人工智能能否预测下一次大流行？
本文探讨了人工智能在疾病爆发监测和预测中的应用，特别是在应对未来大流行病中的潜力，通过具体案例展示了AI在疫情预警、资源分配及病毒变异预测等方面的作用，并展望了AI在传染病监控中的未来发展。
环球医讯AI与医疗健康
- FDA发布关于人工智能在药物开发中的首次指导文件美国食品药品监督管理局（FDA）发布了其首个关于人工智能（AI）在药物和生物制品开发及监管申报中使用的临时指导文件，强调了AI在药物研发中的重要性和潜在风险，并提出了基于风险的评估框架。
- 这款AI工具让医生和旅行患者跨越语言障碍进行交流Humetrix公司利用AI技术开发了一款移动应用程序，帮助在巴黎奥运会期间来自不同语言背景的游客和运动员与医生进行有效沟通，并在CES展会上推出了语音到语音的新功能，极大提升了医疗沟通的效率和准确性。
- 初创公司如何管理与AI实施相关的风险本文详细探讨了初创公司在实施人工智能技术时面临的各种风险及应对策略，包括风险管理、质量保证、透明度、伦理考量等方面，提供了多方面的实战建议和方法，帮助企业在创新的同时确保安全和合规。
- 梅奥诊所的AI工具提供疾病可视化新方法梅奥诊所研究人员开发了一种名为OmicsFootPrint的AI工具，该工具可以将复杂的生物数据转换为二维圆形图像，帮助医生和研究人员更直观地了解癌症和其他疾病的分子变化，从而指导个性化治疗。
- ECS宣布与SAS合作推出健康AI解决方案ECS（ASGN旗下品牌）与全球数据和AI领导者SAS合作，旨在通过AI技术改善联邦机构和商业健康系统的效率，解决诸如医生疲劳、供应链优化等具体行业挑战，从而推动医疗行业的现代化进程。
- iBio与AstralBio合作发现针对Activin E的新抗体iBio公司与AstralBio合作，利用其专有的机器学习抗体引擎开发了一种针对Activin E的新抗体，这是一种治疗心血管代谢疾病和肥胖症的潜在靶点，展示了AI驱动药物和靶点发现平台的强大潜力。
- FDA发布AI医疗设备开发者草案指南美国食品药品监督管理局（FDA）于2025年1月6日发布了关于AI医疗设备开发者的草案指南，涵盖了产品设计、开发和文档记录中有关透明度和偏见的问题，旨在确保这些设备的安全性和有效性，并征求公众意见直至2025年4月7日。
- 使用临床变量（包括ICD-10代码）预测创伤患者院内死亡率的人工智能模型的外部验证：一项多中心回顾性队列研究本研究旨在通过多中心回顾性队列研究，对外部验证一个基于ICD-10代码和其他临床变量的人工智能模型，以预测创伤患者的院内死亡率，结果显示该模型在不同医院和患者群体中具有高预测准确性和可靠性。
- ActiGraph通过收购Biofourmis生命科学业务加速临床试验现代化全球领先的可穿戴数字健康技术公司ActiGraph宣布收购Biofourmis Connect，此举将进一步增强其在临床研究和开发领域的领先地位，并提供全面且值得信赖的数字健康解决方案，支持广泛的临床应用场景。
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