Egy metaanalízis szerint a mesterséges intelligencián alapuló módszerek pontosabban detektálják a nyelőcső laphámrákot, mint a kezdő endoszkópos szakemberek.

Az okosóra-alapú algoritmus a testsúly-alapú monitorozásnál korábban jelezheti a szívelégtelenség súlyosbodását.

Fejlett gépi tanulási modell megjósolja az epilepszia és a depresszió kialakulását.

A közeli infravörös tartományú fény szórását használja a diffúz optikai tomográfia - használatával apró agyi vérzések is kimutathatók.

Hasonló módszerek később más neurológiai állapotok, például az autizmus vagy az ADHD vizsgálatában is alkalmazhatók lehetnek.

Egy mesterséges intelligencia által vezérelt gyógyszerszimulációs elemzés adott meglepően jó eredményt, amelyet kísérletesen sikerült igazolni.

Az AI a rutinszerűen gyűjtött elektronikus egészségügyi adatokból évekkel a szokásos diagnózis előtt képes megbecsülni a gyermekek ADHD‑kockázatát.

Léteznek-e már orvosi ember-kiborgok? A válaszhoz először definiálni kelle­ne az ember-kiborg egészségügy szerinti fogalmát. Mi a különbség a huma­nista és a poszthumanista orvoslásnak az egészségügy technikai fejlődéssel kapcsolatos felfogása, elfogadása között? Eljutott-e az orvoslás az extra emberi képességeket is adó mesterséges szervekig? Vajon a kiborglét mint poszthumanista fogalom létezhet-e a jelenlegi humanista egészségügyben? A közlemény ezekre a kérdésekre próbál választ adni, és javaslatot tesz az orvosi ember-kiborg definíciójára is.

Egy új kutatás olyan megközelítést mutatott be, amely a nagy nyelvi modellek képességeit ötvözi a hagyományos pszichometriai eszközökkel a depresszió előszűrésében.

A PathogenFinder2 modell a genom vizsgálata alapján képes a kórokozó baktériumok azonosítására.