人工智能在中医证候指标中的应用与发展

中医证候指标是中医药理论体系的核心部分,也是临床辨证的关键环节。随着人工智能在中医领域的迅速发展,中医证候指标的智能化研究也逐渐被研究人员所重视,且相关研究的数量呈现稳步增长的趋势。在“病证结合”“辨证论治”等中医理念框架下,充分探究了人工智能在中医证候指标中的发展现状,还深入解析了人工智能助力中医核心证候指标的研发和构建过程中的相关技术。目前人工智能在中医证候指标领域的研究处在快速发展阶段,但仍面临中医证候的差异性、人工智能技术无法充分结合中医理念和中医证候的领域知识不足等挑战。针对中医证候指标在疾病病情智能化应用、中医药智能辨证诊断、方药预测的智能应用、西医指标的智能化应用等现状进行梳理。本研究深入探究人工智能助力中医核心指标集(COS-TCM)中医证候指标方法学发展,人工智能技术需要与中医证候指标持续协同发展,深入融合中医特色辨证思维,推进中医药现代化和智能化进程。

基于临床决策支持系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的构建与应用

目的构建新生儿早期诊疗护理预警模型的架构体系,保障新生儿早期诊疗护理质量安全。方法梳理出以护理程序为基础的新生儿早期诊疗护理的工作流程,构建基于临床决策支持系统(CDSS)的新生儿早期诊疗护理预警模型。于2018年6-9月构建知识库,并于2018年10月开始进行临床应用。评价基于CDSS系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的应用效果(新生儿风险评估及时率、预防措施落实与风险评估合格率)、护士对系统满意度及早产儿家属满意度。结果护士应用新生儿早期诊疗护理预警的临床决策支持系统后,新生儿风险评估及时率(96.94%)高于系统应用前(85.18%),差异有统计学意义(P<0.001)。预防措施落实与风险评估合格率(98.13%)高于系统应用前(90.35%),差异有统计学意义(P<0.001)。护士对系统的可用性评价为(18.63±1.13)分,数据可靠性为(14.22±1.42)分,系统支持力度为(13.51±2.23)分,使用意向为(8.51±1.52)分,总体满意度为(4.42±0.51)分,净收益为(4.19±0.63)分。早产儿家属满意度处于较高水平。结论基于临床决策系统的新生儿早期诊疗护理预警模型的构建可以为临床护士在照护新生儿时对疾病早期识别和护理干预提供正确高效的决策支持,提升护士对临床常规执行的依从性和评判性思维能力,提高护士护理质量管理能力,提高医护患多角色满意度。