文件名称：医疗保健分析和临床智能：慢性病风险预测框架-研究论文
文件大小：335KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 10:19:12
design science predictive
虽然最近的研究表明电子健康记录 (EHR) 具有改变医疗保健的巨大潜力，但对利用 EHR 数据改进临床决策的最佳方法的理解仍然有限。 基于 EHR 数据的医疗保健分析可能能够为在慢性病护理中提供有效临床决策支持这一具有挑战性的目标提供解决方案。 本文迈出了信息系统研究中数据驱动、循证医疗保健分析的第一步。 遵循设计科学和预测分析研究的范式，我们提出、展示和评估慢性病管理背景下的风险预测设计框架。 我们的框架利用大型纵向真实世界 EHR 数据集和基于证据的指南来支持数据和科学驱动的临床决策。 我们选择糖尿病和冠心病作为我们的实验病例，每个病例都有数千名患者在各自的队列中。 实验结果表明，我们的设计可以实现准确可靠的预测性能，并且该设计可以推广到各种慢性病。 设计工件和实验结果有助于 IS 知识库，并为设计科学、预测分析和健康 IT 研究提供重要的理论和实践意义。