医学信息学的新进展

近十年来计算机在医学中的应用的作用有根本的改变,应重新评价。其发展重点已有转移,不在于帮助临床医生诊断或自动形成治疗计划,成为“智能型”计算机系统,这些任务由受过训练的临床医生做,基本上可做的很好。现在更为迫切的是需要减少临床实践中信息负担的计算机系统,可快速输入和检索临床记录,快速安排和报告试验结果以及简便而及时地得到最新文献。

EBM分析:全科医学 循证医学与机器学习:志同道合的伙伴

循证医学起源于流行病学之时便已经形成了一系列严格的方法。这些方法可用于评估基于假设的实证研究在评价诊断试验、结局预测工具和干预措施方面的有效性、影响力和适用性。机器学习是人工智能的一部分,它使用计算机程序识别海量数据集中的模式和关联,然后将这些模式和关联整合到用于辅助诊断和预测结局(包括对治疗的反应)的算法中。这两个领域如何相互关联?他们有何异同,如何各有千秋?两者可否相互借鉴和补充以使临床决策更为明智和有效?