社区血液透析中心临床决策支持系统的全流程构建与应用

目的:设计一种临床辅助决策支持系统用于社区血液透析中心的管理,并评价其应用效果。方法:构建临床辅助决策支持系统,该系统具备实时数据采集、智能预警、远程指导等技术特点。采用系统可用性问卷(PSSUQ)评价该系统的可用性及满意度,并比较实施该系统前后两组患者血液透析敏感质量指标。结果:在系统的评价中,PSSUQ单项题目平均得分及99%置信区间均低于平均数3.5分的分界点,单项题目平均得分和4个维度得分均低于PSSUQ最佳基准;实施后患者血液透析敏感指标均有不同程度的改善。结论:临床辅助决策系统具有较高的可用性及满意度,能够显著提升患者透析质量,减少不良事件的发生,具有良好的应用前景。

基于临床决策辅助支持的医共体信息化平台在分级诊疗中的应用

目的 探讨临床决策辅助支持的医共体信息化平台在分级诊疗中的应用。方法 选择衢州市第二人民医院为中心的县域医共体,依托临床决策辅助系统的信息化平台,采用均数±标准差、t检验、百分率,分析应用前后分级诊疗指标(患者信任度、满意度、首诊率、常见病诊断正确率)转变情况。结果 实施前、实施后患者医疗环境、服务信任、技术能力、药品设备、整体信任,较实施前均有所提升,且差异有统计学意义(P<0.05)。实施前医生满意度为88.9%,实施后医生满意度为93.5%,实施前患者满意度为91.8%,实施后患者满意度为95.6%,均明显提升。实施前患者首诊率为25.9%,实施后首诊率32.5%,提升7.6%。实施前常见病诊断正确率为90.1%,实施前常见病诊断正确率为95.6%,提升5.5%。结论 基于临床决策辅助支持的医共体信息化平台能够推进分级诊疗模式的转变,提高基层医生诊疗水平,减少误诊,获得患者信任。

机器学习XGBoost算法在医学领域的应用研究进展

机器学习XGBoost算法于2014年提出,其基于boosting算法展开,在许多数据科学大赛上都显示出了极高的可用性和优异性能。目前基于XGBoost算法构建的分类或回归预测模型已经广泛地运用于医疗保健、金融、教育、制造等领域的数据分析中。在医药学领域中XGBoost已广泛应用于疾病诊断以及疾病发生风险、转归与预后、合理安全用药和药物研发的等方面,并且在这些领域中提供了具有极大可能性的解决方案,有助于提高决策的效率和质量,降低假阳性率。同时,XGBoost算法在处理数据缺失值时,能自动学习分裂方向;在处理大型数据集时,能够模拟非线性效应,具有较高的效率和准确性。

血栓风险预警系统预防肿瘤手术患者血栓的效果评价

目的研究基于临床辅助决策支持技术的血栓风险预警系统在肿瘤手术患者血栓防治中的效果及肿瘤患者的血栓危险因素。方法分析2019年肿瘤手术患者使用系统前后在物理预防率、药物预防率、血栓筛查率和血栓发病率上的差异,并分析肿瘤手术患者的血栓危险因素。结果使用系统后,药物预防率比使用系统前上升3.68个百分点(p<0.001),其提升主要体现在极高危组患者中;血栓发病率在使用系统后下降0.38个百分点。口服避孕药或激素替代治疗、卧床、高龄、术中输血是肿瘤手术患者的血栓危险因素,腹腔镜手术与开放手术相比是保护性因素。结论血栓风险预警系统可为临床医师提供精准风险分层信息,提高肿瘤手术患者的药物预防率,VTE发病率有下降趋势。