智能病例管理平台对肝移植受者的有效性 (ICMP)

背景：肝移植受者需要适当的自我管理，以避免各种并发症的风险，减少再入院和医疗费用，提高生活质量。 他们在自我管理方面也面临着各种各样的挑战。 因此，加强肝移植受者的肝移植术后自我管理十分重要。 照顾此类患者的医院和医疗机构应促进个性化护理、获得医疗资源以及有计划的出院后支持。 利用信息技术、人工智能、深度学习等手段识别和确认肝移植受者自我管理需求的特征和类型，进行个体化的自我管理，有助于提高其自我管理能力和健康状况。 护理的质量和连续性也可以得到改善。 然而，尚未进行这方面的研究。

目的：建立结合人工智能和深度学习的智能病例管理平台，提高肝移植受者的自我效能和自我管理，从而改善临床结果和健康相关的生活质量。 本研究的目的如下：1.描述肝移植受者的自我管理和信息需求，2.创建与肝移植受者自我管理相关的内容或模块，3.构建智能病例管理平台，4 . 评估平台的可用性，以及 5. 进行深度学习并检查智能病例管理平台对自我效能、自我管理、健康结果以及健康相关生活质量的影响。

方法和材料：本研究为前瞻性、准实验设计，将设立实验组和对照组。 首先，整合肝移植患者的自我管理护理和信息需求，打造智能病例管理平台的基础。 为此，预计将采访 50 名肝移植受者和 10 名医务人员。 数据将通过定性内容分析进行分析。 基于这些内容，将开发和评估智能案件管理平台。 为了进行评估，将收集 200 名肝移植受者的数据，以评估平台的可用性、性能和使用状态。 接收者使用平台以及接受平台自我管理的相关数据也将被收集用于深度学习。 该平台提供的自我管理的重要性和临床相关性将由参与肝移植护理的医务人员进行评估。 将利用深度学习技术，检验智能病例管理平台在自我效能、自我管理、健康结果和健康相关生活质量方面的有效性。 估计有 133 名患者将参与该实验：实验组 44 名，对照组 89 名。 数据将在出院时（基线数据）以及出院后 1、3、6、9 和 12 个月收集。 统计软件包(SPSS 22.0)将用于分析数据。 广义估计方程模型将分析实验组和对照组之间随着时间的推移自我效能、自我管理和健康相关生活质量的差异。 这项研究提出了信息技术、深度学习和人工智能的创新应用。 希望多学科合作能够改善肝移植受者的自我管理和健康结果。