总体来看,电子病历缺乏统一标准,导致各医院的系统无法兼容;电子病历的实用性和充分利用性还有待进一步研究挖掘;具体规范、法律效力、安全性与保密性等问题也成为医生与患者讨论的热点。让我们期待国家标准早日出台,并且有专项人员推动实施,给电子病历搭建一个良性运作的平台。...
因此,医生可以被认为是各种信息的分类器。大型儿科队列中诊断框架的层次结构在这项研究中,研究人员设计了一个基于AI的系统,使用机器学习从电子病例记录(EHR)中提取临床相关特征,以模拟人类医生的临床推理。在医学中,机器学习方法已经在基于图像的诊断中表现出强大的性能,特别是在放射学,皮肤病学和眼科学中,但是对EHR数据的分析提出了许多困难的挑战。...
为了提高了预测性能,他们同时训练并整合了基于基因组和EHR的模型,成功识别与疾病高度相关的遗传构成,将疾病个体从非疾病个体中分离。具体而言,它确定了60个关键的AAA关联基因,并利用疾病的分子病因学揭示了40个不同的功能模块。通过分析,HEAL可以定量评估每一个体的AAA风险。这一框架让我们看到了基因组和健康记录与机器学习方法结合的潜力,并有望推动个人健康管理和理解复杂疾病的生物结构。 ...
Collins在2009年的一个采访中所说,“如果每个人的DNA序列都已经存在于他们的医疗记录中,那么只需鼠标轻轻一点,就能找出需要的所有信息,然后几乎可以毫无障碍地将这些信息融入药物处方”。只是由于缺乏基因组学支持的电子健康记录(EHR)、遗传学和建议的复杂性以及缺乏明确的证据,十多年过去了,基因组学指导的治疗的实施一直受阻,仍然有很长的路要走。 ...
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