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電子病歷十分龐大。以體溫為例，因丈量地位差別（舌頭下方、耳膜或額頭），其常常具有差別寄義。而體溫不外是電子病歷浩瀚參數中最簡(jiǎn)樸的之一。別的，各個(gè)衛生體系都有一套本人定制的電子病例體系，招致各個(gè)病院的收羅的數據大不不異。用機械進(jìn)修處置這些數據之前，需求先將其同一格局。基于開(kāi)放的FHIR尺度，我們構建了一套尺度格局。格局同一后，我們就不需求手動(dòng)挑選或調解相干變量了。停止各項猜測時(shí)，深度進(jìn)修模子會(huì )主動(dòng)掃描已往到如今的所無(wú)數據點(diǎn)，并闡發(fā)此中哪些數據對猜測是有代價(jià)的。因為這一歷程觸及數千個(gè)數據點(diǎn)，我們不能不開(kāi)辟了一些基于遞歸神經(jīng)收集（RNN）和前饋收集的新型深度進(jìn)修建模辦法。▲用工夫線(xiàn)展現患者電子病歷中的數據。我們按行顯現各品種型的臨床數據，此中每一個(gè)數據片斷都用灰點(diǎn)暗示，它們被存儲在 FHIR 中。 FHIR 是一種可供任何醫療機構利用的開(kāi)放式數據尺度。深度進(jìn)修模子經(jīng)由過(guò)程從左往右掃描工夫表，闡發(fā)患者從圖標開(kāi)首到如今的住院信息，并據此停止差別范例的猜測。▲患者出院24小時(shí)后，利用深度進(jìn)修停止猜測。上圖頂部的工夫表包羅了患者幾個(gè)月工夫的汗青數據，以近來(lái)的數據做縮小顯現。模子以白色標識患者信息圖表頂用于「注釋」其猜測的信息。此研討案例中，模子標注了臨床上故意義的信息片斷。

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各人都有住院的經(jīng)歷，出院以后總會(huì )對接上去的工作，布滿(mǎn)擔心。特別是病患會(huì )不竭在內心問(wèn)本人：「我甚么時(shí)分能夠回家？我會(huì )好起來(lái)嗎？我還要回診嗎？」 假如醫師與照顧護士師可以精確答復這些成績(jì)，有助于完美、寧靜且高服從地照顧護士患者。若病患的安康情況好轉，醫護職員也能搶得先機，自動(dòng)采納步伐。 透過(guò)野生智能去猜測局勢開(kāi)展，曾經(jīng)十分遍及。我們用它來(lái)猜測通勤途中的交通情況，或把英文翻譯成西班牙語(yǔ)時(shí)，猜測能夠需求用到的辭匯。一樣的原理，我們能否能使用不異范例的機械進(jìn)修停止「臨床猜測」呢？ 如許的猜測模子要可以有適用代價(jià)，須具有以下兩點(diǎn)特性： 1、可擴大性：該猜測模子要能停止多項猜測，得出一切我們想要的信息，而且合用于差別病院的體系。有鑒于醫療保健數據相稱(chēng)龐大，需求停止大批數據處置，如許的請求能夠不簡(jiǎn)單滿(mǎn)意。 2、精確性：猜測成果要能協(xié)助大夫存眷到真實(shí)的病灶地點(diǎn)，不克不及誤導大夫去留意到不相關(guān)的處所。跟著(zhù)電子病歷提高，我們刻正測驗考試用此中的數據成立愈加精準的猜測模子。 我們結合加州大學(xué)舊金山分校、史丹佛大學(xué)醫學(xué)院（Standford University School of Medicine）和芝加哥大學(xué)醫學(xué)院的同事，在《天然》雜志的兄弟期刊—《數字醫學(xué)，我公司是一家專(zhuān)業(yè)從事醫療軟件系統 十余年高科技公司，公司的醫療軟件系統 ，目前用戶(hù)遍及全國各地，它價(jià)格低廉，部署簡(jiǎn)單，極易上手，是醫院管理者管理決策的好幫手。如有需要請聯(lián)系我們：