大数据管理,数据注册和机器学习算法的作用,以优化创伤中安全的最终手术:一篇评论
Hans-Christoph Pape1, Adam J Starr2, Boyko Gueorguiev3
1Department of Trauma Surgery, University Hospital of Zurich, Raemistr. 100, Zurich, 8091, Switzerland. hans-christoph.pape@usz.ch.
Patient safety in surgery
|June 20, 2024
概括
从早期创伤登记到人工智能,大数据增强了医疗文档和患者护理. 未来的创新有望通过人工智能驱动的骨折识别和预测量身定制治疗的结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 创伤外科 手术 创伤外科
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 数字数据处理已经改变了医疗文档,使得多医院患者数据的汇总成为可能.
- 早期的举措,如AO基金会和重大创伤结果研究,开创了多医院数据收集的先驱.
- 创伤登记册改善了证据,但在数据范围和生理参数方面面临限制.
研究的目的:
- 总结大数据在创伤护理中的演变,从本地数据库到人工智能驱动的算法.
- 突出在骨折管理中向灵活,针对患者量身定制的决策转型.
- 探索人工智能在改善骨折识别和结果预测方面的潜力.
主要方法:
- 审查创伤登记册和数据收集倡议的历史发展.
- 对改善对病理生理反应的理解对临床决策的影响分析.
- 讨论人工智能 (AI) 在未来创伤护理创新中的作用.
主要成果:
- 数字数据聚合显著提升了医疗文档和跨机构的患者数据共享.
- 创伤登记册已经加强了基于证据的实践,尽管数据范围有限.
- 针对患者量身定制的动态方法,如安全确定的手术算法,已经从更好的理解中出现.
结论:
- 从本地数据库到创伤登记和AI的演变,代表了医疗数据利用的重大进步.
- 人工智能有可能进一步彻底改变骨折识别,结果预测和个性化治疗策略.
- 未来在灵活决策和人工智能的创新预计将大大提高创伤护理.
