論文の概要: Computerization of Clinical Pathways: A Literature Review and Directions for Future Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00815v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 01:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 06:53:38.030738
• Title: Computerization of Clinical Pathways: A Literature Review and Directions for Future Research
• Title（参考訳）: 臨床経路のコンピュータ化:文献レビューと今後の研究の方向性
• Authors: Ayman Alahmar and Ola Alkhatib
• Abstract要約: 臨床パスウェイズ(英: Clinical Pathways、CP)は、患者の治療活動を標準化するために開発された医療管理計画である。 CP のコンピュータ化は,病院におけるCP の使用開始以来,活発な研究課題となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical Pathways (CP) are medical management plans developed to standardize patient treatment activities, optimize resource usage, reduce expenses, and improve the quality of healthcare services. Most CPs currently in use are paper-based documents (i.e., not computerized). CP computerization has been an active research topic since the inception of CP use in hospitals. This literature review research aims to examine studies that focused on CP computerization and offers recommendations for future research in this important research area. Some critical research suggestions include centralizing computerized CPs in Healthcare Information Systems (HIS), CP term standardization using international medical terminology systems, developing a global CP-specific digital coding system, creating a unified CP meta-ontology, developing independent Clinical Pathway Management Systems (CPMS), and supporting CPMSs with machine learning sub-systems.
• Abstract（参考訳）: 臨床パスウェイズ (CP) は、患者の治療活動を標準化し、リソース使用を最適化し、費用を削減し、医療サービスの質を向上させるために開発された医療管理計画である。 現在使われているほとんどのCPは紙ベースの文書(コンピュータ化されていない)である。 cpコンピュータ化は病院でのcp利用開始以来、活発な研究課題となっている。 本研究は,CP コンピュータ化に焦点をあてた研究を考察し,この重要な研究領域における今後の研究を推奨することを目的とする。 重要な研究としては、医療情報システム(HIS)におけるコンピュータCPの集中化、国際医療用語システムを用いたCP用語の標準化、グローバルCP固有のデジタルコーディングシステムの開発、統合CPメタオントロジーの作成、独立した臨床パスウェイ管理システム(CPMS)の開発、機械学習サブシステムによるCPMSのサポートなどがある。

関連論文リスト

• Lightweight Neural Architecture Search for Cerebral Palsy Detection [0.14999444543328289]
  脳性麻痺 (CP) は小児障害の主要な原因の1つである。 従来の機械学習アプローチは、CP検出タスクにおいて限られた予測性能を提供する。 本稿では、強化学習更新方式を適用したニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T08:03:19Z)
• CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey [59.429714742927956]
  コントラスト言語-画像事前学習は、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功している。 様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。 CLIPの使用は、最近医療画像領域への関心が高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:21:57Z)
• Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review [23.28261994515735]
  コンピュータビジョンアルゴリズムの能力が向上するにつれて、臨床システムにおけるその応用はより広まりつつある。 これらの応用には、大腸内視鏡や気管支内視鏡などの診断、生検の導出、侵襲的介入の最小化、手術などがある。 これらのアプリケーションの多くは、医療シーンの視覚的特性に依存しており、この環境での実行には設計アルゴリズムが必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T03:36:28Z)
• ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using Large Language Models [53.73049253535025]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近臨床応用においてその可能性を実証している。 本稿では,LLMを医療画像CADネットワークに統合する手法を提案する。 LLMの医用領域知識と論理的推論の強みを、既存の医用画像CADモデルの視覚理解能力と融合させることが目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:54:06Z)
• User-Driven Research of Medical Note Generation Software [49.85146209418244]
  本稿では,医療用ノート生成システム開発における3ラウンドのユーザスタディについて述べる。 参加する臨床医の印象と,システムがどのようにそれらに価値あるものに適合すべきかの視点について論じる。 遠隔医療における3週間のシステムテストについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T10:18:06Z)
• ITTC @ TREC 2021 Clinical Trials Track [54.141379782822206]
  本課題は、患者の入院ノートの要約を構成するトピックに有効な臨床試験を適合させる問題に焦点を当てる。 NLP手法を用いて試行とトピックの表現方法を探索し、共通の検索モデルを用いて各トピックに関連するトライアルのランク付けリストを生成する。 提案されたすべての実行の結果は、すべてのトピックの中央値よりもはるかに上回っていますが、改善の余地はたくさんあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T04:56:47Z)
• A Systematic Literature Review of Automated ICD Coding and Classification Systems using Discharge Summaries [5.156484100374058]
  フリーテキスト臨床物語の体系化は、資金、保険請求処理、研究などの二次的用途に有用であると長年認識されてきた。 コードの割り当ての現在のシナリオは、非常にコストがかかり、時間がかかり、エラーが発生しやすい手作業のプロセスです。 この体系的な文献レビューは、自動化された臨床コーディングシステムの包括的概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T03:55:17Z)
• What is the State of the Art of Computer Vision-Assisted Cytology? A Systematic Literature Review [47.42354724922676]
  現在,細胞診に応用されているコンピュータビジョン技術の現状を明らかにするために,システマティック文献レビューを実施している。 分析された研究で最も使われている方法は深層学習(70論文)であるが、古典的なコンピュータビジョンのみ(101論文)を使用するものは少ない。 結論として,多くの染色に対して高品質なデータセットがまだ存在せず,ほとんどの研究は日常的な臨床診断ルーチンに適用できるほど成熟していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-24T13:50:45Z)
• Systemic formalisation of Cyber-Physical-Social System (CPSS): A systematic literature review [0.0]
  CPSSのコンセプトは10年以上前からあり、ここ数年で注目を集めています。 CPSSの概念を概念化する研究は、いくつかの科学文献で部分的に議論されている。 本研究の目的は,まず科学文献を探索し,分析し,cpsのスペクトルを理解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T22:31:57Z)
• Automated Coding of Under-Studied Medical Concept Domains: Linking Physical Activity Reports to the International Classification of Functioning, Disability, and Health [22.196642357767338]
  医療概念の多くの領域は、医学テキストの効果的なコーディングを支援するための、十分に発達した用語を欠いている。 本稿では,未研究の医療情報の自動符号化のための自然言語処理(NLP)技術を開発するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-27T20:02:59Z)
• CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。 病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。 CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T19:39:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。