数据转换以推进AI/ML研究和实施在初级保健中
Timothy Tsai1, Julie J Lee2, Robert Phillips3
1Stanford Healthcare AI Applied Research Team, Division of Primary Care and Population Health, Department of Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, California timothy.tsai@stanford.edu.
初级保健需要更好的数据基础设施,以充分利用人工智能和机器学习 (AI/ML) 在医疗保健中. 这涉及数据收集,组织和整合,以推进AI / ML应用程序,以改善患者和临床医生的结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 初级保健研究研究初级保健研究
背景情况:
- 人工智能和机器学习 (AI/ML) 正在医疗保健领域迅速发展.
- 作为一个主要的健康交付平台,初级保健准备迎来显著的AI/ML影响.
- 在初级保健中采用AI/ML的一个关键障碍是缺乏有组织的,大规模的数据集.
研究的目的:
- 提出数据转换的关键考虑,以促进AI/ML在初级保健中的增长.
- 概述在初级保健研究和开发中克服数据挑战的策略.
- 突出初级保健数据的潜力,推动AI/ML在医疗保健中的进步.
主要方法:
- 这篇文章概述了数据转换的高级考虑.
- 专注于自动化数据收集和组织碎片化数据.
- 强调确定初级保健特定的用例,并将AI/ML整合到临床工作流程中.
主要成果:
- 确定了AI/ML在初级保健中的关键数据转换需求.
- 提出了数据收集,组织和整合的框架.
- 建议需要对AI/ML实施的意外后果进行监控.
结论:
- 初级保健对AI/ML的发展具有巨大的潜力.
- 数据转换对于释放AI/ML对患者和临床医生的好处至关重要.
- 战略性数据利用可以使初级保健处于医疗保健AI/ML创新的最前沿.
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