使用人工智能和来自电子健康记录的纵向数据的预测模型:系统的方法论审查
Lucía A Carrasco-Ribelles1,2,3, José Llanes-Jurado4, Carlos Gallego-Moll1,3
1Fundació Institut Universitari per a la recerca a l'Atenció Primària de Salut Jordi Gol I Gurina (IDIAPJGol), Barcelona, 08007, Spain.
人工智能 (AI) 有效地使用纵向电子健康记录 (EHR) 来预测健康结果. 然而,不一致的报告和有限的数据共享阻碍了模型复制和验证.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 机器学习 机器学习
- 健康 结果 研究 研究 结果
背景情况:
- 电子健康记录 (EHR) 的纵向数据为预测健康结果提供了宝贵的见解.
- 人工智能 (AI) 技术越来越多地用于分析复杂的EHR数据.
结论:
- 人工智能模型在利用纵向EHR数据进行健康预测方面表现有前途.
- 报告中的异质性,缺乏公共EHR数据集和有限的代码共享阻碍了可重现性.
- 标准化报告和数据共享对于推进医疗保健中的AI至关重要.
更多相关视频
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
03:14Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness
Published on: December 6, 2024
相关概念视频
Longitudinal Studies
Steps in Outbreak Investigation
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Methods of Documentation VII: EMR
Longitudinal Research
