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多种脑转移过程中全脑放疗期间的单侧海马隔离
脑转移（BM）是成年人中最常见的颅内肿瘤，占所有脑肿瘤的一半以上。BM的发生率稳步增加，这主要是由于综合癌症护理的进步，通过改进的全身治疗方法更好地控制颅外疾病，并使用更易于访问的磁共振成像来增强对小转移的检测。估计BM在固体恶性肿瘤的成年患者中最多发生（1）。因此，BM的患病率和发病率不断上升，使BM成为一个重要的社会和健康问题。直到最近，由于治疗选择有限，BM通常以标准化的方式进行治疗，全脑放射疗法（WBRT）是数十年来的主要治疗方法。当前的BM治疗方法包括手术，立体定向放射外科（SRS），WBRT，化学疗法和现代靶向疗法（2）。尽管近年来WBRT在脑转移患者中的作用已经发展，并且其使用量也有所下降，但WBRT仍然是大多数多个BM患者的标准治疗中至关重要的工具（3）。放射疗法总体上已经取得了显着的进步，但近几十年来，WBRT本身并没有发生重大变化。长期以来，人们已经认识到，WBRT会对中枢神经系统产生严重的，不可逆的副作用。对于接受WBRT的BM患者而言，神经认知功能障碍已成为越来越重要的关注点。尽可能长时间地保留良好的生活质量（QOL），并最大程度地减少治疗的潜在医源性副作用，这是当前的首要任务，不仅在姑息治疗中（4）。尽管BM患者的认知障碍可能受到多种因素的影响，但海马后辐射变化被认为是影响神经认知功能（NCF）（尤其是记忆）的主要因素之一，尤其是记忆，最终是整体质量质量质量质量（5-7）。本文介绍了有关辐射诱导的位于海马亚晶体区域的神经祖细胞损害的临床和临床前数据，及其对辐射引起的神经认知下降的影响，特别是在短期记忆形成和
免疫检查点抑制剂的有效性
目的立体定向放射外科 (SRS) 是治疗肾细胞癌 (RCC) 脑转移瘤 (BM) 的主要方法。近年来，免疫检查点抑制剂 (ICI) 已应用于转移性 RCC，并有助于改善预后。作者调查了 SRS 与同时进行的 ICI 对 RCC BM 治疗是否延长了总体生存期 (OS) 并改善了颅内疾病控制，以及是否存在任何安全问题。方法纳入了 2010 年 1 月至 2021 年 1 月期间在作者所在机构接受 RCC BM SRS 治疗的患者。同时使用 ICI 的定义是 SRS 和 ICI 给药之间间隔不超过 3 个月。使用基于倾向评分 (PS) 的逆概率治疗加权 (IPTW) 进行事件发生时间分析，以对接受和未接受 ICI 治疗 (分别为 ICI+SRS 和 SRS) 的患者进行 OS 和颅内无进展生存期 (IC-PFS) 分析，以控制选择偏倚。选择了四个基线协变量 (卡氏能力量表评分、颅外转移、血红蛋白和 BM 数量) 来计算 PS。结果 总共有 57 名患者符合条件，共有 147 个 RCC BM。所有患者的中位 OS 为 9.1 个月 (95% CI 6.0-18.9 个月)，中位 IC-PFS 为 4.4 个月 (95% CI 3.1-6.8 个月)。12 名患者 (21%) 同时接受了 ICI。 ICI+SRS 组和 SRS 组经 IPTW 调整后的 1 年 OS 率分别为 66% 和 38%（HR 0.30，95% CI 0.13–0.69；p = 0.005），经 IPTW 调整后的 1 年 IC-PFS 率分别为 52% 和 16%（HR 0.30，95% CI 0.14–0.62；p = 0.001）。SRS 组 2 名患者在 SRS 治疗后立即出现严重肿瘤出血（不良事件常用术语标准 [CTCAE] 4 级或 5 级）。ICI+SRS 组 2 名患者和 SRS 组 5 名患者观察到 CTCAE 2 级或 3 级毒性。结论尽管患者数量较少且分析尚处于初步阶段，但本研究发现，对于 RCC BM 患者，SRS 联合同时进行的 ICI 可延长生存期并提供持久的颅内疾病控制，且治疗相关不良事件没有明显增加。
质子与光子辅助放疗
客观的脊架是颅底的罕见肿瘤，脊柱被认为是由胚胎脊索的遗迹产生的。这些肿瘤是局部攻击性的，并且在切除和辅助放疗后经常复发。质子疗法已被引入了组织的选择，因为与传统的光子放射疗法相比，质子梁技术提供的精确度更高。这项研究旨在通过应用基于树的机器学习模型来比较接受质子的合唱患者与光子放射疗法的复发。审查了梅奥诊所的所有切除术后辅助质子或光子放射疗法的患者的临床记录。提取了患者人口统计学，手术类型和放射疗法，肿瘤复发和其他变量。决策树分类器经过训练和测试，以根据看不见的数据使用80/20拆分来预测长期复发。发现了接受手术的55.2±SD年龄为55.2±13。4年的患者，并确定了治疗脊髓瘤的辅助质子或光子疗法；大多数患者是男性。总体切除术。质子治疗是最常见的辅助放疗（84.9％），其次是常规或外束放射疗法（9.4％）和立体定向放射外科手术（5.7％）。接受质子疗法的患者出现40％的复发性可能性，明显低于接受非普罗顿治疗治疗的患者观察到的88％。对肿瘤切除量和肿瘤位置的逻辑回归分析进行了确认，这表明质子辅助放疗与复发风险降低有关（OR 0.1，95％CI 0.01-0.71; P = 0.047）。决策树算法预测复发，精度为90％（95％CI 55.5％–99.8％），在接受辅助质子疗法的总体切除术的患者中观察到了最低的复发风险（23％）。切除后的结论，与光子疗法相比，辅助质子治疗与脊髓瘤复发的风险较低有关。所描述的机器学习模型能够根据所使用的肿瘤切除和辅助放射疗法的方式来预测肿瘤进展。
迪耶瓦教授
传记 Di Ieva 教授于 2002 年获得医学学位，并于 2007 年在意大利获得神经外科专业学位。2007 年至 2009 年，他担任米兰的神经外科顾问，主要参与脑肿瘤和垂体肿瘤的治疗，与耳鼻喉科和颅颌面外科医生、肿瘤学家和放射肿瘤学家密切合作，并参与神经创伤的紧急处理。2009 年至 2011 年，他还在奥地利维也纳医科大学解剖学和细胞生物学中心担任研究员，并在那里获得临床神经科学博士学位（引入神经病理学和 MRI 的创新方法）。2012 年，他被任命为神经解剖学副教授，并多次受邀在意大利、奥地利、瑞士、德国、美国和阿联酋等多个国家教授神经创伤学和神经外科。 2014 年，Di Ieva 教授在多伦多大学圣迈克尔医院完成了为期 3 年的颅底外科临床和研究奖学金，在那里，他还获得了伽玛刀放射外科方面的进一步经验，并继续在加拿大安大略省最大的创伤中心之一进行急诊神经外科手术。他的多学科经验使他能够领导出版“颅底外科手册”（Thieme，纽约，2015 年），这是全球该领域使用最多的书籍之一。2015 年，Di Ieva 博士搬到悉尼，在那里他进一步从事普通神经外科和复杂脊柱外科工作（主要在麦考瑞大学医院、北岸私立医院和皇家北岸医院以及悉尼基督复临安息日会医院），并于 2017 年获得澳大利亚皇家外科学院的奖学金。他是麦考瑞神经外科和麦考瑞大学医院的全职顾问神经外科医师，也是麦考瑞大学的神经外科教授。临床专长 神经肿瘤学（中枢和周围神经系统肿瘤和癌症的外科和多学科治疗）；垂体和颅底手术（包括治疗影响脑神经和颅颈交界处的复杂肿瘤和疾病）；疼痛治疗（包括显微血管减压和经皮治疗颅面疼痛和面肌痉挛、周围神经减压、脊柱手术、神经调节）；显微神经外科、内窥镜和微创（“锁孔”）神经外科；清醒手术和神经监测；脑积水；神经创伤学，包括脑外伤和脊柱损伤以及脑震荡后患者的多学科管理。 学历
肿瘤和正常组织放射敏性的细胞机制
摘要：目的：本综述旨在概述健康和肿瘤组织对辐射的反应，从而概述其放射性敏感性。了解单个放射敏感性的生物学机制是建立旨在预测治疗反应的测定方法的初始途径，对于在RT程序中实现个性化医学至关重要。从这个意义上讲，在临床环境中研究放射敏性的兴趣是确定1）对IR治疗产生不良影响的个体风险（临床或正常组织放射敏感性）和2）可能对IR的治疗益处（肿瘤放射线敏感性）。作者对影响正常组织和癌组织对电离辐射（IR）治疗的反应的辐射生物学和细胞机制进行了广泛的评论。该评论主要关注于2000年至2023年3月发表的材料，同时纳入了精选的旧文章以丰富讨论。为了从PubMed，Scienceirect，Google Scholar和Cochrane等流行的电子数据库中收集这些文章，作者采用了一种搜索策略，该策略采用了布尔值“，”和“或”逻辑。The different combinations of keywords searched included the following terms: “radiosensitivity”, “cellular”, “radiation sensitivity”, “radioresistance”, “ionizing radiation”, “radiotherapy”, “biological effects”, “tumor”, “normal tissues”, “cellular mechanisms”, “oxidative stress”, “DNA repair”, “immune response”, “cell death”, “radio induced效果”。结论：放射疗法（RT）是肿瘤学的主要治疗方式之一，以及手术，化学疗法和免疫疗法。rt向肿瘤组织提供精确和舒适的剂量，诱导细胞死亡。然而，根据所使用的治疗类型（即外部RT，放射外科手术，近距离放射治疗等）以及肿瘤类型与亚型之间的内在异质性，对IR暴露的个人反应因素而异。此外，控制对DNA损伤，氧化应激，细胞周期控制，细胞死亡和免疫反应的细胞反应的基因中的变体将导致一系列放射线敏感性。了解辐射如何在细胞水平上影响正常细胞和肿瘤细胞，这对于开发有效的治疗方案至关重要，以说明个体之间的生物学差异。尽管许多人对放射治疗对副作用和肿瘤反应的敏感性中等，但敏感性可能有所不同。因此，获得此知识对于获得最佳临床结果至关重要。
使用放射线学和机器学习区分脑肿瘤的辐射坏死和转移性进展
（Am J Clin Oncol 2023; 00：000 - 000）B雨转移通常很难管理，通常会降低患者的生活质量，从而表现出迹象和症状，例如头痛，人格变化，记忆力，癫痫发作等。不同的治疗技术，例如全脑放射疗法，立体定向放射外科手术（SRS），伽马刀等。已用于治疗脑转移。目前，由于多叶胶胶的设计以及无需过滤器的光束（FFF）的发明，SRS被广泛用于治疗脑转移。1不幸的是，辐射坏死（RN）是该治疗技术的常见不良影响，因为将高剂量的辐射递送到一个分数或几个分数中。该技术被称为低分定位式放射疗法。2015年，Kohutek等人2报道说，使用SRS Technique在25.8％的治疗脑病变中观察到RN。Minniti等人3进行了一项研究，研究了SRS治疗后脑放射性症的风险，并显示24％的治疗病变发生了RN。诊断患有神经系统症状的患者通常接受诊断测试，包括磁共振成像（MRI）。4后续成像通常是为了监测放射疗法的治疗效果，以评估治疗反应，例如完全或部分反应，进行性疾病，稳定疾病等。不幸的是，由于血脑屏障的破坏，RN和肿瘤的过程在常规MRI序列上看起来相似。5因此，对于临床医生和放射科医生来说，至关重要的任务是将RN和肿瘤复发与这些MRI图像区分的能力。最近，放射素学已用于医学中，包括放射疗法，以预测或评估治疗结果。不同的研究已经使用放射线学进行了分析和评估后续图像。6 - 8在该领域，MRI起着至关重要的作用，因为MR图像能够产生有关大脑和其他颅骨结构的卓越解剖信息，这些信息比其他成像方法更清晰，更详细。此外，MRI是一种无创和无损的方法，可反复检查肿瘤以评估对治疗的反应，因此可以将其整合到治疗策略中。6放射素学是一种从医学图像中提取可最小数据的方法，并在肿瘤学中广泛使用。从MR成像中提取这些数据并将其与潜在的组织动态联系起来具有扩大癌症成像研究范围的巨大潜力。此外，放射线学是一种无创方法，可提供无限信息，可用于癌症检测，预后确认，对治疗的反应前词和疾病监测
1K-6，辐射肿瘤学
辐射肿瘤学是在恶性肿瘤和某些非恶性条件的治疗中利用高能电离辐射的医学专业。辐射疗法是一种方式。这是一个复杂的过程，涉及受过训练的人员，他们开展了各种相互关联的活动，包括临床评估，建立治疗目标，治疗计划，治疗，治疗辅助工具，物理，治疗期间的患者评估和随访评估。辐射处理输送代码既认识了管理的技术组成部分和各种能量水平。放射治疗管理法规代表了管理放射治疗方案的医师的专业服务。辐射肿瘤学可能包括以下任何一个：外束放射疗法是最常用的放射疗法形式，它使用机器将高能量射线瞄准体外外部的癌症。b。近距离放射治疗是一种程序，其中将小的封装放射性元素（“种子”或“来源”）放置在肿瘤或靶组织附近。它们向肿瘤发射了相对较高的辐射剂量，并向正常组织的剂量降低了剂量。c。高温治疗，在这种治疗中，身体组织暴露于高温下损害和杀死癌细胞，或使癌细胞对辐射和某些抗癌药物的影响更敏感，包括外部（浅表和深），间质和腔内类型。高温仅用作放射疗法或化学疗法的辅助。SRS是指颅内病变的治疗。d。立体定向放射外科手术（SRS）是一种向特定目标输送一定剂量的技术，同时向周围组织输送最小剂量。立体定向身体放射疗法（SBRT）是指对脊柱和其他解剖部位的治疗。e。强度调制辐射疗法（IMRT）是一种高精度放射疗法的高级模式，它利用计算机控制的X射线加速器将精确的辐射剂量提供给定义的特定区域。imrt允许辐射剂量通过控制或调节梁的强度来符合肿瘤的3维形状。这对于正常组织的保留至关重要。f。图像引导的放射疗法（IGRT）是使用各种成像技术在每天进行实际辐射治疗之前定位肿瘤靶的过程。此过程提高了日常的治疗精度，因此对较大目标边缘的需求减少了，因此助长了更正常的组织。g。 3D保形辐射疗法（CRT）是辐射疗法，它使用计算机创建肿瘤的三维图片，因此可以将超过2个辐射梁形成或符合到目标区域的轮廓。这需要比IMRT少的密集计划，但是除了单个光束的强度外，这需要类似的计划。
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。