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DHC研究院
临床决策支持CDSS
概述

整合权威的循证医学知识库,规则引擎、自然语言处理技术、真实世界临床数据、最佳临床实践,临床预测模型,紧密结合临床工作流,研发智能化CDSS的核心技术方案,旨在简化临床诊疗和实时护理的临床决策过程,改善患者临床转归,让临床医生的诊疗过程变得更加高效、规范、安全、可靠。

研发领域

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1.    临床数据建模:各类患者数据的整合方法、标准化方法、数据驱动的机器学习方法研究,面向临床应用的预测模型研究。

2.    知识建模:临床路径、临床指南、医学文献、最佳临床实践等临床知识的整合与建模方法研究,逻辑推理方法研究,专家知识库建设方法研究;

3.    人机交互模式: 面向医师、护理人员、检验人员和患者等不用用户群体的个性化交互模式研究,CDSS的临床工作流整合方案研究。

价值

在诊疗流程中,通过正确的渠道,在正确的时间和正确的干预模式下,向正确的人,提供正确的信息。

案例

ICU场景下的临床预测与评估:

--  疾病的临床表型化研究

--  AKI早期预警模型

--  脓毒症早期预警模型

--  机械通气相关预测模型

--  危重患者药物剂量预测模型

--  评估疾病严重程度与死亡预后模型

--  其它临床管理预测模型

--  基于临床指南的知识库建设

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