监测演变的路线图:开发和评估基于波形变异性衍生的人工智能驱动的预测性临床决策支持软件工具
Andrew J E Seely1,2,3, Kimberley Newman4, Rashi Ramchandani5
1Faculty of Medicine Ottawa, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada. aseely@ohri.ca.
从患者监测波形开发预测性临床决策支持工具 (CDSS) 需要多学科的方法. 本路线图指导这些先进的监测工具的创建和评估,以改善患者护理.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 持续波形监测是重症患者的标准.
- 波形的生理变异性提供了诊断和预后见解.
- 机器学习可以从可变性数据中推导出预测指数.
研究的目的:
- 概述基于患者监测的开发和评估预测性临床决策支持工具 (CDSS) 的多学科步骤.
- 为将先进的预测模型纳入临床实践提供路线图.
主要方法:
- 对基于波形的预测模型的开发和评估过程的审查和分析.
- 涉及数据科学,CDSS开发和临床研究阶段.
- 解决技术,分析,心理,监管和商业方面的挑战.
主要成果:
- 开发需要一个多步骤的多学科方法,包括数据科学,CDSS进化和临床研究.
- 该过程包括数据收集,波形处理,机器学习和各种临床研究设计.
- 在技术,分析,监管和商业领域存在重大挑战.
结论:
- 一份拟议的路线图指导了新型预测CDSS工具的开发和评估.
- 这些工具有可能改变患者监测.
- 预测模型的整合可以带来更好的患者护理.
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