Academic Journal
Управление электронными медицинскими записями с использованием машинного обучения
| Title: | Управление электронными медицинскими записями с использованием машинного обучения |
|---|---|
| Publisher Information: | APNI, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | безопасность данных, конфиденциальность, качество оказания помощи, диагностика, юридические аспекты, электронные медицинские записи, машинное обучение, эффективность здравоохранения |
| Description: | Статья посвящена исследованию современных подходов к управлению электронными медицинскими записями (ЭМЗ), основанных на применении методов машинного обучения. Рассматриваются преимущества автоматизированных решений для обработки больших объемов медицинских данных, включая повышение точности диагностики, оптимизацию процессов ведения документации и улучшение качества обслуживания пациентов. Анализируются возможности автоматизации процесса обработки большого объема медицинских данных, подчеркивается важность оптимизации диагностического процесса, документирования и предоставления качественного ухода пациентам. Описывается практический опыт внедрения подобных решений в одном из ведущих американских медицинских учреждений, приводятся детальные описания используемых моделей и инструментов анализа данных. Приводится опыт внедрения подобных технологий в американском медицинском учреждении, подробно описаны используемые алгоритмы и инструменты анализа данных. Особое внимание уделено вопросам безопасности и конфиденциальности медицинской информации, а также юридическим аспектам регулирования электронных медицинских записей. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал машинного обучения для повышения эффективности здравоохранения и улучшения клинических исходов лечения пациентов. Статья представляет интерес для специалистов в области информатики медицины, аналитиков данных и администраторов медицинских учреждений. This article is devoted to the study of modern approaches to the management of electronic medical records (EMR) based on the use of machine learning methods. The advantages of automated solutions for processing large volumes of medical data are considered, including increasing the accuracy of diagnosis, optimizing documentation processes and improving the quality of patient care. The possibilities of automating the process of processing large volumes of medical data are analyzed, the importance of optimizing the diagnostic process, documentation and providing high-quality care to patients is emphasized. The practical experience of implementing such solutions in one of the leading American medical institutions is described, detailed descriptions of the models and data analysis tools used are provided. The experience of implementing similar technologies in an American medical institution is given, the algorithms and data analysis tools used are described in detail. Particular attention is paid to the issues of security and confidentiality of medical information, as well as the legal aspects of regulating electronic medical records. The results of the study demonstrate the significant potential of machine learning to improve the efficiency of healthcare and clinical outcomes of patient treatment. The article is of interest to medical informatics specialists, data analysts and healthcare administrators. |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.17078239 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........1c4f4a8ce1cdf26d50478aea9a9d63d0 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.5281/zenodo.17078239 |
|---|