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Updated: Jul 27, 2025

Mouse Model of Pressure Ulcers After Spinal Cord Injury
Published on: March 9, 2019
在医院获得的压力损伤预测中利用人工智能和决策支持系统:全面审查
Khaled M Toffaha1, Mecit Can Emre Simsekler1, Mohammed Atif Omar1
1Department of Industrial and Systems Engineering, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates.
人工智能 (AI) 和决策支持系统 (DSS) 显示出预测医院获得的压力损伤 (HAPI) 的前景. 然而,目前的研究主要由回顾性模型组成,缺乏对HAPI预防的现实世界临床影响证据.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 临床决策支持 临床决策支持
背景情况:
- 医院获得的压力损伤 (HAPI) 是一个重要的全球医疗保健挑战.
- 现有的压力损伤识别方法有限.
- 人工智能和DSS为积极的HAPI风险识别和预防提供了潜力.
研究的目的:
- 综合审查AI和DSS在使用电子健康记录 (EHR) 预测HAPI中的应用.
- 进行系统的文献审查和对AI和DSS用于HAPI预测的文献分析.
主要方法:
- 系统的文献审查遵循PRISMA指南.
- 从SCOPUS,PubMed,EBSCO和PMCID数据库中获取的文章的图书统计分析 (2023年2月进行的搜索).
- 纳入专注于AI和DSS在压力损伤 (PI) 管理中的研究.
主要成果:
- 确定了319篇文章,其中39篇被列入审查,分为27篇与人工智能相关的文章和12篇与DSS相关的文章.
- 2006-2023年间发表的研究,其中40%来自美国.
- 主要专注于AI/DSS用于HAPI预测在住院患者使用EHR,PI尺度,专家知识和环境数据.
结论:
- 目前关于AI/DSS在HAPI治疗和预防中的实际影响的证据不足.
- 大多数审查的研究都是假设或回顾性预测模型,没有临床实施.
- 需要进一步的研究,将AI和DSS与更大的数据集结合起来,以弥合差距,并验证HAPI预防的预测模型.
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