EHR数据
研究人员开发了一种人工智能工具,可以使用常规收集的电子病历数据预测阿尔茨海默病的发展,提前5年进行诊断。
通过挖掘EHR数据,可以跟踪医生记录和执行某些任务的时间,从而了解医生的负担情况。本文介绍了ONC分析EHR数据以了解医生负担情况的研究成果。
研究人员正在进行数字检测痴呆症研究,评估使用基于人工智能的机器学习算法,利用自然语言处理和EHR数据识别未诊断的阿尔茨海默病和相关痴呆症的效果。
研究人员开发了一种基于人工智能的临床决策支持工具,可以使用血液检测和EHR数据预测COVID-19患者的预后和疾病严重程度。
一项新研究发现,利用EHR数据的预测分析工具可以准确地在儿科患者出院前识别所有原因的30天再入院风险。这项研究填补了儿科再入院风险评估工具的空白,有望降低医院再入院率。
研究人员开发了一种基于人工智能的工具,可以使用EHR数据更快、更准确地识别注射药物的人群。这项研究对于改善风险评估和缓解、临床决策以及健康服务研究至关重要。