机器学习算法在压力性损伤管理中的应用进展

• 作者: 曲超然 王青 韩琳 姜小鹰
• 来源期刊: 中华护理杂志
• 关键词: 压力性损伤 机器学习 信息化管理 综述 护理
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 护理信息化专题|Special Planning—Nursing Informationalization
• 页码范围: 212-217
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3761/j.issn.0254-1769.2021.02.009

摘要

随着护理信息化管理的不断推进,数量庞大的多重结构数据的收集和重新利用与人工智能领域密切结合已成为趋势.压力性损伤在管理方面存在大量多重结构数据,其管理方法与人工智能领域的结合已从前沿技术逐渐转变到现实应用阶段,推动着压力性损伤管理由"制度管理"向"数据管理"转变.该文从应用基础、测量和分析创面、风险预测模型3个方面,对机器学习算法在压力性损伤中的应用研究进行综述,旨在为推动压力性损伤信息化管理提供参考.