电子健康记录（EHR）作为现代医疗信息管理的重要组成部分，旨在提高患者医疗信息的可访问性、互操作性和安全性。随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）技术在电子健康记录领域的应用逐渐成为医疗行业创新的关键。本文将深入研究NLP技术在电子健康记录中的应用，从智能数据提取到患者诊断支持，结合实例展示NLP如何为医疗信息管理提供更加智能、高效的解决方案。
第一季中，Caroline为了筹集1100美金给父亲请律师，不得已做了曾经声称「永远」也不会做的事——跟着Max去当「试药人」，在服用新药的第二天，正在法庭上为父亲作证的Caroline突然舌头肿到说不出话，庭审只得被迫暂停......
在医疗科技的迅猛发展中，AI在重塑医疗诊断和治疗方式方面起着至关重要的作用。特别是在视网膜疾病及相关慢性病的早期筛查领域，AI技术的应用已经开始改写传统的医疗故事。
转载|大众科学杂志（微信号：popsci） 编辑|Ivy 导读：快餐文化下，三明治成为了很多父母为了节省时间给孩子们的“健康”午餐选择。“爱心三明治便当”、“妈妈三明治”也成为了很多孩子最爱的日常午餐。三明治真的健康吗？儿童节这天，大数据文摘可视化专栏带您走进“三明治可视化”，警惕，你的孩子爱上的可能是“超级盐弹”！ 三明治是很多人的挚爱，一些成年人每天都要吃三明治——在美国，这些人甚至占到成年人的49%，这是美国农业部的最新调查结果。波士顿大学营养学专家、营养与饮食协会发言人Joan Salge Bla
目的 给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。 理论知识 文本检索（text retrieve）的常用策略是：用一个ranking function根据
2023年，汉王重磅推出了柯氏音法电子血压计，这是继有创血压测量、水银血压计、示波法电子血压计之后的新一代血压计，即第四代血压计，特点是同时拥有水银血压计的医用级准确性和电子血压计的便捷性。
如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。
疾病就像生命本身一样古老 人类自始，就在和疾病对抗 1796年5月17日 人类首次实施牛痘接种手术 这一发明彻底征服天花病毒 一场又一场与疾病的抗争，让文明不断向前 各种学科的进步都被应用于医学 解剖学从人体构造上定位疾病的存在 显微镜从微观层面发现疾病的源头 DNA解码探索生命的本质 有形的器械，是我们摆脱痛苦的救命神器 无形的知识，同样是对疾病的强大武器 它凝聚了医学千年智慧、文明科技之光 隐藏于器械身后，终疾于未病之前 每个医生也在让科普成为一剂「处方」 与患者携手，改写生命的结果。 5月19日，2
选文：孙强 翻译／校对：丁一，Dr Guo, 焦剑，Hehe, 王婧，孙强，汪霞 链接：http://healthitanalytics.com/news/how-big-data-ehrs-iot-combine-for-chronic-disease-management ◆ ◆ ◆ 美国的医疗系统正在抛弃从前的应激性的、有病看病的旧模式，并开始重塑自己成为一个积极的、数据驱动的、以团队为基础的为健康服务的生态系统。由此，供应商中形成了强烈的共识，既临床医生和患者都需要一系列的新工具，以应对从未出现的挑
谷歌及其子公司Verily的科学家们发现了一种利用机器学习来评估一个人患心脏病风险的新方法。通过分析病人眼睛后部的扫描结果，该公司的软件能够准确地推断出数据，包括个人的年龄、血压，以及他们是否吸烟。这些信息可以用来预测他们患心脏病的风险，比如心脏病发作，与目前的主要方法大致相同。 使用神经网络进行图像识别的优势是，你不必告诉它在图像中寻找什么，你甚至不需要关心它寻找什么。有了足够的训练，神经网络应该能够找出使其做出准确识别的细节。 就像要弄清楚图像中是否有猫一样，神经网络并不能提供比我们视觉系统中的实际神经
SurveyKing作为一个集成了调查问卷与考试功能的系统，其应用场景非常广泛，覆盖了市场调研、教育培训、人力资源管理、客户服务、产品开发等多个领域。以下是一些具体的使用场景示例：
选自Google Blog 作者：Lily Peng 机器之心编译 参与：许迪、黄小天 近日，Jeff Dean 在其推特上说：「谷歌大脑团队在机器学习+医疗上再次取得新进展；我们有了令人鼓舞的新发现：非侵入式视网膜图像上含有机器学习模型可以介入的确诊心脑血管疾病的微妙指标，之前医生都不知道有这种迹象。」 心脏病、中风和其他心脑血管疾病一直是人类健康的头号杀手。评估这类风险是未来降低患者罹患心脑血管疾病的关键性第一步。为此，医生要考虑多种风险因子—比如遗传（性别或年龄）、生活习惯（抽不抽烟，血压等）。大部分
作为通用的语言模型，ChatGPT 可以提供关于各种话题的建议和意见，如日常生活、工作、学习、人际关系、心理健康、科技和互联网、旅行和休闲、财务和投资、健康和医疗，以及环境和可持续性等。
无袖带血压测量即将进入Android世界。三星周二宣布，韩国当局已批准其健康监测应用程序在Galaxy Watch Active2上使用。该应用程序将于今年第三季度推出。
高血压作为一种常见的心血管疾病，对人们的危害很大，其初期症状主要有：头晕，耳鸣，头疼以及心悸等，与亚健康表征具有一定的相似性；研究表明，高血压增加了心脏以及肾脏负担，引起器官发生相应的病变，常常伴有各种并发症；因此，准确的对血压信息进行监测具有重要的意义。
【新智元导读】IBM 中国研究院认知医疗研究总监谢国彤是新智元的老朋友。有感于“搞人工智能技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么，搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度”，谢博士特别撰写了这部述评医疗 AI 应用场景、应用案例、关键技术和未来技术前景的“连续剧”。今天为大家带来第一集。 大咖小传： 谢国彤，IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人。作为 IBM 中国研究院负责智能医疗方向的研究负责人，谢国彤博士在过去十年都在做医疗方向的研究，参与 IBM Watson
链接：https://github.com/lrs1353281004/Chinese_medical_NLP
贝叶斯推荐你关注思影科技 来自美国匹兹堡大学精神病与心理学部的J.Richard Jennings等人在Hypertension杂志上发文指出，基于ASL成像的局部脑血流量指标，结合工作记忆量表分析，可以预测被试在2年内的血压变化。 随年龄增长，高血压和认知衰退往往共同出现，高血压可能会严重影响大脑并可能会导致中风。对动物实验的研究表明多种神经因子参与了高血压的形成，而对人类的研究发现在平均年龄50岁时，血压（BP）与脑容量，脑血流量（CBF）和白质完整性强相关，因此利用这类相关可以将一些大脑参数作为B
成功者总是不约而同的配合着时代的需求-引自电影《中国合伙人》。 前几天写了一篇文章，关于可穿戴式设备和大数据结合在未来改善用户的健康状况，收到了很多朋友的反馈，反响还不错。 也有很多朋友提出了问题，最主要集中在怎样市场破冰上，因为一个好的概念变成产品到最后变成商品，太多的壁垒要去突破，即使看到了未来的方向，也有可能死在黎明前。 其实这是一个普遍的问题，现在大量的硬件领域的创业者，看到可穿戴式市场的火热，积极投身到这个领域中，做出了各种可穿戴式的设备原型，并对未来充满了期望。 他们希望
就在昨天，字节跳动28岁程序员猝死的消息刷屏了各大社交媒体，留给其家人无止境的悲痛，根据其妻子的描述，自己与老公均年仅28岁，目前她怀有2个月身孕并且还背负着每月21000有余30年的房贷，这下因为爱人的突然离世也使得自己无力承担这笔高昂的支出。
众所周知，TCGA和GEO是最著名的两大公共数据库，前者主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据（TCGA的0代码可视化已被临床生信之家实现）。
Petuum 专栏 作者：Yuan Yang、Pengtao Xie、Xin Gao、Carol Cheng、Christy Li、Hongbao Zhang、Eric Xing 机器之心编译 在过去
以基因测序大数据结合人工智能深度学习，解读“病与药”、“药与药”、“药与人”以及“药与饮食”的关系，为医生和患者提供个体化的治疗建议和用药指南。
不少人认为经常熬夜，工作压力大是猝死的主要原因，其实猝死的根本原因是心血管突发病。
3月23日，Nature Medicine（IF：30.6）杂志发表了一篇多数据库的GWAS基于多基因风险评分/polygenic risk scores (PRSs)的队列研究。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
内容导读：近日，中国疾病预防控制中心（CDC）发布了新的疫情统计报告，分析了截止 2 月 11 日超过 7 万名病例的数据。研究人员从流行病学特征入手，对这份数据进行了详细的描述和分析。
医疗一直是人工智能研究最为热门的领域之一。随着近几年人工智能技术的飞速发展，如何将最先进的技术有效的应用于临床领域，获得了更多的关注。数据、算法、计算力、专业性四大要素促进着医疗人工智能的发展。由北京大学主办、北京大学健康医疗大数据国家研究院和北京大学人工智能研究院承办 、上工医信和北京大学信息技术高等研究院协办的“北京大学国际眼底图像智能识别竞赛 ”，是国内首次面向国际举办的眼科疾病智能识别竞赛。上工医信将为参赛者提供5000组包含患者的性别、年龄、双眼彩色眼底照片和医生的诊断关键词等的结构化脱敏后眼科的数据集。该数据集来自于在合作医院及医疗机构进行眼健康检查的患者们。基于这个数据集，参赛者将会有一个现实的临床环境中进行眼科疾病识别比赛。本次比赛旨在为有志于医疗人工智能产品开发的潜在人才提供一个同台竞技的机会，并从中发现和选拔优秀的创新型人才，促进我国医疗人工智能在视网膜图像分析领域的应用。
AI 科技评论按：Google Brain 团队近日发现一种使用机器学习来评估心脑血管疾病风险的新方法。这种方法通过分析病人的眼睛影像，能够精确地推断出包括病人年龄、血压、是否吸烟等的相关因素，通过这些因素可以预测病人遭受重大心脑血管疾病的风险——比如心脏病发作。 这种方法与当前最先进的方法相比具有大致相同的准确度，而其优点在于，可以为医生提供快速、便捷的方法来分析病人的心脑血管疾病，并且不需要血液测试。可能更为重要的是，这项工作代表了科学发现的一种新方法。 相关的工作（Prediction of card
为了培养 Watson 医生，IBM 已经花了几十亿美元。IBM 给 Watson 购买了大量病例，用循证问答的方式，类比大量相似的病例，给患者开出对应的医疗诊断。根据 IBM 的说法，目前在某些领域已经达到了顶级医生的水平。 可是即便花了那么多钱，你敢让 Watson 这个机器人医生看病吗？ IBM近日宣布收购Truven Health Analytics，收购价高达26亿美元。这是自Watson Health成立以来的第四次大型收购。 2014年4月，在IBM收购了Phytel和Explorys之
秦勇，鹰瞳科技（Airdoc）COO，中国人工智能学会智慧医疗专委会委员，长期从事医疗人工智能方向的工作，拥有丰厚的项目经验、管理经验和技术积累，参与多个医院人工智能应用基地的建设项目，对人工智能在医学特别是眼科领域的应用有深入的研究，在核心期刊发表高水平论文十余篇。2021年11月5日，鹰瞳科技在香港联交所主板上市，被誉为“医疗AI第一股”。
世界卫生组织（WHO）在最新的报告《World HealthReport》中，从“医疗水平”，“接受医疗服务的难度”，“医药费负担公平性”等方面对世界各国的医疗体系进行了综合比较。
今天为大家介绍的是来自Sang Yup Lee团队的一篇探究药物相互作用的论文。辉瑞公司的Paxlovid最近已经获得了美国食品和药品管理局（FDA）的紧急使用授权（EUA），用于治疗轻至中度COVID-19。对于可能一直在服用其他药物的患有高血压和糖尿病等基础疾病的COVID-19患者，药物相互作用可能是一个严重的医疗问题。因此，作者使用深度学习来预测Paxlovid成分（nirmatrelvir和ritonavir）与2,248种用于治疗各种疾病的处方药物之间的潜在药物相互作用。
前几天我司一名优秀员工突发脑出血，病情非常危机。虽然我从事医学影像相关工作，但是对脑血管疾病的影像表现知之甚少，因此在业余时间我查阅了一些资料并进行总结。
在许多实验中（尽管还并没有出现在许多临床中），人工智能系统在诊断疾病、分析医学图像以及预测健康状况方面展示出很好的前景。它们在某些任务中，甚至比医生们做的还要好，例如手术缝线和诊断婴幼儿自闭症。 据《IEEE科技纵览》报道，英国诺丁汉大学的研究人员创造出一种系统，可以扫描患者的日常医疗数据并且预测他们当中的哪些人可能在未来十年内患有心脏病或中风的可能。当它与标准的预测方法进行比较时，人工智能系统多预测对了355名患者的命运。 众所周知，预测这些心血管疾病是一件极其困难的事。在《公共科学图书馆·综合》杂志最
没有人会觉得整天带着血压袖带是一种时尚，即使他们的健康和生活需要依赖于长期持续的监控。
在先前的一篇博客“数据挖掘与虚拟医药科研”中，本人讲述了一个“虚拟临床试验的大数据采集”的例子，即早在2011年06月辉瑞制药有限公司开展的一项名为“REMOTE”的“虚拟”临床研究项目，该利用互联网可以收集远远大于传统临床科研样本数目的超大量病人的临床数据，而且其中有些临床数据可能来自于更加便捷的可穿戴健康监测设备，科研的效率和成果的可信度可以显著提高。现在，随着大数据技术和可穿戴健康监测设备技术的不断发展和普及，虚拟临床试验和研究向我们走得越来越近，您看下面的最新案例。 1. 从大数据移动健康平台说
麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习模型，可以根据健康状况将患者分为亚群，以更好地预测患者在ICU住院期间死亡的风险。该技术优于“全球”死亡率预测模型，并揭示了这些模型在特定患者亚群中的性能差异。
原始数据来自截至2020年2月11日中国内地报告的超过7万病例。相关论文发表于《中华流行病学杂志》。
【新智元导读】据 healio.com 最新报道，IBM Research 采用深度学习，根据国际上临床糖尿病视网膜病变量表，可在20秒内测出病变严重程度，在准确性上取得了最高记录。IBM称，这项技术将大大提升效率，帮助医生筛选出更多的糖尿病患者，并更快速地指出需要专科护理的患者。2017年5月16日的北大 AI 公开课第十二讲上， IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人谢国彤亲临现场，和北大人工智能创新中心主任雷鸣老师一道，就 AI 技术在医疗领域的应用展开了深入探讨
中国作为世界上糖尿病人数最多的国家，如何快速有效地提升糖尿病的管理水平与成效一直是社会各界努力的方向和奋斗的目标。 从支付宝到微信，从饿了么到滴滴、优步打车，信息技术的革新不断影响和改变我们的生活方式。随着互联网+的覆盖范围越来越广，“互联网+医疗”是互联网在医疗行业的新应用，其包括了以互联网为载体和技术手段的健康管理、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、在线医学设备管理、远程会诊、专家诊疗等多种形式的健康医疗服务，这是目前“互联网+医疗”最有竞争力的发展方向。 但在互联网+医疗发展的上
随着网络信息技术的飞速发展，人们正在迅速适应互联网对人们的学习、生活和工作所产生的影响和变化。网络调查系统是网络信息时代发展的产物，正在被越来越广泛的受众所接受，并逐渐取代传统的调查。在线调查系统解决了传统调查无法解决的时间和空间限制等问题。可重用性;易于变化;数据恢复快捷方便。低成本。电子测量已成为一种普遍而实用的测量方法。它具有研究范围广、信息量大、选择空间大、隐私性好、成本低等优点。因此，电子调查不可避免地成为社会发展的一个组成部分。本文采用VUE节点语言进行开发，主要描述了一个调研系统的设计和开发过程，研究了在线调研的好处，并详细阐述了软件需求、设计和实现过程。
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本项目开源了基于医疗指令微调的中文医疗问诊模型：明医 (MING)。目前模型的主要功能如下：
前不久，外媒Tech in Asia预计，未来中国或将成为全球VR普及量最大的市场。而江苏省消费者协会于7月12日发布了一份VR消费调查报告，该报告称，江苏近半数消费者对VR体验感到不满意。 据悉，为
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