协作在推进精准医疗中的关键作用
本文探讨了在推进精准医疗过程中，协作的重要性。尽管人工智能和机器学习技术取得了突破性进展，但研究人员、临床医生和技术创新者之间的碎片化运作阻碍了这些技术的全面应用。只有通过协作，才能实现精准医疗的全部潜力。
环球医讯AI与医疗健康
- RetinAI和FVS的视网膜病变筛查算法获得CE-MDR认证RetinAI US和非营利组织Fundación Ver Salud（FVS）共同开发的人工智能算法LuxIA已获得欧盟CE-MDR认证，作为IIb类医疗器械用于糖尿病视网膜病变筛查。该工具支持眼科医生、受过培训的医疗专业人员和全科医生对糖尿病成人患者进行mtmDR筛查。
- AI皮肤癌检测系统获准在NHS有条件使用一种用于潜在皮肤癌的人工智能系统已被有条件推荐在NHS中使用三年，以进一步收集证据。该技术旨在通过高效分诊可疑皮肤病变来显著减少等待时间。
- AI助力雷达监测健康研究人员正在利用雷达技术和人工智能开发非接触式健康监测系统，这种技术可以远程监测呼吸和心率，无需接触人体，有望在家庭护理和长期医疗监护中发挥重要作用。
- 儿童应避免使用AI伴侣机器人——评估报告称需立法禁止根据儿童权益倡导组织Common Sense Media进行的风险评估，儿童不应与伴侣聊天机器人互动，因为这种互动可能增加自残风险、加剧心理健康问题和成瘾。该评估得到了斯坦福大学医学院Brainstorm Lab for Mental Health Innovation的支持。
- 越来越多的女性转向ChatGPT寻求医疗建议，但这是否是一个危险的陷阱？随着越来越多的女性转向ChatGPT寻求医疗建议，专家们对这种趋势持不同意见。虽然ChatGPT在某些方面表现出色，但其信息的准确性和可靠性仍存在争议。本文探讨了这一现象背后的原因以及可能带来的风险。
- AI：一个可以依靠的数字肩膀随着技术逐渐替代心理治疗师的角色，人们开始转向AI寻求情感慰藉。但机器真的能理解人类的痛苦吗？本文探讨了AI在心理健康领域的应用及其局限性。
- AI预测蛋白质聚集从序列入手以解决神经退行性疾病研究人员开发了一种名为CANYA的人工智能工具，该工具能够通过蛋白质序列预测其聚集性，从而为研究阿尔茨海默病等神经退行性疾病提供新的见解。这项研究利用了迄今为止最大的蛋白质聚集数据集，通过实验量化了超过10万个蛋白质序列的聚集情况，并使用这些数据训练了新的人工智能工具。
- 密西西比大学工程师开发可穿戴心脏攻击检测技术密西西比大学的研究人员开发了一种新的可穿戴技术，能够实时准确地检测心脏病发作，比传统方法更快更高效。
- 谨慎使用谷歌医生获取医疗建议医生提醒，互联网搜索医疗信息应谨慎进行，尤其是随着人工智能在其中的作用越来越大。正确的网站可以提供有用的信息，但错误的搜索可能会加剧焦虑，重要的是要了解信息来源并避免自我诊断。
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