影像系統(tǒng)背后的高手：圖像增強(qiáng)技術(shù)新時(shí)代
隨著AI時(shí)代的到來，醫(yī)學(xué)影像學(xué)已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，其結(jié)果使得臨床醫(yī)生對(duì)人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。
IJNS：ICU患者機(jī)器人輔助早期活動(dòng)的臨床應(yīng)用
機(jī)器人輔助活動(dòng)是可行的，但應(yīng)采取具體的安全措施。機(jī)器人輔助活動(dòng)需要對(duì)流程進(jìn)行調(diào)整，并考慮單位的人員配置水平，因?yàn)楦深A(yù)措施不會(huì)節(jié)省人力或時(shí)間。
BJS：腹腔鏡膽囊切除術(shù)實(shí)時(shí)人工智能輔助的早期臨床評(píng)估
SurgFlow提供了三次腹腔鏡膽囊切除術(shù)期間手術(shù)階段、器械、肝囊解剖和CVS的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，其中一個(gè)是直播的。
GENOME BIOLOGY：使用大規(guī)模并行拼接分析對(duì)拼接變體預(yù)測(cè)算法進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試
SpliceAI和Pangolin在測(cè)試的預(yù)測(cè)器中表現(xiàn)出最佳的整體性能，然而，仍然需要改進(jìn)拼接效應(yīng)預(yù)測(cè)，特別是在外切體中。
HISTOPATHOLOGY：ChatGPT和組織病理學(xué)家在病理診斷和協(xié)作潛力方面的比較分析
ChatGPT4作為組織病理學(xué)診斷工具的使用因其固有的缺點(diǎn)而受到限制。對(duì)ChatGPT4生成的信息和組織病理學(xué)診斷進(jìn)行明智的評(píng)估至關(guān)重要，不能取代病理學(xué)家的敏銳度和判斷力。
ASJ：人工智能和大型語(yǔ)言模型的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的假設(shè)需要被驗(yàn)證。
“萬億”賽道開啟！2023無錫錫山（上海）精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇成功舉辦
隨著無錫精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)園未來更多成果的落地，將助推精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)向更健康更高速的方向發(fā)展，而身處其中的創(chuàng)新者們，亦也會(huì)享受到產(chǎn)業(yè)發(fā)展的紅利。
一文搞懂：病毒感染和細(xì)菌感染！
臨床醫(yī)師可能在不確定感染類型的情況下使用抗生素，進(jìn)而導(dǎo)致患者管理不當(dāng)和抗生素濫用，這也是全球抗生素耐藥危機(jī)的原因之一。
盤點(diǎn)呼吸科常用退熱“王牌藥”！
對(duì)于發(fā)熱需尋找病因，退熱藥物只是短暫的對(duì)癥治療，對(duì)于細(xì)菌、真菌感染加用抗菌藥物以及病毒感染加用抗病毒藥物治療能從根本上解決感染問題。
European?Radiology：超聲波深度學(xué)習(xí)模型在診斷頸動(dòng)脈斑塊中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析中表現(xiàn)出與放射科專家相當(dāng)?shù)男阅埽砻魃疃葘W(xué)習(xí)是一種很有前途的技術(shù)，可以提供類似于放射科專家的即時(shí)反饋和指導(dǎo)，可幫助提高初級(jí)放射科醫(yī)生的頸動(dòng)脈斑塊檢測(cè)性能。
關(guān)于減少大型三級(jí)醫(yī)院環(huán)境影響行動(dòng)優(yōu)先次序的共識(shí)：名義集團(tuán)技術(shù)的應(yīng)用
為了減少醫(yī)療排放，醫(yī)療服務(wù)必須采取多項(xiàng)行動(dòng)來解決提供病人護(hù)理時(shí)產(chǎn)生的廣泛排放問題。這項(xiàng)研究的目的是尋求就減少澳大利亞三級(jí)醫(yī)院環(huán)境影響所需的優(yōu)先行動(dòng)達(dá)成共識(shí)。
在臨床醫(yī)生中確定在門診?？茣?huì)診中支持基于價(jià)值的醫(yī)療保健的活動(dòng)的共識(shí)
尋求臨床醫(yī)生和患者活動(dòng)的共識(shí)，以支持臨床醫(yī)生之間理想的基于價(jià)值的門診?？茣?huì)診。
Bioinformatics：深圳市人民醫(yī)院程立新團(tuán)隊(duì)發(fā)表多篇應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能算法進(jìn)行疾病診斷和預(yù)后的研究成果
該系列研究為未來多維組學(xué)數(shù)據(jù)的整合和特征降維提供了一個(gè)新框架，也為疾病診斷和預(yù)后模型的構(gòu)建提供了新思路。
國(guó)家衛(wèi)生健康委：開展數(shù)字健康典型案例（第三批）征集工作
征集范圍包括信息平臺(tái)建設(shè)應(yīng)用、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”、網(wǎng)絡(luò)信息與數(shù)據(jù)安全等五大類。
