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DHC研究院
臨床決策支持CDSS
概述

整合行業公認的循證醫學知識庫,規則引擎、自然語言處理技術、真實世界臨床數據、最佳臨床實踐,臨床預測模型,緊密結合臨床工作流,研發智能化CDSS的核心技術方案,旨在簡化臨床診療和實時護理的臨床決策過程,改善患者臨床轉歸,讓臨床醫生的診療過程變得更加高效、規范、安全、可靠。

研發領域

1.    臨床數據建模:各類患者數據的整合方法、標準化方法、數據驅動的機器學習方法研究,面向臨床應用的預測模型研究。

2.    知識建模:臨床路徑、臨床指南、醫學文獻、最佳臨床實踐等臨床知識的整合與建模方法研究,邏輯推理方法研究,專家知識庫建設方法研究;

3.    人機交互模式: 面向醫師、護理人員、檢驗人員和患者等不同用戶群體的個性化交互模式研究,CDSS的臨床工作流整合方案研究。

價值

在診療流程中,通過正確的渠道,在正確的時間和正確的干預模式下,向正確的人,提供正確的信息。

案例

ICU場景下的臨床預測與評估:

--  疾病的臨床表型化研究

--  AKI早期預警模型

--  膿毒癥早期預警模型

--  機械通氣相關預測模型

--  危重患者藥物劑量預測模型

--  評估疾病嚴重程度與死亡預后模型

--  其它臨床管理預測模型

--  基于臨床指南的知識庫建設

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