Kliniska datahanteringssystem ger vanligtvis vårdteam med användbar information, härledd från stora, ibland mycket heterogena, datakällor som ofta förändras dynamiskt. Under det senaste årtiondet har intresset ökat kraftigt för att använda dessa datakällor, från att helt enkelt återanvända de kliniska standarddatabaserna för händelseförutsägelse eller beslutsstöd till att inkludera dynamisk och patientspecifik information i klinisk övervakning och prognosproblem. I de flesta fall har dock kommersiella kliniska databaser utformats för att dokumentera klinisk aktivitet av rapporterings-, ansvars- och faktureringsskäl, snarare än för att utveckla nya algoritmer. Med ökande spänning kring "sekundär användning av medicinska journaler" och "Big Data" analyser, är det viktigt att förstå begränsningarna i nuvarande databaser och vad som behöver ändras för att gå in i en era av "precision medicin". Denna översiktsartikel täcker många av de frågor som rör insamling och förbehandling av uppgifter om kritisk vård. De tre utmaningarna inom kritisk vård beaktas: uppdelning, korruption och komplexitet. En rad tillämpningar som tar itu med dessa frågor omfattas, bland annat modernisering av statisk acuity scoring, on-line patient spårning, personlig förutsägelse och riskbedömning, upptäckt av artefakter, statsuppskattning och integrering av multimodala datakällor såsom genomiska och fria textdata.
Johnson och Al. REF presenterar en detaljerad översyn av sådana utmaningar i kritisk vård.
Machine Learning and Decision Support in Critical Care
{'venue': 'Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers', 'journal': 'Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}