构建基于大数据的人工智能临床辅助决策系统方法与效果研究

目的:帮助基层医生规范、快速、准确地完成诊疗工作。方法:以大数据、语义网络、深度学习等前沿人工智能IT技术为支撑,构建人工智能临床辅助决策系统,通过在整个诊疗环节提供"层层引导、环环辅助"的智能决策,提升基层医生的诊疗服务能力。结果:根据系统效用评估,人工智能临床辅助决策系统能有效提升诊疗服务智能化、规范化、标准化,提高治疗效率,促进基层医疗卫生机构诊疗同质化,帮助发现和规避因人为疏漏导致的误诊和处置不当。结论:人工智能临床辅助决策系统的应用可以有效解决医疗资源紧张、医生人力和能力不足的问题,提升基层医疗卫生机构诊疗水平,推动分级诊疗和家庭医生签约服务有序、高效的实施。

基于儿童感染性疾病临床应用的大数据知识库平台设计

在儿童感染性疾病的临床应用中,将原本孤立的临床数据点形成"点-线-面"信息集成模型,融合药学知识库、检查、检验知识库、病例信息专家知识库等,建立儿童典型、常见感染性疾病的特征数据和疗效数据医疗知识库,从而给儿童专科医生提供感染源诊疗建议,提高治疗效率。该文根据儿童感染性疾病的临床特征以及数据分析结果,提出基于规则和框架知识的推理决策服务引擎以及感染性疾病专科医疗信息集成模型。