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摘要:
目的 开发应用静脉血栓栓塞症(Venous Thrombo Embolism,VTE)智能评估与辅助决策系统,提升院内VTE防治能力.方法 基于自然语言处理对院内多元系统数据进行后结构化处理,通过机器学习方法,综合已有量表指标和专家意见,研制VTE风险评估模型;结合规则引擎、人工智能引擎,开发VTE智能评估和防治决策支持系统.结果 应用该系统后,院内VTE风险发生评估率由53.8%上升到98.8%,出血风险评估率由9.8%上升到56.7%,评估时间由3.2 min/患者缩减到0.5 min/患者,恰当预防率由12.2%提高到63.4%,每筛查1例阳性患者需要检查人数由11.6人下降为3.0人.结论 VTE智能评估与辅助决策系统可提升患者VTE风险预警能力,规范临床诊疗行为,对降低医院VTE发生风险、保障患者安全起到重要促进作用.
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文献信息
篇名 院内静脉血栓栓塞症智能评估与辅助决策系统的开发与应用
来源期刊 中国医疗设备 学科 医学
关键词 智能评估与辅助决策系统 人工智能 临床诊疗 静脉血栓栓塞症
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 医院数字化管理|CLINICAL IMAGING TECHNOLOGY
研究方向 页码范围 88-91
页数 4页 分类号 R197.39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1633.2022.03.021
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研究主题发展历程
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智能评估与辅助决策系统
人工智能
临床诊疗
静脉血栓栓塞症
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1986
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