机器学习预测护理结果

21/25机器学习预测护理结果第一部分机器学习类型在护理预测中的应用 2第二部分基于机器学习的护理预测模型评估 4第三部分机器学习模型在护理决策中的应用 7第四部分机器学习预测护理结果中的伦理考量 10第五部分机器学习技术对护理实践的影响 12第六部分机器学习在护理研究中的趋势 16第七部分机器学习在护理教育中的作用 19第八部分机器学习集成到护理信息系统 21

第一部分机器学习类型在护理预测中的应用关键词关键要点【监督学习】

1.利用标记数据训练模型，对新数据进行预测，例如预测患者的疾病风险或治疗反应。

2.常用算法包括线性回归、逻辑回归、决策树，可处理不同类型的预测任务。

3.确保数据质量和特征选择至关重要，以避免过拟合或欠拟合。

【非监督学习】

监督式学习

*回归模型：用于预测连续型护理结果，如住院时间、再入院风险或患者满意度。常用的模型包括线性回归、Lasso回归和决策树回归。

*分类模型：用于预测离散型护理结果，如患者是否会接受某项治疗、是否会复发或是否会死亡。常用的模型包括逻辑回归、支持向量机和决策树分类。

非监督式学习

*聚类分析：用于将患者分组到具有类似特征或结果的组中。这有助于识别护理需求相似的患者群体，并制定针对性干预措施。

*降维技术（例如主成分分析）：用于降低数据集的维度，同时保留相关信息。这有助于可视化数据、识别模式和构建更准确的预测模型。

特定护理结果中的应用

住院时间预测：

*回归模型（例如线性回归、Lasso回归）可用于预测患者的住院时间。这些模型利用患者特征（如年龄、病史和治疗）来估计預計的住院时间。

再入院风险预测：

*分类模型（例如逻辑回归、支持向量机）可用于预测患者再入院的风险。这些模型使用患者的就诊历史和健康状况等信息来识别具有再入院高危的患者。

患者满意度预测：

*回归模型（例如线性回归、决策树回归）可用于预测患者对护理的满意度。这些模型考虑患者对护理提供者、护理环境和整体体验的看法。

治疗响应预测：

*分类模型（例如支持向量机、决策树分类）可用于预测患者对特定治疗方案的响应。这些模型使用患者的生物标志物、基因信息和治疗史来估计治疗成功的可能性。

护理需求识别：

*聚类分析可用于将患者分组到具有类似护理需求的群体中。这有助于识别可能受益于个性化护理计划或资源配给的患者。

模型开发和评估

机器学习模型的开发和评估是一个迭代过程，涉及以下步骤：

1.数据收集和预处理：收集相关患者数据并对其进行清理、转换和特征工程。

2.模型选择：根据预测问题的类型和数据特征选择合适的机器学习模型。

3.模型训练：将训练数据集输入到所选模型中，模型将学习从数据中识别模式和关系。

4.模型评估：使用验证数据集评估训练模型的性能，并通过指标（例如准确度、召回率和F1分数）进行量化。

5.模型调整：根据评估结果对模型进行调整，以提高其预测准确性。

影响因素和局限性

机器学习在护理预测中的应用受到以下因素的影响：

*数据质量：训练数据集中数据的准确性和完整性至关重要。

*模型选择：选择正确的机器学习模型对于实现准确的预测至关重要。

*解释性：一些机器学习模型可能存在可解释性较差的缺点，这可能会限制它们在临床实践中的应用。

*偏见：训练数据集中的偏见可能会导致预测模型产生偏见的结果。

尽管存在这些局限性，机器学习在护理预测中的应用仍具有巨大的潜力。随着数据质量的提高、解释性技术的进步和偏见缓解策略的实施，机器学习有望在改善护理结果、优化资源分配和个性化患者护理方面发挥越来越重要的作用。第二部分基于机器学习的护理预测模型评估关键词关键要点主题名称：模型效能评估指标

1.分类指标：准确率、召回率、F1-score等，反映模型对护理结果的预测准确性。

2.回归指标：均方误差（MSE）、决定系数（R2）等，衡量模型预测护理结果与实际结果之间的偏差。

3.分类阈值的优化：使用接收者操作特征（ROC）曲线和费效比（ROC-AUC）优化模型的分类阈值，提高模型的灵敏性和特异性。

主题名称：模型鲁棒性和可解释性

基于机器学习的护理预测模型评估

引言

利用机器学习预测护理结果已成为改善患者护理质量和效率的重要工具。然而，评估这些模型的准确性、鲁棒性和可解释性至关重要，以确保为临床决策提供可靠信息。以下概述了基于机器学习的护理预测模型评估的关键方面：

评估指标

*预测准确性：衡量模型预测结果与实际结果的吻合程度。常用的指标包括准确率、召回率、F1得分和曲线下面积（AUC）。

*校准：评估模型预测概率与实际概率的一致性。良好的校准表明，模型可以准确预测事件发生的可能性。

*歧视：评估模型预测不同人口子群体时的表现差异。歧视性模型可能会导致不公平的护理决策。

*可解释性：评估模型做出预测的原理。更高的可解释性可促进对模型决策的信任和理解。

验证方法

*训练/测试分割：将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型在未知数据上的性能。

*交叉验证：将数据集划分为多个子集，并轮流将每个子集用作测试集。这提供了一个更全面的性能评估。

*外部验证：使用与训练过程中不同的数据集来评估模型的泛化能力。

*临床专家反馈：寻求临床专家的意见，以评估模型的可解释性、实用性和相关性。

鲁棒性测试

*敏感性分析：评估模型对输入变量变化的敏感性。这有助于识别对预测结果有重大影响的变量。

*噪音注入：向输入数据中注入噪音，以评估模型对数据不确定性的鲁棒性。

*欠拟合和过拟合：评估模型在训练和测试集上的性能，以识别欠拟合（模型过于简单，无法捕获数据中的复杂性）或过拟合（模型过于复杂，无法泛化到新数据）。

可解释性评估

*特征重要性：确定对预测结果贡献最大的特征。这有助于识别影响护理结果的关键因素。

*决策树和规则：利用可解释的机器学习算法，如决策树和规则，来了解模型的决策过程。

*局部可解释性方法（LIME）：在个体预测的基础上生成解释，显示哪些特征主要影响了预测。

*SHAP值：计算每个特征对模型预测的影响，提供对模型决策的更深入理解。

结论

基于机器学习的护理预测模型评估至关重要，以确保模型的准确性、鲁棒性和可解释性。通过使用适当的评估指标、验证方法和鲁棒性测试，可以确定模型是否能够可靠地预测护理结果。此外，通过评估可解释性，可以增强对模型决策的信任和理解，从而促进其在临床实践中的采用。持续评估和改进是确保护理预测模型为患者护理决策提供有价值信息的持续过程。第三部分机器学习模型在护理决策中的应用关键词关键要点【风险预测】：

1.机器学习模型可用于预测患者未来并发症或不良事件的风险，例如败血症或再入院。

2.这些模型利用患者数据（如病历、实验室结果和人口统计信息）来识别风险较高的患者，从而实现早期干预和预防措施。

3.通过及早确定高风险患者，临床医生可以实施针对性的干预措施，降低不良结果的发生率。

【临床决策支持】：

机器学习模型在护理决策中的应用

机器学习(ML)模型在护理领域正发挥着越来越重要的作用，为护理人员提供了新的工具，以预测护理结果并做出明智的护理决策。

预测护理结果

ML模型可以分析患者的医疗记录和其他相关数据，以预测各种护理结果，包括：

*疾病发生风险，如心脏病或癌症

*再入院风险

*长期护理需求

*预后和存活率

通过预测这些护理结果，护理人员可以及早识别高危患者，并采取措施来预防或减轻不良后果。

评估护理干预措施

ML模型还可以评估护理干预措施的有效性。通过分析护理结果数据，ML模型可以确定哪些干预措施与更好的护理结果相关。这使护理人员能够优化他们的护理实践，并专注于对患者产生最大影响的干预措施。

患者分流和风险管理

ML模型可以帮助护理人员对患者进行分流和管理风险。通过预测患者的护理需求和风险等级，ML模型可以帮助护理人员将患者分配到最合适的护理环境中，例如门诊、急诊或住院。这可以改善患者护理体验，并减少不必要的住院和再入院。

个性化护理计划

ML模型可以帮助护理人员制定个性化的护理计划，以满足每个患者的独特需求。通过分析患者的个人健康数据和生活方式因素，ML模型可以识别影响患者健康结果的个性化风险因素和干预策略。这使护理人员能够提供量身定制的护理，提高护理效果。

具体应用示例

*预测心脏病风险：ML模型已用于分析患者的电子健康记录和生活方式数据，以预测患心脏病的风险。这使护理人员能够及早识别高危患者，并建议采取预防措施，如改变生活方式和药物治疗。

*评估护理干预措施：ML模型已用于评估护理干预措施，如心血管康复计划的有效性。通过分析患者的康复记录，ML模型可以确定哪些干预措施与改善心脏健康和减少再入院风险相关。

*患者分流：ML模型已用于将患者分流到最合适的护理环境中。通过分析患者的医疗记录和家庭环境，ML模型可以预测患者的紧急护理需求，并将其分配到最合适的护理设施，如急诊室或门诊诊所。

*个性化护理计划：ML模型已用于帮助护理人员制定个性化的护理计划，以管理慢性疾病，如糖尿病。通过分析患者的血糖水平和生活方式因素，ML模型可以识别可能导致血糖控制不良的个性化风险因素，并建议量身定制的干预措施，如饮食计划和药物治疗。

优势和局限性

ML模型在护理决策中的应用具有许多优势，包括：

*预测护理结果的准确性提高

*评估护理干预措施有效性的能力

*改善患者分流和风险管理

*促进个性化护理计划的制定

然而，也有需要注意的局限性：

*ML模型依赖于数据的质量和数量

*存在解释和问责方面的挑战

*算法偏见和歧视的潜在风险

结论

ML模型在护理领域正日益流行，为护理人员提供了预测护理结果和做出明智护理决策的新工具。通过分析患者数据并识别相关模式，ML模型可以改善护理质量、减少医疗保健成本，并最终提高患者健康成果。随着ML领域的持续发展，预计ML模型在护理决策中的应用将继续扩大和深入。第四部分机器学习预测护理结果中的伦理考量关键词关键要点主题名称：公平性

1.机器学习模型应以一种公平公正的方式为所有患者做出预测，无论其种族、性别、年龄或社会经济背景如何。

2.确保公平性的关键因素之一是使用高质量的数据集，代表患者群体的多样性。

3.模型设计人员还必须注意避免算法偏差，这可能导致针对某些群体的不公平结果。

主题名称：可解释性

机器学习预测护理结果中的伦理考量

1.公平性与偏见

机器学习模型的预测可能存在偏见，这可能会对特定群体产生不公平的影响。例如，如果用于训练模型的数据仅来自某一特定人口群体，则该模型可能无法准确预测其他人口群体的护理结果。研究表明，机器学习模型可以放大现有的健康差距，从而影响弱势群体获得护理的机会。

2.透明度与解释性

机器学习模型的内部运作方式通常是不透明的，这使得解释其预测变得困难。缺乏透明度可能会阻碍医疗保健提供者和患者对模型的信任，并妨碍对模型的决策过程进行问责。此外，如果模型预测不准确，透明度对于识别和纠正潜在偏见或错误至关重要。

3.患者自主权

机器学习预测可能会影响患者的决策，但重要的是要确保患者仍然对自己的护理计划拥有自主权。模型输出不应被视为绝对确定性，患者应有机会了解预测的基础并参与做出与其护理相关的决定。

4.算法问责制

机器学习算法的开发和部署过程必须明确的问责制。这包括确定对算法性能和影响负责的个人和组织。清晰的问责制有助于促进模型的透明度和可信度。

5.隐私和保密

机器学习模型需要访问患者健康数据，这引发了有关隐私和保密的问题。必须采取措施保护患者数据免遭未经授权的访问和使用。此外，患者应该对如何使用他们的数据以及由模型生成的预测的用途有充分的了解。

6.临床决策支持

机器学习模型应被视为临床决策支持工具，而不是取代医疗保健提供者。模型预测应始终与临床判断相结合，以优化患者护理。依赖模型预测会增加过度治疗、漏诊或误诊的风险。

7.持续监控

机器学习模型的性能应持续监控，以确保其准确性和公平性。随着时间的推移，数据和环境可能会发生变化，这可能影响模型的预测。定期监控有助于识别和解决任何偏差或性能下降。

8.教育与培训

医疗保健提供者应接受机器学习在护理中的作用和局限性的教育和培训。这将使他们能够批判性地评估模型预测并将其纳入患者护理决策中。

9.患者教育

患者也应该了解机器学习预测在护理中的作用和局限性。教育可以帮助患者对自己的护理做出明智的决定并对模型输出保持健康的怀疑。

10.监管

机器学习在医疗保健中的应用需要适当的监管。法规应解决准确性、公平性、透明度、患者自主权、隐私和问责制等领域的担忧。明确的监管框架将有助于确保模型以道德和负责任的方式使用。

解决机器学习预测护理结果中的伦理考量至关重要，以确保公平和可信的护理。通过解决这些问题，我们可以利用机器学习的力量来改善患者预后，同时维护他们的隐私、自主权和健康。第五部分机器学习技术对护理实践的影响关键词关键要点护理预测与干预

1.机器学习技术可以利用历史数据预测患者的未来健康状况，从而进行早期干预。

2.通过识别高风险患者群体，医疗保健提供者可以重点关注及时和针对性的干预措施，改善护理结果。

3.机器学习算法可以考虑多个变量，如患者的健康记录、社会决定因素和生活方式，从而提供全面的预测。

疾病管理优化

1.机器学习技术能够开发个性化的疾病管理计划，根据每个患者的独特需求和风险进行定制。

2.预测模型可以识别需要加强监测或调整治疗方案的患者，从而提高治疗效果。

3.机器学习算法可以分析大量数据，识别疾病进展模式和潜在并发症，为临床决策提供信息。

护理质量评估

1.机器学习技术可以评估护理质量，识别护理实践的差距和改进领域。

2.通过分析患者结果和护理流程数据，机器学习算法可以揭示与良好结果相关的因素。

3.这些见解可以指导护理干预的改进，并确保向所有患者提供高质量的护理。

个人化护理规划

1.机器学习技术能够根据每个患者的健康状况、偏好和价值观创建个性化的护理计划。

2.算法可以预测患者对不同治疗方案的反应，从而优化干预措施并提高患者满意度。

3.个人化的护理计划赋予患者权力，让他们能够积极参与自己的护理决策。

护理工作流程优化

1.机器学习算法可以优化护理工作流程，识别低效并简化任务。

2.通过自动化繁琐的任务和提供决策支持，可以释放护士的时间，让他们专注于直接患者护理。

3.优化工作流程可以提高效率，减少错误，并改善患者体验。

护理教育和培训

1.机器学习技术可以增强护理教育和培训，提供交互式模拟和个性化的学习路径。

2.算法可以评估护理学生的技能和知识，并提供定制的反馈和指导。

3.增强现实和虚拟现实技术与机器学习相结合，可以创造沉浸式的学习体验，改善护理学生的准备情况。机器学习技术对护理实践的影响

简介

机器学习(ML)是一种人工智能技术，使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。在医疗保健领域，ML正在产生重大影响，包括对护理结果的预测。

护理结果预测

ML可以利用大量患者数据来识别影响护理结果的因素。通过构建预测模型，护理人员可以：

*识别高风险患者，以便进行早期干预

*个体化护理计划，专注于改善患者预后

*优化资源分配，集中精力于最需要的患者

*衡量护理质量并确定改进领域

ML技术

用于护理结果预测的常见ML技术包括：

*决策树和随机森林：建立规则集以预测目标变量。

*回归模型：估计连续变量之间的关系，例如患者预后和影响因素。

*神经网络：复杂模型，可以学习非线性关系并从大型数据集识别模式。

*支持向量机：创建决策边界以将数据分类或预测护理结果。

好处

ML技术在护理实践中具有以下优点：

*增强决策制定：提供数据驱动的见解，帮助护理人员做出明智的决定。

*改善患者预后：通过早期识别风险因素和个性化护理，降低不良事件的风险。

*优化资源分配：将资源集中在最有需要的患者身上，提高护理效率。

*衡量护理质量：识别护理中的差距并指导质量改进举措。

*促进研究：提供对患者数据的深入见解，从而促进护理研究和创新。

挑战

尽管有许多好处，ML在护理实践中也面临一些挑战：

*数据质量和可访问性：需要高质量的数据来训练和验证ML模型。

*可解释性和透明度：ML模型可能难以解释，可能妨碍临床医生对预测结果充满信心。

*偏差和公平性：如果训练数据存在偏差，模型可能会产生有偏差的预测。

*监管和伦理问题：ML技术的使用引发了关于隐私、透明度和公平性的伦理问题。

未来方向

随着ML技术的不断发展，预计它在护理实践中的应用将会扩大。未来的方向包括：

*进一步的研究以提高模型的准确性和可解释性。

*使用ML开发个性化的护理干预措施和治疗计划。

*整合ML与其他技术，例如远程医疗和可穿戴设备，以实现更全面的护理。

结论

机器学习技术为护理实践提供了强大的工具，可以改善护理结果、优化资源分配和推进研究。通过了解ML技术的潜力和挑战，护理人员可以利用它来提供更好的患者护理和促进医疗保健领域的创新。第六部分机器学习在护理研究中的趋势关键词关键要点机器学习辅助护理决策

1.机器学习算法可分析大量患者数据，识别隐藏模式和风险因素。

2.基于机器学习的模型可以预测护理结果，例如疾病进展、并发症和死亡风险。

3.这些预测可帮助护理人员制定个性化护理计划，提高治疗效果。

机器学习优化护理计划

1.机器学习优化算法可以根据患者特性、疾病史和护理偏好，定制护理计划。

2.这些优化计划考虑了患者的特定需求，有助于改善健康预后。

3.机器学习还可以持续监控患者数据，根据情况调整护理计划。

机器学习识别护理敏感人群

1.机器学习算法可以分析人群数据，识别容易受到不良护理结果影响的人群。

2.这些预测有助于护理人员优先考虑高风险患者，提供预防性护理和干预措施。

3.早期识别可减少发病率、住院率和护理成本。

机器学习推进护理研究

1.机器学习可用于识别临床研究中的重要变量，并揭示护理干预措施背后的机制。

2.基于机器学习的模型可以合成数据，创造新的研究机会。

3.机器学习增强了研究设计的效率，加快了护理实践的创新。

机器学习改善护理质量

1.机器学习可监控护理质量指标，识别护理实践中的差异和差距。

2.基于机器学习的工具可以提供实时反馈，帮助护理人员提高护理质量。

3.机器学习促进了基于证据的护理，改善了患者安全和护理结果。

机器学习促进护理个性化

1.机器学习可根据患者独特的基因组学、生物指标和生活方式因素，提供个性化护理。

2.这种个性化方法提高了干预措施的有效性，并减少了不良反应的风险。

3.机器学习正在为每位患者量身定制护理，最大化治疗益处。机器学习在护理研究中的趋势

机器学习技术在护理研究领域正迅速成为一股变革性力量，为护理实践、教育和研究带来了无限可能。以下是对机器学习在该领域近期趋势的综述：

1.预测护理结果

机器学习算法用于预测患者护理结果，如再入院率、并发症风险和死亡率。这些算法分析医疗数据，识别风险因素和预测模式，从而帮助护理人员及早识别高风险患者并实施预防性措施。

2.个性化治疗计划

机器学习算法能够根据患者的个人特征、病史和生活方式数据创建个性化的治疗计划。这可以优化护理计划，提高治疗效果，并减少不良事件的发生。

3.疾病检测和分诊

机器学习模型被用于疾病检测和分诊。通过分析图像、文本和电子健康记录等数据，这些模型可以辅助护理人员识别疾病、进行疾病分级，并确定最合适的护理途径。

4.护理人员工作流程优化

机器学习技术可以自动化护理人员的工作流程，例如药物管理、患者评估和电子健康记录文档。这可以减轻护理人员的工作负担，提高效率，并为患者提供更优质的护理。

5.护理教育和培训

机器学习正在改变护理教育和培训的方式。模拟器和虚拟病房等基于机器学习的工具可以提供沉浸式学习体验，帮助护理学生发展批判性思维和临床技能。

6.监测患者健康状态

机器学习算法能够持续监测患者健康状态，识别异常情况，并向护理人员发出警报。这有助于早期检测健康问题，预防并发症，并改善患者预后。

7.回顾性数据分析

机器学习技术可以挖掘大规模的回顾性医疗数据，识别新的护理模式、确定最佳实践，并评估护理干预措施的有效性。

8.实时健康监测

机器学习算法与可穿戴设备和物联网设备相结合，可以实现对患者健康状态的实时监测。这有助于护理人员及时发现问题并提供个性化的护理干预措施。

9.循证决策支持

机器学习模型可以提供循证决策支持，帮助护理人员根据数据驱动的见解做出明智的护理决策。这可以提高护理质量，降低医疗保健成本。

10.慢性病管理

机器学习技术被应用于慢性病管理，例如糖尿病和心脏病。这些模型可以预测疾病进展，个性化治疗计划，并改善患者自我管理。

以上趋势表明，机器学习在护理研究中扮演着越来越重要的角色。通过利用大数据和高级算法，它正在变革护理实践、改善患者预后，并为护理人员提供强大的支持工具。随着技术的发展，我们有望在未来看到机器学习在护理领域的进一步创新和突破。第七部分机器学习在护理教育中的作用机器学习在护理教育中的作用

机器学习（ML）在护理教育领域正发挥着日益重要的作用，通过以下关键方式改善学习体验和患者护理成果：

个性化学习路径：

ML算法可以分析学生数据，识别他们的优势和劣势，并相应地定制个性化的学习路径。通过调整课程内容、作业和评估，学生可以专注于最能促进他们进步的特定领域，从而提高学习效率。

模拟训练：

ML支持的模拟器提供身临其境的临床体验，学生可以在安全的环境中练习技能，犯下错误并从中吸取教训。ML算法可以评估学生的表现，提供实时反馈，并创建针对性场景，以提高他们的决策能力和信心。

护士管理系统优化：

ML可以分析护士管理系统（NMS）数据，识别流程中的效率低下和改进领域。通过优化人员配备、资源分配和护理计划，ML可以帮助提高护理质量、降低成本并减少护士倦怠。

疾病管理：

利用患者健康记录和生物特征数据，ML模型可以预测疾病风险、个性化治疗计划并监控病情进展。通过及时干预和预防性措施，ML可以改善患者预后，降低并发症风险并提高生活质量。

临床决策支持：

ML算法可以整合来自各种来源（如电子健康记录、传感器数据和临床指南）的数据，以提供临床决策支持。通过分析实时信息，ML可以帮助护士做出明智的决定，优化治疗干预并改善患者护理。

护理研究：

ML促进护理研究，通过大数据分析揭示护理实践中的模式和趋势。它可以帮助识别最佳做法、评估干预措施的有效性，并生成可用于改进患者护理的见解。

数据分析：

ML工具可以分析护理数据，从绩效指标到患者满意度，以获得有价值的洞察力。这些数据可以用于改进决策制定、优化资源分配并证明护理干预的价值。

教育工作者的支持：

ML可以支持教育工作者，提供见解以改善教学方法、评估学生的进步并创建更有效的学习材料。通过自动化任务和提供数据驱动的反馈，ML可以减轻教育工作者的负担，让他们专注于指导和培养学生。

示例：

*加州大学圣地亚哥分校使用ML算法为护理学生创建个性化的模拟器体验。

*梅奥诊所部署了ML驱动的系统，以优化护士人员配备，提高效率并减少护士疲劳。

*密歇根大学开发了ML模型，通过预测入院后并发症来改善患者预后。

*罗格斯大学利用ML技术分析护理数据，以识别护理实践中的潜在改善领域。

总之，机器学习在护理教育中具有广泛的应用，通过个性化学习、促进模拟训练、优化护士管理系统、改善疾病管理、提供临床决策支持、促进护理研究、支持数据分析和支持教育工作者，以提高学生学习成果和患者护理质量。第八部分机器学习集成到护理信息系统关键词关键要点【机器学习算法】：

1.各种机器学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络，可以用于预测护理结果。

2.这些算法可以处理大量数据，并从复杂模式中识别隐藏的见解。

3.算法选择取决于数据类型、预测任务的复杂性和所需的准确度水平。

【数据采集和预处理】：

机器学习集成到护理信息系统

引言

机器学习(ML)已成为医疗保健领域变革性的工具，通过预测护理结果为护理实践和患者预后带来显著改善。为了充分利用ML的潜力，将其集成到护理信息系统(NIS)中至关重要，这可以促进数据访问、支持自动化并增强护理决策。

NIS中ML的优势

NIS是收集、存储和处理患者护理相关信息的电子平台。将ML集成到NIS中提供了以下优势：

*数据访问：NIS汇总了大量的患者数据，包括病历、检验结果和治疗计划，为ML模