医疗数据和新技术（如AI）的快速发展为个性化护理提供了机会，尽管面临隐私和数据互操作性挑战。可组合CDP通过数据驱动决策，帮助医疗机构改善患者沟通和体验，提升健康结果。
预测分析在医疗领域利用历史数据和机器学习预测健康结果，优化治疗方案，提前识别风险，降低成本，提高效率，帮助医生做出数据驱动的决策，改善患者护理，尽管面临数据质量和隐私挑战。
医疗机构越来越重视以患者为中心的护理。医疗CRM软件通过整合临床与行政流程，提升患者体验，优化资源配置，改善健康结果。本文探讨了医疗CRM软件的关键特性、优势、开发步骤及实施挑战，并展望患者参与技术的未来。
数字化转型正在改变医疗服务，人工智能（AI）和机器学习（ML）在个性化护理中发挥重要作用。AI通过分析患者数据，提供个性化治疗方案和提醒，增强患者与医生的沟通，帮助患者遵循治疗计划，从而改善健康结果，提升人性化护理和医患关系。
本文探讨了人工智能在医疗保健中的公平性问题，强调技术与临床实践之间的矛盾，指出算法偏见导致医疗不平等，并探讨新兴技术在解决这些问题中的作用。提出了一个公平人工智能框架，旨在改善少数群体的健康信息和结果。
人工智能技术正在快速改变医学，提高健康结果、推进医学研究，并提高健康信息的质量、数量和可访问性。YouTube利用人工智能提升权威健康内容的可见性，打破语言障碍，帮助创作者制作高质量的健康内容。负责任地实施人工智能可以对数十亿人的健康和福祉产生积极影响。
该文章提出了一个新的框架来动态建模健康结果与风险因素之间的关联。使用变系数区域分位数回归方法和K最近邻融合拉索方法捕捉年龄的时变效应。经验结果证明了该方法在捕捉健康结果与风险因素之间复杂的年龄依赖关联方面的有效性。
COVID-19突显了数字化在支持最偏远地区获取基本医疗服务的重要性，非洲正在大规模使用数字健康工具，政府正在制定策略和投资数字化健康，预计到2030年，肯尼亚、尼日利亚和南非可以通过普及数字健康工具，节省总医疗支出15%，改善健康结果。
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