壓力儀表測量在醫療行業的應用

　　壓力儀表測量已成為壓力系統的重要組成部分。如果要保證電表測量的結果準確無誤，就需要我們大量的時間和精力去實驗和學習。從這么多年的實際使用中可以得出結論，不斷的自動學習和先進的語言算法可以縮短測試開發技術人員的開發時間。

　　壓力計和救援中心，公共和私人壓力護理現在已經基于價值投資者獲取方法，其中壓力我協助從業者他們得到的結果，而不是評估和補償服務供應量。質量測量項目提供了一個非常客觀的從業者，可以評估績效和追求，促進改進，從而達到更好的患者康復效果，這可能是資金的下行壓力。

　　這就是自動化學習可以發揮作用的地方。采用自動化和自然語言處理的高級算法可以加快科學研究的召回速度，使大型知識庫能夠為研究人員和臨床醫生提供幫助和提供數據庫。

　　為了使這一愿景成為現實，壓力重重的投資者需要確保質量測量是有效、安全的，并且基于強有力的科學證據。為了進行每次測量，研究人員必須對每個主題的相關討論進行肯定和評估，即環境掃描。

　　這意味著在國家醫學圖書館和其他圖書館(包含數百萬現有文件和越來越多的語料庫)下提供政策文件、研究結果和信息檢索關鍵字。然后，車間工作人員必須評估所有退回的文章，以便找到最相關、最可靠和最有用的測量開發文章。在這個過程中，每次測量都需要數百名人力。

　　有幾種不同類型的壓力表。美國健康研究與質量研究所 (AHRQ) 了解以下三種類型的測量：

　　結構測量側重于組織的系統、人員和流程，例如醫生和患者共享、物理設備和設備以及員工專業知識和培訓計劃。

　　過程測量側重于提供護理，包括治療、預防服務、診斷和衛生保健工作者為維持或改善患者福祉而采取的其他行動。

　　結果衡量的重點是服務或治療對患者健康的影響，例如發病率、死亡率、并發癥或治療狀態的改善/惡化。

　　在構建過程的結果模式中，假設有用的構建可以產生突出的過程，而突出的過程增加了積極結果的可能性。開發人員在衡量其計劃的質量并確定適當的策略時會尋找這些鏈接。

　　大多數質量測量，尤其是測量結果和過程，都可以劃分為標準公式。這些測量表明，分母是政策組，分子是測量的重點(我們要測量的過程或結果)。

　　在此示例中，我們將一段時間內的緊急情況數除以醫療保健提供者護理的哮喘患者總數，以得出在該時間段內急診室中的哮喘患者百分比。

　　然后，該測量定義了變化(或質量結構)的概念，即醫務人員為改變分子式中的分子行為而采取的行動。對于哮喘患者，可能是他們被開出更長的藥物。關于測量結果，對供應量的質量進行猜測，當采用某些特定的劑量規則條件時(在這種情況下)，結果將是主動變化(即緊急削減的次數) )。

　　程序測量具有類似的結構，但它試圖權衡何種醫療保健水平被定義為最佳理論。有多少比例的護士為頭部外傷患者提供適當的出院指導? 49 歲以上的患者進行結腸鏡檢查的百分比是多少?

　　精心策劃的質量措施提供了評估他們的績效并幫助他們識別改進機會。測量開發人員使用現有的基礎設施來制定適當的指導方針，并確保測量支持基于有用研究的最佳理論。

　　高度結構化的質量測量格式使它們成為自學的雄心。自動學習是一種人工智能，它應用分類算法對多條數據進行分類和測試。自然語音處理允許算法“閱讀”和“理解”以自然(人類)語音編寫的文檔。計算機程序使用這兩種方法，通過編程從科學文獻中提取常識。

　　這是自動學習加快進程的方法。這就是自動化學習如何加速壓力質量測量過程。該程序不會停止簡單的關鍵字搜索，而是掃描文檔的內容以確定哪些文檔與當前問題最相關。

　　在壓力表的測量中，有必要尋找包含壓力測量元素的文檔：例如過程或結果、策略組和變更代理或時間。最有價值的文獻不僅包含上述三個要素，而且還包含使定量經驗研究人員得出有用結論的要素：例如，“當 2 型糖尿病受試者增加 29 分鐘的有氧運動時，修飾語，患者(指南)減少(改變方向)血糖 35% 天。”

　　AI 可以大大加快這種本地環境掃描過程，隨后是一組更有針對性的計量開發人員的文獻和文章信息，將討論時間從幾個月或幾年縮短到幾小時到幾天。

　　為了解決壓力檢測問題，應用基于本體的分類和原理，建立可以提取語義的常識庫。 “三個相同”使程序能夠找到連接的數據，這些數據可以用于測量原理。例如，“在醫院患者(政策組)中，醫院護理人員洗手(修改)減少了金黃色葡萄球菌的傳播。”

　　對于度量開發人員來說，這些程序可以快速清理相關文獻的文本并創建一個客觀的理想數據庫。然后，開發人員可以使用本體來識別這些理想之間的聯系，并將它們映射到質量指標的底層結構。【以上內容由上海自動化儀表有限公司為你整理發布】