著者は、父親の処方箋をもらうために別の地区まで行かなければならなかった医療サービスの非効率性と質の低さに不満を抱いている。
AI ベースの医療製品の研究開発における倫理的監督において、治験審査委員会(IRB)は独自の機会と課題に直面している。
AIは病理学や創薬などの分野ですでに医療に影響を与え始めていますが、専門家の間では、医療におけるAI革命はまだ初期段階にあり、その真の可能性はこれから到来するというコンセンサスがあります。
本稿では、クラウドベースの深層学習システムを用いて、糖尿病の早期予測と介入を実現するシステムを開発し、その有効性を実証しています。
AIは有望な医薬品の予測を生成できますが、患者の安全性と有効性を確保するためには、人間の評価が不可欠です。
AIを活用した予測分析と臨床意思決定支援は、患者の予期せぬ死亡を減らすなど、医療現場に大きな影響を与え始めています。
AIは臨床意思決定支援と予測分析に大きな可能性を秘めており、患者の転帰改善に貢献する可能性がある。
本稿では、ハリケーンなどの災害時に、透析施設へのアクセスが途絶した場合に、患者の再分配とリソースの最適化を行うシステムを提案しています。
ZODIACは、心臓専門医レベルの専門性を持つLLMベースのフレームワークであり、患者データを分析して心臓病の診断を行う。
論理ニューラルネットワークを用いることで、診断予測の精度を高めつつ、予測過程の説明可能性を向上させることができる。