小児患者における SIRS および敗血症の検出における CDSS の評価 (CADDIE2)

臨床意思決定支援システム (CDSS) は、意思決定プロセスをサポートするための知識集約的なタスクを解決するように設計されています。 CDSS を設計するための多くのアプローチが提案されていますが、実装コストが高く、相互運用機能が不足しているため、現在のソリューションはさまざまな機関で十分に確立されていません。 最近では、用語としての知識表現の標準化された形式の使用、意味的に強化された臨床情報モデルの統合、openEHR アーキタイプ、および CDSS 内でのそれらの再利用が、再利用可能な CDSS の重要な要素として理論的に考えられています。 研究者はすでにコンセプトをプロトタイプにうまく移し、臨床データセットの実用性を評価し、臨床医と技術専門家の緊密な協力を得ました。 著者の知る限り、現在、このような複雑で重要な臨床状況で実装および評価された openEHR ベースの CDSS アプローチはありません。 したがって、openEHR に基づく最初の臨床的に評価された CDSS の設計に成功しました。 説明されているアプローチを強化し、ライブ システムを実装すると、臨床医が患者の病気の経過を早期に特定するのに役立ち、患者にとってより良い結果につながる可能性があります。 さらに、このシステムは、他の非常に複雑な意思決定の問題に対処したり、未知の疾患パターンを明らかにしたりするのに役立つ可能性がある (施設間) 機械学習コンポーネントを統合するための基礎として機能します。