基于AI的深度学习工具准确评估甲银屑病严重程度
德国研究人员开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，用于准确评估甲银屑病的严重程度。该模型在4,400张图像上进行了训练，并在验证中表现出色，与专家评估结果高度一致。
环球医讯AI与医疗健康
- 数据驱动的医疗是解锁NHS未来的关键本文探讨了数据驱动的医疗在英国国民健康服务体系（NHS）中的重要性，强调通过数据分析和人工智能技术可以实现更高效、个性化的医疗服务，并指出国际协作和计算资源的重要性。
- 大型科技公司与医疗系统的八大合作医疗系统继续与大型科技公司在人工智能和网络安全项目上进行合作。以下是《Becker's》在过去一个月报道的八个合作案例，包括哈特福德医疗保健与亚马逊、西雅图儿童医院与谷歌、斯坦福医疗中心与微软等的合作。
- 为何VCU Health的CIO愿意花钱关闭IT系统VCU Health的首席信息官Ellen Wiegand表示，尽管说花钱关闭旧IT系统听起来并不炫酷，但这是为新兴技术如人工智能铺路所必需的。她还讨论了最近的IT项目、行业趋势以及面临的挑战。
- 伦敦国王学院领导的试验显示人工智能可减少孕期扫描时间伦敦国王学院与盖伊和圣托马斯NHS基金会信托合作的一项试验表明，使用人工智能可以将20周孕期扫描的时间减少40%以上，同时不影响诊断的准确性和可靠性，有助于改善患者护理并减轻准父母的焦虑。
- YC支持的Taxo筹集500万美元，用其AI“推理引擎”削减医疗行政负担Taxo是一家由YC支持的初创公司，通过其透明的AI“推理引擎”帮助医生和医疗机构减少行政负担，提高保险授权批准率，并已成功筹集了500万美元种子轮融资。
- 网民对比尔·盖茨声称AI将在10年内取代医生和教师的说法表示怀疑微软联合创始人比尔·盖茨在接受NBC采访时称，未来10年内，随着人工智能的迅速发展，大多数专业任务中可能不再需要人类提供的“优质医疗建议”和“优质辅导”。然而，网民对此并不信服，认为AI无法完全替代医生和教师的人性化关怀和情感交流。
- 监管与去监管：寻找AI驱动医疗的平衡点本文探讨了在AI驱动的医疗领域中，如何在监管和去监管之间找到平衡，以确保技术的安全性、有效性和公平性，同时促进创新和降低准入门槛。
- AI革新膀胱癌个性化治疗威尔康奈尔医学院的研究人员利用人工智能和机器学习技术，开发了一种更有效的模型，用于预测肌肉浸润性膀胱癌患者对化疗的反应。该模型结合了全切片肿瘤成像数据和基因表达分析，表现优于仅使用单一类型数据的先前模型。
- 医疗沟通的演变：弥合医护人员与患者之间的鸿沟本文探讨了医疗沟通中的关键趋势，包括个性化沟通、患者教育和赋能、全渠道沟通策略以及文化敏感性，以增强医护人员与患者之间的信任关系，提高医疗效果。
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