Diverse Perspectives and State-of-the-Art Approaches to the Utilization of Data-Driven Clinical Decision Support Systems
Az orvostudomány számos olyan kritikus kihívást tartogat, amelyeket az adatvezérelt klinikai döntéstámogató rendszerek (CDSS) alkalmazásával lehet megoldani, és egyre több példa van az automatizált diagnózisra, prognózisra, gyógyszertervezésre és tesztelésre. A mesterséges intelligencia jelenlegi helyzetét az orvostudományban azonban úgy foglalták össze, hogy "sok az ígéret, de viszonylag kevés az adat és a bizonyíték".
Ha ezeket a problémákat sikerül kezelni, az adatvezérelt megközelítés nagyon fontos lesz a CDSS-ek jövője szempontjából, mivel egyszerűsíti a tudás megszerzésének és karbantartásának folyamatát, amely időigényes és jelentős emberi erőfeszítést igényel. Az adatvezérelt klinikai döntéstámogató rendszerek hasznosításának különböző nézőpontjai és korszerű megközelítései kritikusan reflektál azokra a kihívásokra, amelyeket az adatvezérelt CDSS-eknek meg kell oldaniuk ahhoz, hogy az egészségügyi ellátórendszerek ne csak kisszámú példa legyen a lehetséges lehetőségekről.
Továbbá meghatározza a bizonyítékokon alapuló, sikeres adatvezérelt CDSS-eket. Az olyan témákat, mint az automatizált tervezés, a diagnosztikai rendszerek és a megmagyarázható mesterséges intelligencia, lefedő, elsőszámú referenciaforrás kiváló forrás az egészségügyi szakemberek, az egészségügyi adminisztrátorok, az informatikai vezetők, a gyógyszerészek, a felsőoktatási hallgatók és oktatók, a könyvtárosok, a kutatók és az akadémikusok számára.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)