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基于循证医学与真实病历库的CDSS实现与应用

         

摘要

目的:利用临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,CDSS),辅助医生提高诊疗水平,减少误诊及漏诊率.方法:通过对全院海量优质历史病历的机器学习,构建医院临床最佳实践库;在此基础上,融合BMJ循证医学最佳实践库,形成诊疗标准框架;利用随机森林、神经网络等人工智能算法,生成决策支持模型,实现对临床诊疗的辅助支持.结果:系统基于优质历史病历和BMJ循证医学证据的决策模式,使推荐结果更具针对性,更符合医院实际;大大提高了诊疗模型的准确率(最高可达91.7%),使结果更加可靠.结论:临床决策支持系统的应用,将为医生在诊疗过程中提供切实、有效的帮助.

著录项

  • 来源
    《中国数字医学》 |2019年第5期|36-3842|共4页
  • 作者单位

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

    北京大学第三医院信息管理与大数据中心;

    100191;

    北京市海淀区花园北路49号;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 其他科学技术在医学上的应用;
  • 关键词

    人工智能; 临床决策; 历史病历; 循证医学;

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