XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArmonk
COVID-19 疫情后荷兰全年呼吸道合胞病毒传播情况：一项前瞻性全国性观察和建模研究
要求参与医院的合作者每周共享数据。研究团队进行了跟进和数据验证，以确保数据质量。数据被输入 Castor 电子数据采集系统 [5]。我们分析了以下时期患者年龄分布的潜在差异：COVID-19 之前（2018-2019 年和 2019-2020 年冬季 [10 月至 4 月]）、COVID-19 夏季疫情（2021 年 5 月至 8 月）和 COVID-19 流行期（2021 年 9 月至 2022 年 8 月）。使用诊断治疗组合 (DBC) 代码（3210：RSV 细支气管炎；3208：下呼吸道感染；3104：上呼吸道感染）收集回顾性 COVID-19 之前数据。使用患者档案手动确认 RSV 阳性入院情况。我们使用 Mann–Whitney U 检验来确定亚组之间的统计学显著差异（定义为 P < .05）。分析使用 SPSS 26.0 版软件（IBM，纽约州阿蒙克）进行。乌得勒支大学医学中心医学研究伦理委员会免除了本研究的伦理批准。
如何引用这篇文章Almousa a y，hakami o a，qutob r a等。 （2023年5月29日）知识，态度和实践对糖尿病和糖尿病
这项横断面研究采用了一份在线问卷，该问卷改编自阿卜杜拉曼（Abdulrahman）等人先前的一项研究，他采用了从密歇根州糖尿病研究中心获得的“糖尿病知识测试（DKT）”问卷调查，并转化为阿拉伯语。相应的作者授予在我们的项目中使用它[8]。修改了人口统计部分以与我们的研究人群保持一致。问卷是在GoogleForm®上创建的，分为三个部分：人口统计学，知识，态度和实践。随后，数据收集器通过数字平台分发给参与者，以使用便利采样技术在2022年7月至2022年11月之间收集数据。在调查开始时包括知情同意书和信息真实性的声明，参与是自愿的。根据95％的置信度，2.7％的误差和23％的人口比例确定最小样本量为934。研究参与者由诊断为T2DM的沙特阿拉伯和非苏尼族成年人（> 18岁）组成，在研究期间居住在沙特阿拉伯，并从公共或私人医疗机构获得医疗保健，无论其疾病持续时间如何。排除标准包括T1DM，孕妇和居住在沙特阿拉伯以外的参与者。使用SPSS（IBM Corp.，Armonk，NY）分析了数据，并对结果进行了审查，列表和比较统计显着性。<= 0.05的p值被认为具有统计学意义。因变量是患者的知识，态度和实践，而自变量是社会人口统计学特征。
高血压和非糖尿病尼日利亚孕妇...
怀孕的背景，妇女经历生理变化，可能会增加胰岛素抵抗的风险，并以后的生活中代谢综合征。这项研究评估了不同胎龄在糖尿和蛋白尿中孕妇未来代谢综合征的风险。方法是从尼日利亚西南部的卫生设施中招募的八个参与者，它们分为三类：基于尿液分析结果，糖尿症（n = 32），蛋白尿（n = 27）和对照（n = 27）。使用Windows 25.0版的IBM SPSS统计信息（IBM Corp，Armonk，NY，美国，美国）分析数据。组。使用Pearson相关性确定变量之间的关联。线性回归分析以预测未来代谢综合征的风险。糖尿，蛋白尿和对照的结果参与者分别为29.19（SD 6.04），27.15（SD 4.37）和25.74（SD 4.67）年。糖尿基组具有较高（p = 0.01）甘油三酸酯，HOMA-IR和A阳性关联（P = 0.001），FBG和HBA1C之间。线性回归分析预测了糖尿和蛋白尿的未来代谢综合征的未来风险（p <0.05），其血浆胰岛素值分别为糖尿病和蛋白尿。结论健康志愿者患有糖尿和蛋白尿的志愿者患有代谢综合征的风险更大。
抗癌药物不良反应模式
摘要简介：抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的：这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行，旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法：对患者进行 6 个月的随访，以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 22.0。（纽约州阿蒙克）分析数据，并以描述性统计的形式呈现。结果：每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51（平均值 ± 标准误差）种药物。所有接受抗癌化疗的患者（100%）均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准，99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法，100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的，43.53% 的反应是无法预防的。结论：在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
医疗保健革命
医疗保健行业面临着复杂的挑战，需要创新的解决方案来提高诊断准确性、治疗效果和数据管理。量子计算以其独特的能力，有可能彻底改变医疗保健的各个方面。这篇叙述性评论批判性地审查了关于量子计算在医疗保健中的应用的现有文献，重点关注其在增强诊断、数据处理和治疗计划方面的效用。量子计算比传统计算机更有效地处理大型复杂数据集的能力可以显著影响基因组学、医学成像和个性化医疗等领域。量子算法可以加速识别与疾病相关的遗传标记，促进医学图像的分析，并根据个人基因图谱优化治疗计划。此外，量子密码学为保护敏感的患者数据提供了强大的安全解决方案，这是医疗保健越来越依赖数字平台的关键需求。尽管前景光明，但将量子计算整合到医疗保健中仍面临技术、道德和监管挑战。量子硬件的脆弱性、纠错的需要以及量子系统的可扩展性阻碍了其广泛采用。此外，还必须解决患者隐私和数据安全问题，以及更新监管框架的必要性。研究人员、医疗保健提供者和技术开发人员正在进行的研究和协作对于克服这些障碍并充分发挥量子计算在医疗保健领域变革的潜力至关重要。随着量子计算的不断发展，它对医疗保健未来的影响可能是深远的，从而可以更早地发现疾病、提供更加个性化的治疗并改善患者的治疗效果。例如，量子计算已被用于增强药物发现过程，D-Wave Systems（加拿大本拿比）等公司展示了用于药物研究的更快的分子模拟，IBM（美国阿蒙克）的量子系统被用于模拟化学反应以开发新药。
军事飞行期间飞行员的体液平衡
我们在 2014 年 2 月至 5 月期间进行了一项前瞻性观察研究。这项研究包括以色列空军 (IAF) 飞行学院以及教学和作战中队的 48 名参与者。中队包括固定翼运输机（Beechcraft Bonanza 和 King Air）、运输直升机（Blackhawks）和战斗机（Skyhawks 和 Falcon F16B）。我们排除了女性飞行员，因为 IAF 中的女性飞行员数量非常少，并且激素和月经状态的变化可能会影响体液平衡。7 我们还排除了正在服用任何药物或生病的飞行员。所有参与者均已获得知情同意。本研究已获得以色列国防军医疗队机构审查委员会的批准。所有参与者在飞行前均使用尿液试纸测量比重（SG，通过 Cobas 的 Combur10-Test 目测；尿液 SG 高于 1.020 被认为是脱水），并在仅穿着内衣的情况下使用电子秤（由 Beurer manufacturing, Golborne, UK）测量体重（以千克为单位，四舍五入到最接近的 100 克）。飞行员完成了一份问卷，其中包括有关计划飞行的数据、飞行前一晚的睡眠时间以及他们是否在飞行前 24 小时内进行过锻炼。身高是从医疗记录中获得的，BMI 的计算方法是体重（千克）除以身高（米）的平方。飞行是常规中队计划的一部分，并非由调查人员设计的。飞行后数据包括仅穿着内衣时用同一电子秤测量的体重、尿液试纸测量比重，以及一份填写完整的问卷，其中包括有关飞行期间食物和液体摄入量和排尿的数据，以及实际飞行细节。飞行前后对飞行员在飞机上摄入的食物和液体进行了称重。每次飞行时，使用气象袖珍仪表（Kestrel 1000 风速计，明尼阿波利斯，明尼苏达州）在地面测量环境热应激，并用热应激指数表示。飞行期间的液体损失计算为飞行前体重加上液体和食物摄入量，再减去飞行后体重。结果进一步根据飞行时间（以分钟为单位）进行标准化。我们认为体重减轻 1% 是有意义的体液流失。统计分析采用 SPSS v.22（IBM，纽约州阿蒙克）进行。统计显著性定义为 P , 0.05。
在 IBM 量子计算机上实现一种用于估计有限方阱势中粒子能量的量子算法
通过 QASM 语言，这是 IBM Q Experience 团队发明的一种用于创建量子电路的语言。另一方面，第二种方法是编写 Python 代码并使用名为 QISKit [32] 的 Python 软件开发工具包 (SDK) 运行它们，它适用于所有类型的算法。因此，我们在本文中展示的工作是使用 QISKit 进行的。可通过云端公开访问的量子设备分别由 IBM Q 5 Yorktown (ibmqx2) 、IBM Q Burlington 、IBM Q 5 London 、IBM Q Essex 、IBM Q Vigo 和 IBM Q Ourense（六个 5 量子比特设备）以及 IBM Q 16 Melbourne 和 IBM Q Armonk（16 量子比特和 1 量子比特设备）表示。用于模拟的经典后端称为 IBMQ QASM 模拟器。所有后端都与一组由单量子比特旋转和相移门组成的量子门一起工作。所有其他单量子比特门（如 X、S、R z 等）一般都是由这三个门的序列构成的，它们与 CNOT 一起构成量子门的通用集。除了量子比特的数量之外，所提到的量子设备在量子比特连接或拓扑方面也有所不同，IBM Q Experience 将其称为设备的耦合图 [33]。在本文中，我们修改并在 IBM 量子计算机上实现了参考文献 [34] 中研究的量子算法，使用相位估计技术找到有限方阱势一维薛定谔方程的基态和第一激发态的能量特征值。我们使用试验波函数作为初始状态，并在位置和动量空间中将其离散化。我们还在希尔伯特空间中构建了时间演化矩阵，其中定义了计算基向量（即量子比特态）。然后，我们将时间演化电路应用于最初准备的寄存器，并使用相位估计方法获得包含能量的相位。我们表明，所提出的算法可以以合理的误差实现预期结果。除了众所周知的量子相位估计方案外，我们还讨论了迭代相位估计方法的实现，以减少电路尺寸和量子比特数，从而有效利用 IBM 量子计算资源。最重要的是，为了充分利用 5 量子比特 IBM 后端，我们通过选择迭代相位估计技术将电路尺寸从文献 [34] 中使用的 8 个量子比特缩短到 5 个。本文组织如下。第 3 节描述了基于相位估计方法的量子算法的步骤。要执行数字量子模拟，我们需要设计时间演化算子来找到系统的能量特征值。此外，坐标应该离散化，初始波函数在网格点上近似。我们还解释了本文使用的两种相位估计算法。在第 4 部分中，我们解释了如何为时间演化算符中的动能和势能项构造量子门。第 5 节给出了结果和讨论，第 6 节讨论了最后的评论。
IBM 2020 年战略更新新闻稿
IBM 将加速混合云增长战略并分拆市场领先的托管基础设施服务部门 • IBM 将专注于混合云增长，这是一个 1 万亿美元的市场机遇 • 新上市公司将作为全球第一大托管基础设施服务提供商推出 • IBM 还宣布了 2020 年第三季度初步业绩 纽约州阿蒙克，2020 年 10 月 8 日——IBM（纽约证券交易所代码：IBM）今天宣布将加速其混合云增长战略，以推动客户的数字化转型。此外，IBM 将其全球技术服务部门的托管基础设施服务部门分拆为一家新的上市公司（“NewCo”）。这将创建两家行业领先的公司，每家公司都具有战略重点和灵活性，以推动客户和股东价值。此次分拆预计将以免税方式分拆给 IBM 股东，并于 2021 年底完成。IBM 首席执行官 Arvind Krishna 表示：“IBM 专注于价值 1 万亿美元的混合云机遇。客户对应用程序和基础设施服务的购买需求正在发生变化，而我们混合云平台的采用正在加速。现在是创建两家专注于各自最擅长领域的市场领先公司的最佳时机。IBM 将专注于其开放的混合云平台和 AI 功能。NewCo 将具有更大的灵活性，可以设计、运行和现代化全球最重要组织的基础设施。两家公司都将走上更好的增长轨道，拥有更强的合作能力和抓住新机遇的能力——为客户和股东创造价值。”IBM 执行董事长 Ginni Rometty 表示：“我们已经为 IBM 做好了迎接混合云新时代的准备。” “我们多年的转型为开放混合云平台奠定了基础，随后我们通过收购 Red Hat 加速了这一进程。与此同时，我们的托管基础设施服务业务已成为行业领导者，在复杂和关键任务基础设施工作方面拥有无与伦比的专业知识。作为两家独立的公司，IBM 和 NewCo 将利用各自的优势。IBM 将加速客户的数字化转型之旅，而 NewCo 将加速客户的基础设施现代化工作。这一重点将为我们的客户带来更大的价值、更多的创新和更快的执行。” IBM，领先的混合云和人工智能公司 IBM 将专注于其开放的混合云平台，这代表着 1 万亿美元的市场机会。在 IBM 混合云基础的基础上，该公司收购了 Red Hat，为客户释放云的全部价值，进一步加速该平台的采用。该平台促进了强大人工智能功能的部署，以实现数据、应用程序现代化服务和系统的力量。所有这些都以安全性、无与伦比的垂直行业专业知识、并坚定致力于客户对 IBM 所期望的开源创新。
幻影威胁：越南空战中的 F-4
1 Lou Drendel 在 Lou Drendel 的《美国空军幻影战机实战》（德克萨斯州卡罗尔顿：中队/信号出版社，1987 年）的前言中说道：“一本书中不可能汇聚足够多的赞美之词来充分描述麦克唐纳道格拉斯 F-4 幻影 II。”这家出版社出版了一系列以类似术语突出介绍幻影的书籍。其他同类书籍包括百科全书，重点介绍幻影和其他飞机的技术方面。其中最好的包括 Lou Drendel 的《F-4 幻影 II 实战》（密歇根州沃伦：中队/信号出版社，1972 年）；Lou Drendel 的《越南空战》（纽约：Arco 出版社，1968 年）； Lou Drendel，《东南亚空战：图解记录》（德克萨斯州卡罗尔顿：中队/信号出版社，1982 年）；Amy E. Williams，《美国战斗机》（纽约：巴诺书店，2004 年）；Peter Davies，《美国海军 F-4 鬼怪 II 对战越南副空军米格 17/19》（纽约：鱼鹰出版社，2009 年）；Peter Davies，《F-4 鬼怪 II 对战米格 21：美国空军和越南副空军在越南战争中》（纽约：鱼鹰出版社，2004 年）；Peter Davies 和 Jim Laurier，《美国空军 F-4 鬼怪 II 米格杀手 1965-1968》（牛津：鱼鹰出版社，2004 年）；Peter Davies，《美国空军 F-4 鬼怪 II 米格杀手 1972-73》（牛津：鱼鹰出版社，2005 年）；彼得·戴维斯、亚当·图比、亨利·莫斯黑德，《美国空军麦克唐纳·道格拉斯 F-4 鬼怪 II》（长岛市，Osprey Publishing，2013 年）；安东尼·M·索恩伯勒，《鬼怪的故事》（纽约：武器与装甲出版社，1994 年）；安东尼·M·索恩伯勒，《美国空军鬼怪：战术、训练和武器》（纽约：武器与装甲出版社，1988 年）；沃尔特·J·博因，《战斗中的鬼怪》（华盛顿：史密森学会出版社，1985 年）；恩佐·安杰鲁奇和彼得·M·鲍尔斯，《美国战斗机》（纽约：Orion，1987 年）；劳埃德·S·琼斯，《美国战斗机》（福尔布鲁克：Aero Publishers，1975 年）；和 Mick Spick 的《全天候战士：寻找终极战斗机》（伦敦：武器与装甲出版社，1994 年）。在学术环境中研究幻影战机的一个罕见例子是 Glenn E. Bugos 的《F-4 幻影 II 工程：零件到系统》（安纳波利斯：海军学院出版社，1996 年），尽管这项工作侧重于工程和军事工业综合体。虽然幻影战机在这些“爱好者”作品中仍然很受欢迎，但一些关于该时期和空战的学术概述在更大的背景下简要提到了幻影战机，而一些则完全忽略了它。存在几篇关于越南战争整体的有用概述，其中许多只是间接讨论空战，而没有具体研究幻影战机。最有用和最简洁的概述是 George C. Herring 的《美国最长的战争：美国和越南，1950-1975》（纽约：麦格劳-希尔，1996 年）。此类别中的重要条目包括 Robert F. Dorr 的《河内空战》（纽约：布兰德福德出版社，1988 年）；Rene Francillon 的《越南：空中战争》（纽约：Arch Cape Press，1987 年）；Peter B. Mersky 和 Normal Polmar 的《越南海空战争》（安纳波利斯，美国航海和航空出版公司，1981 年）；George W. Baer 的《百年海权：美国海军，1890-1990》（斯坦福：斯坦福大学出版社，1994 年）；Robert W. Love, Jr. 的《美国海军史》，第 2 卷。Bernard C. Nalty 编，《有翼之盾，有翼之剑：美国空军史，第 2 卷》（华盛顿特区：空军历史和博物馆计划，美国空军，1997 年）；Jacob Van Staaveren，《逐渐失败：1965-1966 年北越空战》（华盛顿特区：空军历史和博物馆计划，美国空军，2002 年）；Wayne Thomspon，《往返河内：美国空军和北越，1966-1973 年》（华盛顿特区：史密森学会出版社，2000 年）；John Schlight，《南越战争：进攻岁月，1965-1968 年》（华盛顿特区：空军历史和博物馆计划，美国空军，1999 年）； John Schlight，《一场旷日持久的战争：美国空军在东南亚，1961-1975》（华盛顿特区：空军历史和博物馆计划，1996 年）；以及官方空军历史：Carl Berger 编辑，《美国空军在东南亚，1961-1973》（华盛顿特区：空军历史办公室，1977 年）。其他值得注意的条目包括 Stanley Karnow，《越南：历史》（纽约：Viking，1983 年）；Guenter Lewy，《美国在越南》（纽约：牛津大学出版社，1978 年）；以及 David W. Elliott，《越南战争：湄公河三角洲的革命和社会变革，1930-1975 年》（Armonk：M.E.Sharpe，2003 年）。
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。