基于价值的护理的人工智能和大数据第二卷

建立在成功之上价值医疗的人工智能和大数据，我们很高兴重新启动本研究课题的第二卷。

由于大量的健康数据是从众多来源收集的，包括电子健康记录(EHRs)、医学成像、基因组测序、可穿戴设备和医疗设备;因此，它引起了全球的极大兴趣，并为改善患者护理提供了机会。然而，人工智能(AI)代表了医疗保健领域的范式转变。如今，人工智能正在利用大数据，通过揭示疾病模式和协助个性化治疗和护理来改善患者护理。人工智能工具有潜力预测一个人何时有患癌症、痴呆和哮喘等慢性疾病的风险。此外，基于人工智能的自动化工具可以在患者病情恶化之前提出预防措施。人工智能在预测再入院、减少人为失误、管理流行病和发现潜在药物等方面的广泛应用已经开始。事实上，人工智能正在为更好的护理结果和提高护理提供的生产力和效率做出贡献。

研究课题的目标是收集关于人工智能模型和大数据在患者护理中的趋势和当前应用的原创研究、综述和简短交流。

潜在的兴趣主题可能包括但不限于以下内容:

•循证临床实践。

•个性化护理(如诊断、预后和治疗)的人工智能。

•识别指导靶向治疗的潜在生物标志物。

•利用大数据来识别疾病趋势，减少用药错误，改善患者的结果。

关键字:人工智能、机器学习、深度学习、大数据、患者安全

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。