2025年DIA年会：人工智能和机器学习如何改善临床试验中的患者报告结果
uMotif首席产品官布赖恩·翁吉奥尼（Brian Ongioni）探讨了人工智能和机器学习如何通过大规模捕获有意义的反馈，强化患者在整个临床试验生命周期中的声音，从而提升患者报告结果的质量。
环球医讯AI与医疗健康
- NHS将所有AI记录工具归类为医疗设备英国国家医疗服务体系（NHS）的一项新规定将所有AI记录工具视为医疗设备，此举引发了行业内的激烈讨论。此决定可能对全球相关技术的监管和分类产生深远影响，并提升临床安全性和责任意识。
- AI促进NHS通信但应用不均衡，新报告警告最新报告显示，尽管超过55%的英国NHS通信专业人员已开始使用AI工具，但其应用仍不均衡，技能差距和资源限制成为主要障碍，未来需通过治理框架、培训和伦理规范推动AI在医疗通信中的安全高效应用。
- 科学家利用人工智能对抗蚊媒疾病在美国南佛罗里达大学，研究人员正在开发一种利用人工智能快速识别携带疾病的蚊虫的捕蚊器，这一创新技术有望在抗击蚊媒疾病方面发挥重要作用，为全球公共卫生活动提供新工具。
- OutSee获资拓展治疗管线英国基因组学与药物发现公司OutSee宣布获得180万英镑种子轮融资，将用于扩展其基于AI的预测基因组学方法驱动的内部靶点发现计划，并建立与领先制药和生物技术公司的新战略伙伴关系，这标志着AI在精准医疗和药物发现领域的重要进展。
- 医学领域中的聊天机器人：输入错误后更多不正确建议麻省理工学院研究团队发现，当AI聊天机器人用于提供简单医疗建议时，输入拼写错误、多余空格或“不安全、戏剧性或非正式”表达会显著影响其输出结果，导致更多错误建议，特别是对女性患者存在更大偏差。
- 智能传感器与更健康的未来：人工智能和可穿戴设备如何重新构想预防性医疗保健本文探讨了人工智能与可穿戴设备在健康领域的应用，包括通过分析高频体温数据预测分娩时间和利用自然环境步行缓解压力的研究，展示了这些技术如何为预防性医疗提供前瞻性解决方案。
- 调查显示：捐血比交出健康数据更受欢迎最新Qlik研究发现，尽管AI在医疗领域的应用日益广泛，但美国人对共享健康数据持保留态度，仅40%愿意为AI驱动产品提供数据，而52%宁愿献血也不愿分享健康数据，显示出隐私和信任问题仍是医疗创新的主要障碍。
- 科学家利用人工智能抗击蚊媒疾病南佛罗里达大学的研究人员正在开发一种利用人工智能快速识别携带疾病的蚊虫的捕蚊器，这项技术有望显著提升蚊媒疾病的防控效率，为全球公共健康提供新的解决方案。
- AI皮肤癌检测技术已部署至超过20万名患者Skin Analytics与Together First合作，将AI驱动的皮肤癌检测工具DERM引入伦敦东北部初级医疗系统，覆盖超20万患者，显著提升诊断效率并缓解医疗资源短缺问题。
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