心脏病学的AI优势：四位领导者分享未来展望
从识别有心脏病风险的患者到提高诊断准确性并绘制数字心脏孪生图，心脏病学家正在开发越来越多的创新方法来利用人工智能的力量。本文采访了四位领导者，探讨他们在医院和医疗系统中如何将AI整合到心血管服务线。
环球医讯AI与医疗健康
- 奥林巴斯推出基于AI的肺气肿筛查技术奥林巴斯宣布全面推出其基于4DMedical的AI驱动肺气肿筛查程序SeleCT Screening，该技术可以帮助识别严重肺气肿患者，并可能使他们受益于支气管镜肺容积减少（BLVR）这一微创手术。
- AI识别FDA批准的药物以重新用于神经退行性疾病研究人员利用大规模数据AI模型，识别出可以重新用于帕金森病等神经退行性疾病的FDA批准药物。该研究还探讨了这些药物在其他非神经退行性疾病中的潜在应用。
- 蛋白质结合亲和力模型扩展了AI在药物发现中的作用麻省理工学院的研究人员开发了一种新的AI模型Boltz-2，该模型能够预测蛋白质的结构及其与小分子的结合亲和力，从而显著加速药物发现过程。这一模型不仅在准确性上达到了前所未有的水平，而且速度比现有的全物理模拟方法快1000倍以上。
- 医疗AI系统未能披露不准确的种族和族裔信息，研究人员称电子健康记录中的种族和族裔数据不准确，可能导致医疗AI系统继承并延续种族偏见，专家呼吁标准化数据收集方法，并要求开发者透明地保证其数据质量。
- 《一个大而美丽的法案》对州级AI立法的暂停：医疗保健组织应了解的内容美国众议院通过了《一个大而美丽的法案》，该法案提议暂停执行大多数州和地方针对人工智能系统的法律长达10年。这将对医疗保健提供者、支付方和其他医疗保健利益相关者产生重大影响，尽管可以简化AI部署并减轻合规负担，但也引发了关于监管不确定性和患者安全的问题。
- AI科学家提出治疗失明的新方法FutureHouse开发的多智能体系统Robin通过自动化科学研究的不同阶段，提出了针对年龄相关性黄斑变性的潜在治疗药物，并在实验中验证了其效果。
- AI识别导致复杂疾病的基因组合西北大学的生物物理学家开发了一种新的计算工具，能够识别导致糖尿病、癌症和哮喘等复杂疾病的基因组合。该工具利用生成式人工智能模型放大有限的基因表达数据，帮助研究人员解析导致复杂性状的基因活动模式，从而为新治疗方法的开发提供支持。
- 人工智能不是治疗师——但它可以帮助你的心理健康本文探讨了人工智能在心理健康支持方面的潜力，尽管它不能替代专业治疗师，但在某些方面可以提供帮助，如情绪调节、自我反思和应对压力。
- AI工具提前六个月预测儿童急性营养不良一种新的人工智能工具可以提前六个月预测儿童急性营养不良，这将有助于在肯尼亚和非洲其他地区对抗这一问题。该工具结合了临床健康数据和卫星图像，能够准确预测营养不良趋势，并为卫生部门提供早期预警。
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