mô hình toán học lâm sàngQuy tắc tính điểm · Hiệu chỉnh ngưỡng · Tiên lượng độc quyền
Mô hình và thuật toán cho các kịch bản dự đoán lâm sàng - khả năng tùy biến mạnh mẽ
mô hình chuyên bệnh tập trung vào một bệnh hoặc một loại tình huống lâm sàng và xây dựng hệ thống mô hình thuật toán chuyên biệt xoay quanh một hoặc nhiều vấn đề cụ thể trong toàn bộ quá trình sàng lọc, chẩn đoán, phân loại, tiên lượng, điều trị và theo dõi.
Đường dẫn kỹ thuật không giới hạn trong việc tinh chỉnh các mô hình lớn
Mô hình toán học lâm sàng truyền thống là dạng chính thống sớm hơn và trưởng thành hơn của mô hình chuyên bệnh; ranh giới tái sử dụng của hai loại tuyến đường này là khác nhau, nhưng chúng yêu cầu tùy chỉnh về mặt triển khai hệ thống, thích ứng cục bộ và nhúng quy trình.
mô hình toán học
Các quy tắc tính điểm chung được tiêu chuẩn hóa cao, nhưng việc triển khai hệ thống và điều chỉnh ngưỡng bản địa hóa đòi hỏi phải tùy chỉnh; mô hình tiên lượng độc quyền do tổ chức phát triển được tùy chỉnh hoàn toàn.
- Tái sử dụng
- Quy tắc chấm điểm hoàn thiện và phương pháp mô hình hóa
- Cần phải được tùy chỉnh
- Quyền truy cập hệ thống, ngưỡng cục bộ và các yếu tố độc quyền
mô hình lớn
Các khả năng cơ bản có thể tái sử dụng được, nhưng việc đưa kiến thức chuyên bệnh, tinh chỉnh tác vụ cảnh và ghép nối quy trình đều cần phải được tùy chỉnh; mô hình y tế tổng quát thuần túy không phải là mô hình chuyên bệnh theo nghĩa chặt chẽ và chiều sâu chuyên môn không đủ để hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng.
- Tái sử dụng
- Năng lực cơ bản và hiểu biết ngôn ngữ phổ quát
- Cần phải được tùy chỉnh
- chuyên bệnh Kiến thức, khả năng làm việc và quá trình chẩn đoán, điều trị
mô hình chuyên bệnh Không có sản phẩm nào hoàn toàn phổ thông
Tính không đồng nhất cao của các tình huống y tế xác định rằng mô hình chuyên bệnh đương nhiên không thể đạt được "một sản phẩm phù hợp với tất cả các bệnh viện", nhưng nó có thể được tùy chỉnh dựa trên các phương pháp hoàn thiện và khả năng hiện có.
Tiêu chuẩn dữ liệu không đồng nhất
Cấu trúc dữ liệu HIS, EMR và PACS, định nghĩa trường, tiêu chuẩn mã hóa, tên hạng mục xét nghiệm và phạm vi giá trị tham chiếu của các bệnh viện khác nhau rất khác nhau và các mô hình chung không thể được điều chỉnh trực tiếp.
Sự khác biệt về dân số và chẩn đoán và điều trị
Các đặc điểm cơ bản, mức độ biến chứng và thói quen điều trị của bệnh nhân ở các khu vực khác nhau và bệnh viện ở các cấp độ khác nhau khác nhau đáng kể và mô hình một trung tâm có xu hướng "không đủ giá trị bên ngoài" khi được sử dụng giữa các bệnh viện.
sự khác biệt trong quy trình kinh doanh
Các nút quy trình của bệnh viện cấp 3 và bệnh viện cộng đồng, bệnh nhân ngoại trú và nội trú cũng như các kịch bản khám thực thể là khác nhau. Thời gian kích hoạt, nội dung đầu ra và phương thức tương tác của mô hình cần phải khớp với các quy trình tương ứng.
hạn chế tuân thủ quy định
Các sản phẩm AI y tế đã đạt được chứng chỉ thiết bị y tế Loại III có các tình huống áp dụng rõ ràng, thiết bị áp dụng và phạm vi dân số áp dụng, đồng thời các tổ chức mới phải hoàn tất xác minh nội địa hóa để sử dụng.
Từ dữ liệu vào bệnh viện đến khả năng tích hợp vào thực hành lâm sàng
Tùy chỉnh không chỉ là đào tạo một mô hình mà còn là tổ chức dữ liệu, mô hình, quy trình và kịch bản thành một tập hợp các khả năng của hệ thống mà các bác sĩ có thể sử dụng liên tục.
Truy cập và quản trị dữ liệu
Việc kết nối với các hệ thống hiện có của bệnh viện, làm sạch dữ liệu cục bộ, thống nhất các tiêu chuẩn hiện trường là những bước cần thiết cho mọi dự án triển khai.
Thích ứng mô hình bản địa hóa
Sử dụng dữ liệu chuyên bệnh cục bộ của bệnh viện để tinh chỉnh và hiệu chỉnh nhẹ nhằm cải thiện hiệu suất của mô hình đối với người dân địa phương; trong một kịch bản mẫu nhỏ, hàng chục đến hàng trăm dữ liệu có thể được sử dụng để hoàn thành việc điều chỉnh.
nhúng quy trình kinh doanh
Khớp đường dẫn chẩn đoán và điều trị của bệnh viện, xác định nút kích hoạt, vị trí đầu ra và phương thức tương tác của mô hình để đảm bảo tích hợp liền mạch vào trạm làm việc của bác sĩ.
Tùy chỉnh chức năng dựa trên kịch bản
Đó cũng là bệnh tiểu đường mô hình chuyên bệnh. Dịch vụ ngoại trú tập trung vào sàng lọc rủi ro, phòng bệnh tập trung vào quản lý biến chứng và ngoài bệnh viện tập trung vào can thiệp theo dõi.
WiGroup đã tích lũy được nhiều kinh nghiệm trong việc phát triển mô hình trong lĩnh vực điện sinh lý
WiGroup có nhiều kinh nghiệm trong việc phát triển mô hình trong lĩnh vực điện sinh lý, chẳng hạn như mô hình dự đoán nguy cơ suy tim và mô hình dự đoán rủi ro bệnh tim mạch vành, đồng thời đã tích lũy nhiều giải pháp từ quá trình tiền xử lý dữ liệu, xây dựng tính năng và lựa chọn yếu tố mô hình. Người dùng chỉ cần cung cấp dữ liệu tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra để hoàn thành việc xây dựng các mô hình chính thống và phát triển các mô hình đặc biệt dựa trên khả năng của mô hình.
Mô hình chủ đạo
LightGBMXGBoostrừng ngẫu nhiênhồi quy logisticcây quyết định
Chỉ số đánh giá
Độ chính xácĐộ nhạyTính đặc hiệuROC-AUCPR-AUCĐiểm F1
Ví dụ về kết quả đánh giá mô hình
Đường cong ROC được sử dụng để thể hiện khả năng phân biệt của mô hình.
Mạng lưới hợp tác xoay quanh các vấn đề lâm sàng, nghiên cứu mô hình và triển khai kỹ thuật.
Đại học Y Nam Kinh
Hợp tác xung quanh các thuật toán thông minh y tế và nghiên cứu lâm sàng.
Đại học Phục Đán
Hợp tác xung quanh khả năng nghiên cứu mô hình và phân tích dữ liệu.
Đại học Khoa học và Công nghệ Huazhong
Cộng tác xung quanh các phương pháp kỹ thuật và khả năng của hệ thống.
Đại học Y học cổ truyền Trung Quốc Thiên Tân
Hợp tác trong các tình huống đa ngành xung quanh nghiên cứu chuyên môn.