XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFlatiron
David Kristjanson Duvenaud
邀请在2024年12月AI的全球问题上关于AI的全球问题的神经访问研讨会2024年12月在2024年12月的开放问题，2024年10月CIFAR DEEP LEAD LEAVY SUMMLE暑期夏季学校2024年7月，多伦多大学学生AI学生AI大学学生AI 2023年1月2023年1月1月1月的剑桥大学cambridge University computational and Biological Lab Scienter 2022年多伦多大学学校（高中）研究俱乐部（远程）2022年4月神经研讨会：编程语言和神经成像系统（遥远）2021年12月Schwartz-riesman Institute Institute研讨会系列（远程）2021年11月）ICCV ICCV ICCV关于Neural Architect on Neural Architect：现在和未来的（远程（遥远）2021年10月20日至2021年10月20日Keynote：K. ICML Workshop on Time Series (remote) July 2021 Oxford University, StatML Centre for Doctoral Training Seminar (remote) July 2021 Centre for Mathematics and Algorithms for Data, University of Bath (remote) July 2021 Microsoft Research AutoML Lecture Series (remote) May 2021 Flatiron Institute, Center for Computational Mathematics May 2021 ICLR Workshop on Deep Learning for Simulation (remote) April 2021 University College伦敦，DeepMind/Ellis CSML研讨会系列（遥控）2021年2月，贝叶斯深度学习（远程）Neurips Europe Meetup 2020年12月Neurips研讨会：超越反射（远程）2020年12月
特异性，协同性和剪接修改药物的机制
Title: Specificity, synergy, and mechanisms of splice-modifying drugs Authors : Yuma Ishigami 1,† , Mandy S. Wong 1,2,† , Carlos Martí-Gómez 1 , Andalus Ayaz 1 , Mahdi Kooshkbaghi 1 , Sonya Hanson 3 , David M. McCandlish 1 , Adrian R. Krainer 1,* , Justin B. Kinney 1，*。隶属关系：1。Cold Spring Harbour实验室，纽约州冷泉港，美国11724，美国。2。当前地址：横梁治疗学，马萨诸塞州剑桥，美国02142，美国。3。flatiron Institute，纽约，纽约，10010，美国。†同等贡献。*通信：krainer@cshl.edu（ark），jkinney@cshl.edu（jbk）。摘要：针对MRNA剪接的药物具有很大的治疗潜力，但是对这些药物的工作原理的定量了解受到限制。在这里，我们引入了机械解释的定量模型，以针对剪接修改药物的序列特异性和浓度依赖性行为。使用大量平行的剪接测定，RNA-seq实验和精确剂量反应曲线，我们获得了两种用于治疗脊柱肌萎缩的两种小分子药物Risdiplam和Branaplam的定量模型。的结果定量地表征了Risdiplam和Branaplam对于5'剪接位点序列的特异性，这表明Branaplam通过两种不同的相互作用模式识别5'剪接位点，并证明了SMN2 Exon 7的Risdiplam活性的普遍的两点假设。结果还表明，在小分子药物和反义寡核苷酸药物中，异常的单药合作以及多药协同作用是促进外生包容的。Nusinersen 11–我们的定量模型阐明了现有治疗的机制，并为新疗法的合理发展提供了基础。引言替代性mRNA剪接已成为药物发育的主要重点1-10。已经开发了三种剪接改良药物 - Nusinersen，Risdiplam和Branaplam，以治疗脊柱肌肉萎缩（尽管Branaplam已撤回）。所有三种药物都通过促进SMN2外显子7。
一线治疗对晚期非小细胞肺癌患者的比较有效性1-49％
PD-L1表达1-49％的癌症患者简介：肺癌，尤其是非小细胞肺癌（NSCLC），仍然是全球癌症相关死亡率的主要原因。免疫疗法彻底改变了晚期NSCLC的治疗局势，但针对具有程序性死亡凸液1（PD-L1）表达水平在1-49％之间的最佳一线治疗仍然尚不确定。目的：研究对1-49％之间PD-L1表达水平的晚期NSCLC患者的不同一线治疗选择的比较有效性。方法：我们使用来自Flatiron Health数据库的患者数据进行了回顾性分析。我们的患者样本包括在2016年至2021年之间诊断为晚期NSCLC的成年患者，PD-L1表达水平范围从1-49％。评估的治疗方式包括免疫疗法（IO），IO与白铂双压化疗相结合和单独的双血压化疗。无进展生存期（PFS）和总生存率（OS），以调整潜在的混杂因素。结果：在3,907名合格的患者中，与单独IO相比，单独接受IO +铂二脑双重和铂二核的患者的PFS明显更高（HR 0.84，95％CI：0.74- 0.95，P = 0.005； HR 0.005; HR 0.86，95％CI：0.76-0.6-0.98，PFS：0.76-0.98，p = 0.02。在对潜在的混杂因素调整了多变量的COX-COX比例危害回归之后，仅IO仍然与增加的进展风险增加有关。但是，在考虑总体生存期时，仅白金双线疗法比单独的IO具有优势。但是，就OS概率而言，IO和IO + Platinum Doublet OS概率相似（HR 1.06，95％CI：0.95-1.18，p = 0.3），而铂双静脉治疗的效率明显高于IO（HR 0.89，95％CI：0.89，95％CI：0.80 CI：0.8000-1.00-1.00，p = 0.00.0444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444年。结论：将基于铂的化学疗法添加到免疫疗法或单独使用化学疗法可能会延迟PD-L1 1-49％的晚期NSCLC患者的疾病进展。有必要进行进一步的研究来验证这些发现和为该患者人群指导治疗决策。
与poly相关的现实结果（adp-ribose ...
with〜19880例新病例和12,810例死亡，预计在2022年，卵巢癌（OC）是美国妇女妇女癌症死亡的主要原因。1,2尽管OC女性的存活率一直在增加，但原发性OC（AOC）患者的总体结局仍然很差，估计5年生存率约为31％。1 - 3主要AOC的首选第一线（1L）治疗包括手术和基于铂的Che- maperapy（PBCT），具有或不接受抗二氧化治疗的结合。4 - 6对于从1L治疗中获得完全或部分反应的患者，近年来，AOC景观已经发展为包括维护疗法。自2018年以来，美国食品药品监督管理局已批准了2个聚（ADP-核糖）聚体（PARP）抑制剂，用于OC的1L维护治疗。与安慰剂相比，Niraparib和Olaparib都是PARP抑制剂（PARPI），表现出改善的无进展生存率（PFS）。7,8 Niraparib单治疗在1L维护环境中的生物标志物状态如何，为所有患者表示，而Olaparib单疗法则被批准用于BRCA-肿瘤（BRCA M）肿瘤的患者。7 - 11 Olaparib与贝伐单抗联合使用，在1L环境中为同源重组（HRD）肿瘤的患者批准。9尽管临床试验中PARPI维持疗法有益的证据，但许多对1L PBCT反应完全或部分反应的患者继续接受主动监测（AS），而不是接受维护治疗。因此，随着AOC治疗局势的不断发展，需要进一步的证据来反映现实世界的实践，以表征1L PARPI维护疗法的结果，而AS则相比。这种现实世界的证据可以帮助支持临床试验中观察到的结果，以提供进一步的临床决策证据。为了解决这个现实世界中的证据差距，我们使用了来自Flatiron Health EHR衍生的数据库中的患者水平电子健康记录（EHR）数据进行了回顾性观察性研究，以评估主要AOC中1L PARPI维持的趋势。然后，我们将PARPI单药治疗疗法的现实世界中的PFS（RWPF）与AS进行了比较。
实现人工智能在基因组学中的临床应用：AMIA 基因组学和转化生物信息学工作组的观点
1 犹他大学医学院医学遗传学系，犹他州盐湖城 84112，美国，2 雪松西奈医学中心企业信息服务部，加利福尼亚州洛杉矶 90025，美国，3 奥兰治县儿童医院信息服务部，加利福尼亚州奥兰治 92868，美国，4 梅奥诊所个体化医学中心定量健康科学系计算生物学系，明尼苏达州罗切斯特 55905，美国，5 Flatiron Health，纽约州纽约 10013，美国，6 南达科他大学桑福德医学院内科系，南达科他州苏福尔斯 57107，美国，7 梅奥诊所个体化医学中心人工智能与信息学系，明尼苏达州罗切斯特 55905，美国，8 EverMed Genetics and Genomics Consulting LLC，美国南卡罗来纳州格林维尔 29607，9 Walton Legal PLLC，美国犹他州默里 84123，10 CITRIS Health，CITRIS 和 Banatao 研究所，加州大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利 94720，美国，11 佛罗里达大学健康结果和生物医学信息学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32610，12 佛罗里达大学流行病学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 32610，13 南卡罗来纳医科大学公共卫生科学系，生物医学信息学中心，美国南卡罗来纳州查尔斯顿 29403，14 罗德岛医院和 Lifespan 医疗中心病理学和实验室医学系，美国罗德岛州普罗维登斯 02915，15 布朗大学沃伦阿尔珀特医学院病理学和实验室医学系，美国罗德岛州普罗维登斯02915，美国，16 约翰霍普金斯医学院医学和生物医学工程系，马里兰州巴尔的摩 21205，美国，17 布朗大学 Legorreta 癌症中心，罗德岛州普罗维登斯 02915，美国，18 宾夕法尼亚州立大学哈克生命科学研究所生物信息学和基因组学系，宾夕法尼亚州布卢姆斯堡 16802，美国，19 本·古里安大学内盖夫软件和信息系统工程系，以色列贝尔谢巴 8410501，20 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学学院精准健康中心，德克萨斯州休斯顿 77030，美国，21 基因组健康系，Geisinger，宾夕法尼亚州丹维尔 17822，美国 * 通讯作者：Nephi A. Walton，医学博士，理学硕士， FACMG，犹他大学医学院医学遗传学系，30 South 2000 East，盐湖城，UT 84112（nephi.walton@utah.edu）
剪接修饰药物的特异性、协同作用及机制
标题：剪接修饰药物的特异性、协同作用和机制作者：Yuma Ishigami 1,*、Mandy S. Wong 1,†,*、Carlos Martí-Gómez 1、Andalus Ayaz 1、Mahdi Kooshkbaghi 1、Sonya Hanson 2、David M. McCandlish 1、Adrian R. Krainer 1,‡、Justin B. Kinney 1,‡。附属机构：1. 冷泉港实验室，纽约州冷泉港，邮编 11724，美国。2. Flatiron 研究所，纽约州纽约，邮编 10010，美国。注：* 同等贡献。† 现地址：Beam Therapeutics，马萨诸塞州剑桥，邮编 02142，美国。 ‡ 通讯：krainer@cshl.edu (ARK)、jkinney@cshl.edu (JBK)。摘要：针对前 mRNA 剪接的药物具有巨大的治疗潜力，但对这些药物作用机制的定量理解有限。在这里，我们介绍了一个生物物理建模框架，可以定量描述剪接修饰药物的序列特异性和浓度依赖性行为。使用大规模并行剪接分析、RNA 测序实验和精确剂量反应曲线，我们将该框架应用于两种用于治疗脊髓性肌萎缩症的小分子药物 risdiplam 和 branaplam。结果定量地确定了 risdiplam 和 branaplam 对 5' 剪接位点序列的特异性，表明 branaplam 通过两种不同的相互作用模式识别 5' 剪接位点，并反驳了 risdiplam 在 SMN2 外显子 7 处活性的现行双位点假说。结果还更普遍地表明，单药协同作用和多药协同作用在促进外显子插入的小分子药物和反义寡核苷酸药物中广泛存在。因此，我们的生物物理建模方法阐明了现有剪接修饰治疗的机制，并为合理开发新疗法提供了定量基础。简介 替代性前 mRNA 剪接已成为药物开发的主要焦点 1-11。美国食品药品管理局批准的首个剪接校正药物是 nusinersen (又名 Spinraza™)，它是一种反义寡核苷酸 (ASO)，用于治疗脊髓性肌萎缩症 (SMA) 12–14。Nusinersen 通过结合 SMN2 前 mRNA 内含子 7 中的互补位点发挥作用，从而阻断剪接抑制剂 hnRNPA1/A2 的 RNA 结合，促进 SMN2 外显子 7 的包含，并挽救全长 SMN 蛋白表达。由于 nusinersen 分子较大且带负电荷，因此无法有效穿过血脑屏障，而是通过鞘内输送到脑脊液 14。小分子药物 risdiplam (又名 Evrysdi™ 或 RG7916；图 1A) 也被批准用于治疗 SMA 15–17。与 nusinersen 一样，risdiplam 可挽救 SMN2 外显子 7 的插入。与 nusinersen 不同，risdiplam 能够穿过血脑屏障，可以口服。结构数据显示，risdiplam 可结合并稳定由 5' 剪接位点 (5'ss) RNA 和 U1 snRNP 在特定 5'ss 序列处形成的复合物 18,19 。不过，RNA 序列编程 risdiplam 活性的定量方式尚未确定。使问题复杂化的是，两项研究表明 risdiplam 通过与外显子 7 内的第二个 RNA 位点结合进一步刺激 SMN2 外显子 7 的包含 18,20 ，并且该第二个 RNA 结合位点的存在显着增加了 risdiplam 对 SMN2 外显子 7 相对于人类转录组中所有其他 5'ss 的特异性。这种双位点假说已成为 risdiplam 药理特异性的主流解释 1,19,21–50 。然而，risdiplam 识别该第二个 RNA 位点的机制仍不清楚，该第二个 RNA 位点对 risdiplam 激活 SMN2 外显子 7 的定量影响也不清楚。第二种小分子药物 branaplam (又名 NVS-SM1 或 LMI070；图 1B) 也通过将 U1/5'ss 复合物靶向特定的 5'ss 序列来促进 SMN2 外显子 7 的包含 18,51,52。Branaplam 最初是为治疗 SMA 而开发的，但似乎比 risdiplam 具有更多的脱靶效应 18,21，因此不再用于此适应症 53。根据 risdiplam 的双位点假说，有人提出，相对于 risdiplam，branaplam 的脱靶行为增加至少部分是由于 branaplam 不与 SMN2 外显子 7 内的第二个位点结合 18。幸运的是，branaplam 的一个脱靶效应是激活基因 HTT 中的毒性伪外显子。因此，branaplam 被提议作为亨廷顿氏病的潜在治疗方法 54–57。 branaplam 的另一个脱靶位点，即基因 SF3B3 中的伪外显子，也布拉纳普兰不与 SMN2 外显子 7 18 内的第二个位点结合。巧合的是，布拉纳普兰的一个脱靶效应是激活基因 HTT 中的有毒伪外显子。因此，布拉纳普兰已被提议作为亨廷顿氏病的潜在治疗方法 54–57 。布拉纳普兰的另一个脱靶效应，即基因 SF3B3 中的伪外显子，也布拉纳普兰不与 SMN2 外显子 7 18 内的第二个位点结合。巧合的是，布拉纳普兰的一个脱靶效应是激活基因 HTT 中的有毒伪外显子。因此，布拉纳普兰已被提议作为亨廷顿氏病的潜在治疗方法 54–57 。布拉纳普兰的另一个脱靶效应，即基因 SF3B3 中的伪外显子，也
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。