発熱時の敗血症・敗血症性ショックを早期予測する機械学習モデル：救急外来での診断精度向上へ
セプシス（敗血症）とセプシス性ショック（敗血症性ショック）は、医療施設における死亡原因の上位を占める重大な病態です。早期発見と迅速な治療が対象者の予後を大きく左右しますが、既存の評価システムには課題がありました。本記事で…
掲載誌: Journal of Medical Systems
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中国の三次公共病院におけるデジタル変革：新しいデジタル成熟度評価フレームワークの構築
中国の公共病院におけるデジタル変革は、医療システム近代化の最優先事項ですが、その進捗を評価するための標準化されたフレームワークはこれまでありませんでした。本研究は、中国の三次公共病院に特化した、包括的かつ多次元的なデジタ…
パーキンソン病対象者の歩行改善：個別化された音楽キューアプリ「CuePD」の効果と臨床的妥当性
パーキンソン病の対象者にとって転倒は深刻な問題であり、日常生活の質と自立性に大きく影響します。本研究は、転倒リスクに関連する歩行特性を改善するための、スケーラブルで実用的、かつ個別化された単一デバイス介入の必要性に応える…
AIで進化するICDコード自動付与：医療事務とデータ分析の未来
国際疾病分類（ICD）コードは、診療報酬請求や保険償還、医療データ分析に不可欠な医療情報システムの中核を成しています。しかし、その手動でのコード付与は時間とコストがかかり、エラーも生じやすいため、医療現場の効率化を妨げる…