药物行业中人工智能的应用已经经历了持续增长的阶段，主要应用于药物研发、个体化医学和癌症等治疗领域。使用先进的机器学习算法，通过考虑环境条件、生活方式和健康历史等因素，可以为每个个体制定定制化的治疗方案，从而优化健康结果。

Nov, 2023

本文讨论了人工智能在医疗领域中的应用，特别是在医学图像分析中的最新进展、现有标准以及应用人工智能所需考虑的伦理问题和最佳实践。我们探讨了人工智能的技术挑战和伦理挑战，以及在医院和公共组织中部署人工智能的影响和关键技术措施。最后，我们提出了未来解决人工智能在医疗应用中的伦理挑战的建议和方向。

Apr, 2023

本文分析和研究了使用最新技术（如大数据、人工智能、机器学习和深度学习）改善医疗保健的不同方法，提出了基于收集、预处理和聚类医疗数据的一般方法，以在可观的时间范围内预测最常见的病理。

Apr, 2023

本文提出了一种个性化心理健康监测和情绪预测系统，利用患者生理数据，并采用分散的学习机制结合传输和联邦机器学习，使数据留在用户设备上，在隐私和可追踪的方式下实现心理健康条件的跟踪和管理，从而为精神科治疗提供了一个新颖的解决方案。

Jul, 2023

本文探讨了统计分析在精准医学中的关键作用，着重讨论了个性化医疗如何通过解释复杂的多维数据集来实现，包括预测建模、机器学习算法和数据可视化技术。本文还研究了数据整合和解释方面的挑战，尤其是包括电子健康记录（EHR）和基因组数据在内的多种数据源。此外，本文强调了统计分析在医学中的发展、精准医学的核心统计方法以及未来发展方向，特别强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合。

Jan, 2024

构建更好、更智能的医疗基础设施是智慧城市的终极目标之一。为了克服临床数据的异构性和易受攻击的特点带来的挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，采用联邦学习范式进行训练和管理，以保证患者隐私的安全，并实现大规模的临床数据挖掘。同时，我们采用了序列到序列模型架构，融合了注意力机制，旨在提供个性化的临床决策支持系统，具有可进化的特性，能够提供准确的解决方案，协助医护人员进行医学诊断。

Jan, 2024

人工智能分析在健康信息学中的应用迅速增长，并侧重于管理慢性健康状况，如糖尿病、肥胖等，面临着各种挑战，特别是在无药物干预方面由于个体情况的差异。这些差异导致了以用户为中心的研究方法，并涉及各种研究问题。本论文通过最近和当前的研究工作提供例子，并总结我们认为的下一步和一些待解决的研究问题。

Jan, 2024

本研究提出并评估了一种综合人工智能在医学领域的框架（HAIM），以促进利用多模态输入实现人工智能系统的生成和测试，该框架可在医疗保健环境中进行研究和部署，并通过使用 Shapley 值量化每个模态和数据源的贡献，展示了多模态输入在不同医疗任务中的必要性。

Feb, 2022

本篇论文介绍了医学领域中解释性人工智能的研究，强调让人们能够透明地理解和信任 AI/ML 技术的重要性，主要关注于图像、* 组学数据和文本三个方面。

Dec, 2017

本研究介绍了 Active Informed Consent（AIC）这一新型混合法律技术工具，以促进大量数据的收集，以应用于机器学习，并分析了该技术工具对保护欧洲公民隐私的法律复杂性之合规性。

Sep, 2022