🌟 本週熱點

💡 告別長途奔波，居家臨床試驗成患者新福音

生病時不用大老遠跑到醫院，在家就能參與最新藥物的實驗，會不會讓生病的過程更好受一點？

美國的Mayo Clinic 正在實驗，將這個想像變成現實。

透過「臨床試驗超越圍牆」（Clinical Trials Beyond Walls）計畫，Mayo Clinic正在徹底改變傳統的臨床試驗模式。

以往病患必須親自到醫院進行試驗，現在則可以透過遠距醫療、居家檢測和智慧穿戴裝置等創新技術，在家完成大部分的試驗流程。

數據顯示，自從導入這些數位工具和遠端服務後，位於診所120英里以外的病患參與率明顯提升。這項突破性的轉變不僅為病患節省了交通時間和費用，更讓位處偏遠地區的患者也能參與最新的藥物研究。

📖 參考資料：Heathcare IT News

💡  AI整合健康數據，識別高風險病患提前進行預防

當你生病看醫生時，醫生是否完整掌握你的健康資訊？

在美國加州，一個創新的AI醫療照護計畫正在改變這個現況。

Innovaccer是一家美國的醫療科技公司，專注於開發人工智慧和數據分析平台，協助醫療機構整合並分析病患資料。該公司的主要業務是提供人口健康分析解決方案，幫助醫療機構更有效地管理和改善病患照護品質。他們的技術平台能夠整合來自不同來源的醫療數據，為醫療服務提供者提供全面的病患資訊。

在Sacramento縣的衛生服務部門導入Innovaccer的AI技術後，帶來了顯著的改變。

首先，AI技術實現了即時數據整合，讓醫護人員能夠及時掌握病患的完整健康資訊，大幅提升照護協調效率。

其次，AI和機器學習的應用使得疾病預測變得更加準確，讓醫療資源分配更有效率。例如，系統能夠識別高風險病患，提前進行干預。

此外，AI技術還幫助打破了不同醫療服務之間的藩籬，創造出更全面的照護方式。這種創新模式已在Baptist Health South Florida等機構取得成功，證明了AI技術確實能夠改善醫療照護品質。

在不遠的未來，這種數據驅動的醫療照護模式將有機會為更多弱勢族群帶來更好的醫療服務。

📖 參考資料：Healthcare IT News

💡 AI也能加持新藥研發？美國如何透過開源社群加快研發效率

AI能讓昂貴的新藥研發成本減半嗎？

在美國，由超過100間公司、新創、大學、研究機構一起成立的“AI Alliance for Drug Discovery”，正透過開源平台 (open source)、AI技術共同投入新藥的研究。這將有可能改變傳統藥物的開發方式。

在 AI 導入前，藥物研發往往需要耗費10-15年時間，且成本高達數十億美元。

而現在，AI 技術能夠自動化藥物發現過程中的許多步驟，例如靶點識別、藥物設計和篩選，進而降低研發成本，還能提高藥物療效、促進個性化醫療。

透過開源平台交流AI發掘新藥技術，研究人員能夠更有效地訓練 AI 模型、建立共同研究項目、共享數據與資源，還促進了各機構間的知識共享。這種開放協作的模式，讓原本需要單打獨鬥的研究團隊能夠共享資源和經驗，大幅提升研發效率。如該聯盟已經開發了多個開源 AI 藥物發掘模型，這也為研發新藥領域的合作和創新提供了一個新的範例。

📖 參考資料：AI Alliance for Drug Discovery