压力仪表测量在医疗行业的应用

　　压力仪表测量已成为压力系统的重要组成部分。如果要保证电表测量的结果准确无误，就需要我们大量的时间和精力去实验和学习。从这么多年的实际使用中可以得出结论，不断的自动学习和先进的语言算法可以缩短测试开发技术人员的开发时间。

　　压力计和救援中心，公共和私人压力护理现在已经基于价值投资者获取方法，其中压力我协助从业者他们得到的结果，而不是评估和补偿服务供应量。质量测量项目提供了一个非常客观的从业者，可以评估绩效和追求，促进改进，从而达到更好的患者康复效果，这可能是资金的下行压力。

　　这就是自动化学习可以发挥作用的地方。采用自动化和自然语言处理的高级算法可以加快科学研究的召回速度，使大型知识库能够为研究人员和临床医生提供帮助和提供数据库。

　　为了使这一愿景成为现实，压力重重的投资者需要确保质量测量是有效、安全的，并且基于强有力的科学证据。为了进行每次测量，研究人员必须对每个主题的相关讨论进行肯定和评估，即环境扫描。

　　这意味着在国家医学图书馆和其他图书馆(包含数百万现有文件和越来越多的语料库)下提供政策文件、研究结果和信息检索关键字。然后，车间工作人员必须评估所有退回的文章，以便找到最相关、最可靠和最有用的测量开发文章。在这个过程中，每次测量都需要数百名人力。

　　有几种不同类型的压力表。美国健康研究与质量研究所 (AHRQ) 了解以下三种类型的测量：

　　结构测量侧重于组织的系统、人员和流程，例如医生和患者共享、物理设备和设备以及员工专业知识和培训计划。

　　过程测量侧重于提供护理，包括治疗、预防服务、诊断和卫生保健工作者为维持或改善患者福祉而采取的其他行动。

　　结果衡量的重点是服务或治疗对患者健康的影响，例如发病率、死亡率、并发症或治疗状态的改善/恶化。

　　在构建过程的结果模式中，假设有用的构建可以产生突出的过程，而突出的过程增加了积极结果的可能性。开发人员在衡量其计划的质量并确定适当的策略时会寻找这些链接。

　　大多数质量测量，尤其是测量结果和过程，都可以划分为标准公式。这些测量表明，分母是政策组，分子是测量的重点(我们要测量的过程或结果)。

　　在此示例中，我们将一段时间内的紧急情况数除以医疗保健提供者护理的哮喘患者总数，以得出在该时间段内急诊室中的哮喘患者百分比。

　　然后，该测量定义了变化(或质量结构)的概念，即医务人员为改变分子式中的分子行为而采取的行动。对于哮喘患者，可能是他们被开出更长的药物。关于测量结果，对供应量的质量进行猜测，当采用某些特定的剂量规则条件时(在这种情况下)，结果将是主动变化(即紧急削减的次数) )。

　　程序测量具有类似的结构，但它试图权衡何种医疗保健水平被定义为最佳理论。有多少比例的护士为头部外伤患者提供适当的出院指导? 49 岁以上的患者进行结肠镜检查的百分比是多少?

　　精心策划的质量措施提供了评估他们的绩效并帮助他们识别改进机会。测量开发人员使用现有的基础设施来制定适当的指导方针，并确保测量支持基于有用研究的最佳理论。

　　高度结构化的质量测量格式使它们成为自学的雄心。自动学习是一种人工智能，它应用分类算法对多条数据进行分类和测试。自然语音处理允许算法“阅读”和“理解”以自然(人类)语音编写的文档。计算机程序使用这两种方法，通过编程从科学文献中提取常识。

　　这是自动学习加快进程的方法。这就是自动化学习如何加速压力质量测量过程。该程序不会停止简单的关键字搜索，而是扫描文档的内容以确定哪些文档与当前问题最相关。

　　在压力表的测量中，有必要寻找包含压力测量元素的文档：例如过程或结果、策略组和变更代理或时间。最有价值的文献不仅包含上述三个要素，而且还包含使定量经验研究人员得出有用结论的要素：例如，“当 2 型糖尿病受试者增加 29 分钟的有氧运动时，修饰语，患者(指南)减少(改变方向)血糖 35% 天。”

　　AI 可以大大加快这种本地环境扫描过程，随后是一组更有针对性的计量开发人员的文献和文章信息，将讨论时间从几个月或几年缩短到几小时到几天。

　　为了解决压力检测问题，应用基于本体的分类和原理，建立可以提取语义的常识库。 “三个相同”使程序能够找到连接的数据，这些数据可以用于测量原理。例如，“在医院患者(政策组)中，医院护理人员洗手(修改)减少了金黄色葡萄球菌的传播。”

　　对于度量开发人员来说，这些程序可以快速清理相关文献的文本并创建一个客观的理想数据库。然后，开发人员可以使用本体来识别这些理想之间的联系，并将它们映射到质量指标的底层结构。【以上内容由上海自动化仪表有限公司为你整理发布】