Ed Corbett博士

机器学习(ML)可以为临床医生提供决策时的关键见解，并取代人工过程，如检查患者的实验室历史。然而，由于缺乏了解和数据基础设施，许多临床医生并没有获得这些ML的好处。为了最大化ML可以为临床带来的许多优势，组织需要对团队成员进行关于ML的教育，然后投资支持ML功能的数据基础设施。一个透明的益处解释可以获得支持和理解ML增加而不是取代临床医生。随着理解的加深，领导者看到了数据集成基础设施的价值。一个健壮的数据平台允许组织从世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测多个来源聚合数据，确保ML算法基于全面的患者数据提供准确的洞察。

在过去十年中，许多卫生系统发现，增强智能(AI)技术承诺过多，但实现不足。人工智能在临床护理方面的前景是宏大的——减轻医生的负担，在决策时提供最相关的信息。然而，越来越多的技术增加了对提供者的需求，同时临床医生也对人工智能的能力表示怀疑。

通过对AI采取协同方式，在三个关键领域招募临床医生，组织仍然可以向医疗一线的提供者提供有价值的人工智能衍生患者见解:

1.发展。
2.实现。
3.结果。

随着对COVID-19的认识不断变化，以及疾病影响的不断波动，卫生系统不能依靠单一、僵化的计划来指导其应对和恢复工作。一个有效的解决方案可能是一个灵活的框架，指导医院和其他提供者通过社区医疗紧急情况的四个关键阶段:
1.为疫情爆发做好准备。
2.预防传播的。
3.从爆发中恢复。
4.计划未来。

该框架必须包括数据支持的监测和遏制战略，以加强检测、减少传播和管理能力和供应，为应对当前需求提供路线图，并支持可持续的长期大流行应对。

随着对COVID-19的认识不断变化，以及疾病影响的不断波动，卫生系统不能依靠单一、僵化的计划来指导其应对和恢复工作。一个有效的解决方案可能是一个灵活的框架，指导医院和其他提供者通过社区医疗紧急情况的四个关键阶段:

1.为疫情爆发做好准备。
2.预防传播的。
3.从爆发中恢复。
4.计划未来。

该框架必须包括数据支持的监测和遏制战略，以加强检测、减少传播和管理能力和供应，为应对当前需求提供路线图，并支持可持续的长期大流行应对。

COVID-19现在是医疗保健领域的主导力量，在可预见的未来，疫情驱动的趋势将继续影响行业和患者。了解并为五个关键类别的活动做好准备，将有助于卫生系统顺利度过COVID-19时代的下一阶段:

1.潜在的疫苗供应和分发挑战。
2.虚拟医疗管理患者和提供者的最佳利益。
3.COVID-19患者适应护理变化的交付和长期需求的模型。
4.医疗保健资源管理——针对财务和能力紧张进行规划并从中恢复。
5.数据提高大流行管理的准确性、可用性和及时性。

由于新型冠状病毒，卫生系统面临着常规、非紧急患者护理的下降，他们不得不灵活地寻找新的护理提供方法，以确保患者获得服务。
远程保健使用数字平台进行远程治疗，对患者和卫生系统都有世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测好处。尽管为远程医疗奠定基础，然后扩大远程医疗解决方案具有挑战性，但虚拟医疗可以增加患者的访问，更好地留住患者，并降低医疗系统、雇主和患者的总体成本。2022卡塔尔世界杯赛程表时间
使用正确的工具来构建可靠的框架，组织可以有效地向患者群体提供高质量的护理，无论他们住在哪里。

到目前为止，EHR并没有实现其提高病人护理效率、个性化和降低成本的初衷。相反，医生用户指责这些系统在很大程度上恶化了他们的体验和医疗质量:

1.患者互动时间减少，互动质量恶化。
2.延长工作时间。
3.设计不好(使用困难)。
4.质量措施的要求。
5.成本和维护。

尽管存在这些挑战，EHR很可能会继续存在下去。卫生系统在电子报告系统上投入了大量资金，现在正致力于使这些技术和流程为患者和提供者的利益服务。首席信息官们正在努力将数字健康目标与医生体验更好地结合起来，以创造一个电子病历能够更智能、而非更艰难地工作的环境。

将高质量的数据与改善患者体验联系起来可能有点跳跃。但是，当你考虑到医生需要数据来跟踪病人的诊断、治疗、进展和结果时，这种途径是显而易见的。
数据必须是高质量的(易于获取、标准化、全面)，这样才能简化而不是使医生的工作复杂化。这在追求人口健康方面变得更加重要，因为护理小组需要容易地确定需要预防性或后续护理的高危患者。
患者通过门户和个人外围设备参与自己的护理，有助于数据的数量和质量，并在这个过程中感到赋权。这种医生和患者的参与导致了更好的护理和结果，并最终改善了患者的体验。