總體來看,電子病歷缺乏統一標準,導致各醫院的系統無法兼容;電子病歷的實用性和充分利用性還有待進一步研究挖掘;具體規范、法律效力、安全性與保密性等問題也成為醫生與患者討論的熱點。讓我們期待國家標準早日出臺,并且有專項人員推動實施,給電子病歷搭建一個良性運作的平臺。...
因此,醫生可以被認為是各種信息的分類器。大型兒科隊列中診斷框架的層次結構在這項研究中,研究人員設計了一個基于AI的系統,使用機器學習從電子病例記錄(EHR)中提取臨床相關特征,以模擬人類醫生的臨床推理。在醫學中,機器學習方法已經在基于圖像的診斷中表現出強大的性能,特別是在放射學,皮膚病學和眼科學中,但是對EHR數據的分析提出了許多困難的挑戰。...
為了提高了預測性能,他們同時訓練并整合了基于基因組和EHR的模型,成功識別與疾病高度相關的遺傳構成,將疾病個體從非疾病個體中分離。具體而言,它確定了60個關鍵的AAA關聯基因,并利用疾病的分子病因學揭示了40個不同的功能模塊。通過分析,HEAL可以定量評估每一個體的AAA風險。這一框架讓我們看到了基因組和健康記錄與機器學習方法結合的潛力,并有望推動個人健康管理和理解復雜疾病的生物結構。?...
Collins在2009年的一個采訪中所說,“如果每個人的DNA序列都已經存在于他們的醫療記錄中,那么只需鼠標輕輕一點,就能找出需要的所有信息,然后幾乎可以毫無障礙地將這些信息融入藥物處方”。只是由于缺乏基因組學支持的電子健康記錄(EHR)、遺傳學和建議的復雜性以及缺乏明確的證據,十多年過去了,基因組學指導的治療的實施一直受阻,仍然有很長的路要走。 ...
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