能影响其在其余经济寿命内的认证。附录 11 的第 2.8 项规定，在确定可用的网络接入时，网络运营商必须假设每个之前已分配容量信用的受限接入设施都将以“最近分配的容量信用的 MW 等效值”运行，除非由于网络约束列表或 NCS 中的限制而需要以较低水平运行。Alinta Energy 指出，这导致 CAE 计算只能等于设施之前认证的最大值。然后，CAE 限制设施的容量信用：第 4.11.1(bA)(i) 条规定，受限接入设施的 CRC 不得超过其 CAE。因此，受限接入设施的容量信用上限为前一年的认证，无论网络容量如何以及其性能是否有任何改进。这显然是不正确的，因为：1) 受限接入设施的 CRC 旨在反映其在高系统负载下的可用性
丹尼斯·哈德格雷夫规划咨询公司
这封信是 GPA 转介“第二年”状态报告，针对 Claberg Ranch 所有权集团拥有的机场北特定计划第三阶段物业。机场北特定计划于 1986 年获得卡马里奥市批准。Claberg Ranch 物业在首次批准时被指定为特定计划的第三阶段，并包含在卡马里奥城市限制边界 (CURB) 内。该物业占地 135 英亩，位于中央大道立交桥和美国 101 号公路以南，卡马里奥机场以北。Claberg Ranch（共同租户）是 GPA 转介和所有其他待决授权申请的申请人和物业所有者。由于不可预见的情况，过去的一年是所有权集团内部的过渡时期。业主仍然致力于推进这一进程，并将继续与市政府工作人员合作。虽然在 2023 年更新了几项技术研究，但尚未启动更新的 EIR 的过程。根据最近与市政府工作人员的讨论，已确定将在 2024 年准备一份可行性分析，这是下一步的关键步骤。通过在进行耗时且昂贵的 EIR 更新之前采取这一步骤，将更好地告知市政府与开发该物业相关的潜在成本。该分析将评估土地开发成本，包括但不限于当地道路、公用事业服务、中央大道立交改善和政府机构费用。在进行 EIR 更新之前，该分析可以为市政府工作人员和业主提供有关项目推进可行性的指导。分析将基于申请人准备并提交给市政府审查的项目描述和概念性土地使用计划。申请人提议在 2024 年下半年的市议会研究会议上介绍此信息。在市议会于 2022 年 4 月 13 日批准 GPA 转介请求后，授权流程中的以下步骤已完成。2022-23：申请人团队对项目现场进行背景可行性研究，包括绘制现有公用设施、道路、未来计划的改进、卡马里奥机场地役权和影响，以及对与美国 101 号公路相关的加州交通局问题的初步研究。申请人向卡马里奥市提交总体规划修正案和区域变更流程的申请。已向市政府支付 78,281.00 美元的费用。交通研究、初步道路路线图和公用事业容量分析已完成，以评估拟议项目的分阶段潜力。
伊利诺伊空军国民警卫队现役警卫队预备役...
职责与责任：响应相关领域内的干扰，以减轻直接和潜在威胁。使用缓解、准备以及响应和恢复方法，最大限度地提高生命生存、财产保护和信息安全。调查和分析相关响应活动，并评估现有做法的有效性和改进。[DCWF 代码 - 531] 测试、实施、部署、维护、审查和管理有效管理网络防御资源所需的基础设施硬件、软件和文档。[DCWF 代码 - 521] 使用防御措施和从各种来源收集的信息来识别、分析和报告网络中发生或可能发生的事件，以保护信息、信息系统和网络免受威胁。使用从各种网络防御工具（例如 IDS 警报、防火墙、网络流量日志）收集的数据来分析其环境中发生的事件，以减轻威胁。 [DCWF 代码 - 511] 进行威胁和漏洞评估，确定与可接受的配置或策略的偏差。评估风险级别并在操作和非操作情况下制定和/或推荐适当的缓解对策。对网络环境 (NE) 或飞地内的系统和网络进行评估，并确定这些系统/网络在何处偏离可接受的配置、飞地策略或本地策略。衡量纵深防御架构针对已知漏洞的有效性。[DCFW 代码 - 541] 收集、处理、保存、分析和呈现计算机相关工件，以支持网络漏洞缓解 [DCWF 代码 - 211] 执行和支持网络任务规划、简报、执行和汇报 (PBED)。识别、验证和同步资源，以便在执行防御性网络操作期间实现集成。[DCWF 代码 - 332] 监督信息系统或网络的网络安全计划；包括管理组织、特定计划或其他责任领域内的信息安全影响，包括通信安全 (COMSEC)、排放安全 (EMSEC)、计算机安全 (COMPUSEC)、人员、基础设施、要求、政策执行、应急计划、安全意识和其他资源。监督、评估和支持必要的文档、验证、评估和授权流程，以确保现有和新的信息技术 (IT) 系统满足组织的网络安全和风险要求。确保从内部和外部角度适当处理风险、合规性和保证。[DCWF 代码 612/722/723] 安装、配置、故障排除、并维护服务器和系统配置（硬件和软件）以确保其机密性、完整性和可用性。管理基于服务器的系统、安全设备、分布式应用程序、网络存储、消息传递并执行系统监控。就网络、应用程序和客户服务问题提供咨询，以支持计算机系统的安全性和可持续性。[DCWF 代码 – 451] 管理和管理集成方法，使组织能够识别、捕获、编目、分类、检索和共享知识资本和信息内容。这些方法可能包括利用与组织相关的流程和工具（例如数据库、文档、政策、程序）和专业知识。[DCWF 代码 – 431] 按照软件保证最佳实践开发和编写/编码新的（或修改现有的）计算机应用程序、软件或专门实用程序。分析新的或现有的计算机应用程序、软件或专门实用程序的安全性并提供可操作的结果。致力于系统开发生命周期的开发阶段。做出日常产品决策，与协作团队合作，与团队成员配对，并使用精益和敏捷方法帮助确保用户满意度。与项目团队、领导层、利益相关者和其他 PM 合作，推进向用户交付正确产品的目标。确保产品在用户价值、利益相关者价值和组织业务目标方面取得成功。[DCWF 代码 – 621/622/632] 与利益相关者协商，指导、收集和评估功能和安全要求。将这些要求转化为对利益相关者的指导，说明信息系统是否适用于满足他们的需求。[DCWF 代码 - 641] 开发、管理和保护数据库、数据管理系统和/或数据流程，以存储、查询和利用数据。检查来自多个不同来源的数据，以提供新的见解。为用于建模、数据挖掘和研究目的的复杂企业级数据集设计和实现自定义算法、流程和布局。使用计算机科学技术在大型数据集中定位模式，帮助具有不同理解和专业知识水平的团队成员做出数据驱动的业务决策，从而提高作战部队的效力或效率。[DCWF 代码 - 421/422] 通过协调软件、硬件和网络配置、故障排除、解决、安全、维护和培训，为最终用户提供分层的客户支持。[DCWF 代码 - 411] 测试、实施、部署、维护、维持、故障排除、维修和管理标准和已归档的无线电频率无线、视距、超视距、宽带和地面卫星和加密传输设备（基础设施和硬件）。包括多个波形系统，建立和维护电路，配置和管理系统和网络连接。[DCWF 代码 -521]
JBGS 投资者简报 - 2024 年 5 月
前瞻性陈述 本文包含的某些陈述可能构成“前瞻性陈述”，该术语的定义见经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条。前瞻性陈述并非业绩保证。它们代表我们的意图、计划、期望和信念，并受众多假设、风险和不确定性的影响。因此，JBG SMITH Properties（“JBG SMITH”、“公司”、“我们”、“我们的”或类似术语）的未来结果可能与这些前瞻性陈述中表达的结果存在重大差异。您可以通过查找本投资者简报中的“大约”、“假设”、“潜在”、“相信”、“预期”、“预计”、“估计”、“打算”、“计划”、“将”、“可能”或类似表述来找到许多此类陈述。我们还注意到，以下因素可能会影响我们的前瞻性陈述：未能按照预期的价格范围和条款和时间达成和/或完成预期的收购或处置，或者根本无法达成和/或完成预期的收购或处置所涉及的风险；潜在的大面积和局部传染病和其他健康问题爆发的影响；华盛顿住房计划是否能为华盛顿特区居民保持可负担性并为我们的投资者带来长期价值；信贷和资本市场混乱对我们获取资本能力的影响，包括对到期债务进行再融资；我们实现目标杠杆率的能力；我们是否将继续能够获得多种资本来源，并且我们的杠杆状况是否支持长期价值创造；租户使用空间的数量和方式的变化；华盛顿特区地区的多户型住宅需求和租金是否比美国其他地区（包括阳光地带）更具弹性；华盛顿特区地区有限的出租单元供应是否会导致未来租金增长加速；我们预期的租户空置情况是否会在预期的时间内出现，以及这些物业将在多大程度上（如果有的话）停止使用；我们向多户型住宅为主的过渡是否将在预期的时间内完成，包括出售我们的非核心资产；我们在 National Landing 的投入是否会在预期的时间内进一步增加；我们未来的资本回收工作是否会成功并达到或超过资产净值；对于我们在建和其他用途开发资产，估计平方英尺、估计租金收入、估计单元数量以及对于我们近期和未来开发资产，估计潜在开发密度是否准确；我们的预期入住率、年化租金、租赁成本、稳定净运营收入、加权平均净运营收入收益率和潜在净运营收入增长及相关假设是否准确，我们的场所营造专业知识是否能通过零售干预和基础设施改善使我们的房地产价值最大化；我们即将开业的零售租户是否会在预期的时间表上开业并反映预期的构成；新的零售租户、便利设施和需求驱动因素是否会吸引新的多户型租户和雇主入驻 National Landing；与 Amazon.com, Inc.（“亚马逊”）的新增总部和弗吉尼亚理工大学创新园区相关的 National Landing 计划中的基础设施和教育改善的数量、规格和时间；亚马逊的新增总部对华盛顿特区和 National Landing 的经济影响、就业增长和对多户型和商业地产的相关需求，以及这种影响发生的速度以及亚马逊的招聘计划和现场工作要求；亚马逊的员工是否更愿意住在步行或骑自行车上班的距离内；我们作为亚马逊新总部的独家开发商、物业经理和零售租赁代理的角色的影响；我们与亚马逊新增总部相关的开发计划；新的弗吉尼亚理工大学创新园区一旦建成，是否会招收新学生并吸引租户入驻 National Landing，以及在多大程度上会招收新学生并吸引租户入驻； National Landing 是否能因其与国防部、大型国防承包商以及增加的国防开支的接近而获得经济利益；私人对国防技术的投资是否会继续增长，而此类投资的接受者是否会选择在五角大楼和总承包商附近落户；National Landing 及其周边地区计划进行的建设和改进是否会按时完成或根本无法完成；1 号公路的改造是否会为 National Landing 带来新的可开发土地面积；我们在 National Landing 的 5G 无线频谱投资计划是否能带来预期的效益；未来的供应或建设延迟是否会妨碍我们安排新的多户型住宅交付以满足市场需求的能力；National Landing 的零售商和多户型住宅数量是否会按预期增加；我们开发管道的授权流程是否会在预期的时间内完成；就我们的在建和开发管道而言，预计完成和授权日期，以及总密度和 National Landing 密度；我们是否能够通过土地销售、土地租赁和/或资本重组将我们的土地储备货币化；我们是否能够及时获得由我们目前未受限制的多户资产担保的机构债务，金额达到我们估计的数额，是否以合理的条件交付或完全交付；我们估计的借贷能力是否准确；正在进行的资本回收所得是否会用于去杠杆；我们新交付的资产和开发管道中的资产是否会在预期的时间内稳定下来；混合工作趋势是否会增加租户重新利用空间的愿望；新交付相关的年度利息支出预计增加；JBG 遗留基金中的资产出售和由于延迟开工导致的开发费用降低是否将继续给第三方资产管理和房地产服务带来下行压力；资产稳定后我们是否能够再融资贷款；以及我们股票回购计划的资本分配是否会对我们的股价产生任何影响。
数字身份模型
AI医疗保健应用程序利用算法，机器学习和数据分析来复制人类智能。通过快速分析大量数据并识别模式，AI可帮助医生做出更明智的决定。在美国，AI被应用于医学成像，预测分析，个性化医学和行政任务。这项技术正在改变医疗保健，但也带来了重大的挑战和风险。例如，AI可以分析医学图像，实验室结果和健康数据，以早日诊断疾病，并具有很高的放射学和肿瘤学精度。2023年，AI驱动的癌症筛查工具提高了近20％的乳腺癌检测率。AI迅速处理数据，使医生能够快速制定治疗计划，这在紧急情况下尤为重要。此外，AI通过考虑患者的遗传概况，生活方式和历史来实现个性化医学，从而实现更有效的治疗计划。通过自动执行管理任务，AI可以大大降低医疗保健成本。在美国，医疗保健费用是一个主要问题的美国，AI可以帮助医院更有效地运作并降低费用。较小的医院和诊所可能由于高前期成本和培训要求而难以采用AI技术，从而创造了不平等的医疗保健景观，只有资金充足的机构才能负担得起高级解决方案。一项2024年的调查发现，有60％的中小型美国诊所报告说，成本是AI采用的重大障碍。此限制突出了需要更经济实惠且可访问的AI基础架构。2。AI驱动的医疗保健对数据隐私和安全性提出了担忧，诸如HIPAA之类的法律要求严格的法规来保护患者信息。2023数据泄露突出了确保患者数据安全的挑战，尤其是在依靠大型数据集的复杂AI系统中。虽然AI非常准确，但它可能会犯错误，尤其是如果训练数据不完整或有偏见，导致误诊和治疗不当。在AI驱动的医疗保健中对人类监督的需求变得越来越明显。尽管AI的进步进步，但患者仍然重视人类的互动，尤其是在处理敏感健康问题时。一项2023年的调查发现，有70％的美国患者更喜欢与人为医疗保健提供者相比，而不是AI。在医疗保健中使用AI提出了道德问题，包括对错误的责任，公平访问治疗以及算法中的潜在偏见。为了提高对AI的信任，开发人员正在创建“可解释的AI”系统，这些系统可为决策过程提供明确的见解，从而使医生能够验证AI建议。科技公司和医院之间的合作旨在创建具有详细说明的透明AI系统，使医疗保健提供者更容易信任基于AI的诊断。保护患者数据对于当今的医疗保健领域至关重要。通过遵守严格的数据保护法和HIPAA指南，医疗保健提供者可以最大程度地降低隐私风险。例如，几个美国医疗保健组织已投资于可用的网络安全工具来保护患者信息。3。AI应被用作支持工具，而不是代替人类医疗保健专业人员。人类的监督至关重要，尤其是对于高风险诊断和治疗计划。许多美国医院雇用AI来协助医生，但在做出任何治疗决定之前，仍需要对人类医生进行最终审查。这种方法将AI的效率与人类医疗保健提供者的专业知识相结合，以进行更安全的患者护理。随着AI技术的发展，其在美国医疗保健系统中的作用将继续扩展。研究人员正在努力提高AI的准确性，可访问性和安全性。医疗保健提供者，科技公司和决策者之间的合作对于应对AI的挑战并最大程度地利用其收益至关重要。AI具有增强患者护理，提高效率和降低成本的巨大潜力。但是，它还引入了与成本，隐私和道德问题有关的挑战。通过仔细权衡这些利弊，美国医疗保健提供者可以负责任地实施AI，从而确保其益处达到尽可能多的患者，同时最大程度地减少风险。AI在医疗保健中的采用正在彻底改变医疗和患者经验。从更快的诊断到机器人辅助手术，AI通过执行通常由人类完成的任务来简化患者，医生和医院管理人员的生活，但在较少的时间和成本的一小部分。使用及时和定制的医疗治疗是AI对医疗保健部门产生重大影响的关键领域。Grail使用AI驱动的测试在早期阶段检测癌症。在各种应用中可以看到AI在医疗保健方面的潜力的例子。这样的应用是AI辅助诊断，它可以通过比人类专业人员更准确地预测和诊断疾病来帮助改善诊断过程。新药的开发是AI发挥关键作用的另一个领域。传统的药物开发方法涉及长期昂贵且耗时的研究过程。但是，凭借AI可以快速分析大量数据的能力，它可以帮助设计药物，预测潜在的副作用以及确定适合临床试验的候选者。AI还通过通过数字通信工具提供个性化的护理和支持来增强患者体验。这包括发送提醒，提供健康技巧以及为患者建议下一步。此外，AI有助于诊断的能力可以使患者访问更快，更准确，从而有助于更好的整体护理。除了这些应用程序外，AI还用于管理大量医疗保健数据，这可能是涉及大量信息的挑战。但是，AI处理大量数据集的能力使其成为连接可能不会引起注意的重要数据点的宝贵工具，从而加快了新药和治疗的发展。此外，医院越来越多地使用AI驱动的机器人，例如微创手术和心脏手术。几家公司通过将AI技术整合到他们的服务中，处于医疗创新的最前沿。这些机器人系统使外科医生能够以更高的精度和准确性进行复杂的手术，从而减少并发症和更快的恢复时间。Eliseai总部位于纽约，提供对话性AI解决方案，可以通过各种通信渠道（例如SMS，语音，电子邮件和Web聊天）来自动化管理任务，例如约会计划和发送付款提醒。在加利福尼亚州圣马特奥的Evidation的移动应用程序通过奖励和教育内容来帮助用户管理健康。用户还可以在AI的支持下参与生命科学公司，政府机构或学术机构的研究。该技术支持诸如向报告潜在临床试验报告流感系统的用户提醒的项目。总部位于波士顿的Cohere Health使用AI来简化患者的先前授权流程，以确保及时获得护理。他们的共同统一平台允许健康计划创建数据驱动的护理路径，减少压力和成本。纽约的Flatiron Health提供基于云的肿瘤软件，该软件在全国范围内连接癌症中心，以改善治疗方法，并使用先进技术（如人工智能）加速研究。该技术提供了数十亿癌症患者数据点的见解，从而增强了患者护理。伊利诺伊州埃文斯顿市的全球咨询公司ZS通过AI，销售，市场营销，分析和数字化转型专业知识来帮助企业挑战医疗保健挑战。他们利用医学技术和生命科学等行业的复杂AI工具。几家公司正在利用AI技术来改善医疗保健结果。Healthee的员工福利应用程序在纽约依靠AI来指导员工通过可用的覆盖范围和治疗选择。其虚拟助手Zoe为与福利相关的问题提供了个性化答案。Pfizer在纽约使用AI来研究各种疾病的新药候选者，包括COVID-19治疗（如Paxlovid）。使用模拟和建模具有高潜在有效性的科学家模型化合物。takeda开发治疗和疫苗，以解决腹腔疾病等疾病。武田采用AI用于罕见的自身免疫性疾病和登革热，使用它来开发新药物并优化现有治疗方法。Enlitic开发了深度学习的医学工具来简化放射学诊断，分析非结构化的医疗数据，以使医生更好地了解患者需求。巴比伦旨在通过专注于预防，为AI引擎提供交互式症状检查器，提供知情和最新的医疗信息，以重新设计医疗保健。蝴蝶网络设计AI驱动的探针，用于在各种情况下进行超声检查，为麻醉，初级保健，急诊医学和其他领域创建3D可视化。CloudMedx使用机器学习来通过预测分析来改善患者旅行，管理患者数据，临床病史和付款信息，从而生成洞察力。BioFourmis将患者和卫生专业人员与基于云的平台联系起来，集成移动设备和可穿戴设备，以收集AI驱动的见解并进行虚拟访问。公司的平台通过从过去的记录中找到重要的患者详细信息来节省时间。标题Health结合了AI和超声技术，用于早期疾病识别，并实时指导提供者进行超声波处理。Corti的平台利用AI来改善紧急医疗服务操作，总结紧急电话，加快文件并跟踪员工绩效。基于旧金山的Atomwise正在使用AI通过以前所未有的量表分析遗传化合物来对抗埃博拉病毒和多发性硬化症。南旧金山的Freenome通过筛查，测试和血液检查利用AI进行癌症检测。 犹他州的递归通过其OS加速了药物发现，从而生成和分析了大型生物学和化学数据集。 Intitro在旧金山将生成的AI应用于人类疾病生物学，生成细胞数据和临床见解，以刺激新的医学开发。 Owkin在纽约采用AI来通过识别靶标，建议组合和建议重新分配治疗来增强癌症治疗。 多伦多的深基因组学利用其AI平台来寻找神经肌肉和神经退行性疾病药物的候选者。 IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。 在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。 Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。南旧金山的Freenome通过筛查，测试和血液检查利用AI进行癌症检测。犹他州的递归通过其OS加速了药物发现，从而生成和分析了大型生物学和化学数据集。Intitro在旧金山将生成的AI应用于人类疾病生物学，生成细胞数据和临床见解，以刺激新的医学开发。Owkin在纽约采用AI来通过识别靶标，建议组合和建议重新分配治疗来增强癌症治疗。多伦多的深基因组学利用其AI平台来寻找神经肌肉和神经退行性疾病药物的候选者。IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。 在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。 Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。这使医疗保健专业人员能够创建更详细的患者资料，同时还要考虑社会不平等。Oncora医学通过其平台协助肿瘤学家参与癌症研究和预防，该平台可自动化记录并确定高危人群进行临床试验。AICURE可以帮助医疗团队在使用AI和计算机视觉的临床试验期间跟踪患者对药物治疗方案的遵守。公司的移动应用程序提供了对患者行为的实时见解，使临床团队在必要时可以进行干预。Pathai利用机器学习技术来帮助病理学家进行准确的诊断，目的是减少癌症诊断和开发个性化治疗方法的错误。在100,000个DNA区域内的癌症信号的Galleri测试筛选，可以预测与癌症相关的组织或器官。Linus Health通过其专有评估技术DCTClock致力于对大脑健康进行现代化，该技术将传统的笔和纸时钟绘图测试数字化，以分析100个指标的认知功能。viz.ai帮助护理团队使用AI驱动的解决方案对医疗紧急情况的反应更快。RITH RETION位于洛杉矶，已开发出一种自动化系统，该系统综合了电子病历数据以诊断患者并提供个性化的护理建议。同时，由哈佛医学院团队创立的浮标健康提供了AI驱动的症状检查器，可指导患者进行正确的治疗。在波士顿，贝丝以色列女执事医疗中心正在使用AI-Hehanced显微镜快速扫描血液样本中的致命细菌。迭代健康适用于胃肠病学，使患者招募进行临床试验自动化，并帮助医生识别癌性息肉。virtusense使用AI传感器来跟踪患者运动并预测潜在的下降，而克莱利的数字护理平台分析了心血管健康，并建议个性化的治疗计划。Novo Nordisk还与Valo Health合作，使用AI驱动的计算平台和人体组织建模技术开发新的心脏代谢疾病治疗。这些创新的解决方案旨在通过更快的诊断，治疗和护理决定来挽救生命。Bioxcel Therapeutics利用AI发现和开发免疫肿瘤和神经科学中的创新药物。该公司的药物重新创新计划利用AI来发现现有药物的新应用或确定合适的患者。与2型糖尿病（例如2型糖尿病）抗击的创新方法涉及将物联网技术，AI，数据科学，医学，医学和医疗保健专业知识相结合。这种融合可以创建人类代谢功能的数字表示，称为全身数字双胞胎，该功能结合了成千上万的健康数据点，日常活动和个人喜好。在加利福尼亚州的山景中，Qventus利用AI来应对医院的运营挑战，包括急诊室和患者安全。他们的自动化平台优先考虑患者疾病和伤害，同时跟踪医院的等待时间以优化护理服务。微妙的医疗利用AI来提高放射学部门的图像质量。同时，克利夫兰诊所与IBM合作开发了Discovery Accelerator，该计划将AI与医学研究合并。这种伙伴关系旨在通过开发针对基因组学，化学和药物发现以及人群健康分析的基础设施来加快医疗保健突破。在马里兰州巴尔的摩，约翰·霍普金斯医院（Johns Hopkins Hospital）与GE Healthcare合作，使用预测性AI技术来增强患者护理。他们的工作队有效地增加了医院活动的优先级，导致患者在急诊室的分配速度快38％。一滴提供了一种谨慎的解决方案，用于通过其一个Drop Premium应用程序来管理糖尿病和高血压以及体重管理等慢性病。这个交互式平台提供了现实世界中专业人士的教练，由AI提供动力的预测性葡萄糖读数，学习资源以及对从各种设备的读取的日常跟踪。他们的Sirtlepet和微微妙产品可以增强MRI和PET扫描，同时减少图像噪声，从而每天扫描更多患者，从而缩小等待时间。twill被描述为“智能治疗公司”，为企业，制药公司和健康计划提供了数字医疗保健产品以及合作伙伴，以开发用于管理多发性硬化症和牛皮癣等医疗状况的个性化护理轨道。这些个性化计划可以包括数字治疗，护理社区和教练选择。Augmedix为医院，卫生系统，个人医生和小组实践提供了一套支持AI的医疗文档工具。他们的产品利用自然语言处理和自动语音识别来节省用户时间并提高效率。医疗保健中的云计算：利用AI来提高患者满意度云计算正在通过利用人工智能（AI）来改善医疗保健，以提高患者满意度，简化临床工作流程和推动创新。####基于云的AI应用程序的示例：1。** Greenlight Guru **：使用机器学习来检测网络设备中的安全风险，提供自动计算的风险评估和行业数据聚合。** tempus **：将AI应用于大量的临床和分子数据集，以个性化医疗保健治疗，为医生提供有关放射学，心脏病学和神经病学的见解。**封闭环境**：使用AI端到端的平台，使用AI来发现高危患者，建议治疗方案并收集循环反馈以进行外展和参与策略。####新兴技术： - ** Beacon Biosignals **：开发EEG分析平台利用机器学习算法来提高药物开发成功率。- ** Proscia **：利用具有AI驱动图像分析的数字病理软件来检测癌细胞中的模式，简化数据管理并支持癌症发现和治疗。- ** H2O.AI **：分析医疗保健数据以挖掘，自动化和预测过程，包括ICU转移，临床工作流程和医院获得的感染。- ** akasa **：自动为医疗保健提供者进行管理任务，使员工能够专注于高优先级领域，同时保持索赔管理的准确性。- **替代性外科手术**：将虚拟现实与AI -Sable Abled机器人结合起来，用于微创手术，使外科医生能够详细探索患者的身体。####关键好处： - 通过个性化护理提高患者满意度 - 增强的临床工作流程和效率 - 提高了医疗保健提供者的生产力 - 增强的决策能力 - 简化的行政任务这些云计算和AI的最先进应用程序为医疗保健领域彻底改变了健康，有效，有效，患者和患者，并彻底改变了医疗保健领域。医疗保健中的区块链：17个示例了解精确的网络刀系统利用AI和机器人技术来精确治疗癌性肿瘤。该技术使提供者能够为每个患者的立体定向放射外科手术和立体定向的身体放射治疗。机器人的实时肿瘤跟踪功能使医生和外科医生可以针对受影响的地区而不是整个身体。在加利福尼亚州的桑尼维尔（Sunnyvale），直觉的DA Vinci平台具有相机，机器人臂和手术工具，可帮助您进行最小的侵入性程序。这些平台不断获取信息，并向外科医生提供分析以改善未来的程序。da vinci已协助超过1000万个运营。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器人学院开发了Heartlander，这是一种旨在促进心脏治疗的微型移动机器人。在医师的控制下，这个微小的机器人通过一个小切口进入胸部，单独导航到心脏的特定位置，遵守心脏表面，并进行治疗。在荷兰的埃因霍温（Eindhoven）中，Microsure的机器人帮助外科医生克服了人类的身体局限性。公司的运动稳定器系统旨在提高手术过程中的性能和精度。可以通过操纵杆来控制其Musa手术机器人的手术机器人。Laudio旨在帮助一线经理建立高性能的团队。该公司的技术利用AI驱动的建议来推动有针对性的管理措施，以帮助简化前线医疗工作者的工作流程。Laudio的目标是提高效率，员工参与度和患者经验。最终的医疗保健提供医疗保健情报软件，将第三方数据，二级和专有研究转换为可行的见解。它旨在提供有组织，可搜索和用户友好的平台。该公司帮助医疗保健空间中的企业将其产品推向目标受众。形成生物是一家使用AI开发新药物的制药公司。公司在整个开发，制造和营销中都利用AI。其目标是加速药物开发管道并更有效地为患者获取新产品。努力健康旨在通过服务和技术来改造肾脏疾病护理，从而优先考虑早期识别和有助于降低总体成本的反应。它为客户提供了使用预测性和比较数据来设计家庭优先透析选项和综合护理计划的本地提供商。IMO健康利用AI来通过保持准确的手术词典并将文档与监管要求保持一致来提高临床数据质量。其解决方案适合各种组织，包括健康计划，提供者和研究计划。Artera的患者沟通平台利用AI模型和基础设施来促进患者访问，减少员工的响应时间并提高员工与患者比率。公司的生成AI和分类模型通过将高优先级消息移至顶部来确定收件箱管理。Arcadia的数据平台使医疗保健提供者能够通过统一来自各种来源的数据的见解来简化操作并积极护理。其生成的AI助理提供了跨财务风险，合规性和护理管理等领域的背景和建议。AI在医疗保健中结合了机器学习，自然语言处理，深度学习和其他技术，以增强卫生专业人员的能力，患者经验和疾病检测。像Eliseai，Cohere Health，Pfizer，Butterfly Network和Novo Nordisk这样的公司都利用AI用于自动化，数据分析和治疗计划。AI的好处包括运营效率，个性化治疗计划和快速数据处理，可以加速医疗诊断。但是，AI系统并不可靠，可能会产生错误或有偏见的结果，从而引起人们对可信度和数据隐私的担忧。