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台大医院开展急诊高危再就诊AI预测工具研发与临床试验
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AI 综述
临床试验注册平台ClinicalTrials.gov信息显示，一项高风险急诊重返预测工具的开发、验证与临床试验正在推进。该项目由台大医院开展，依托其在2013年至2022年间超过100万次急诊就诊的电子健康记录（EHR）大数据，结合生命体征轨迹模型（GBTM）与机器学习/人工智能（ML/AI）技术构建预测工具。在急诊患者中，约有5%至10%会在3天内重返急诊，该工具旨在早期识别其中约0.1%涉及入住重症监护室（ICU）、急诊手术、心导管检查以及院内心脏骤停（IHCA）等严重后果的高危事件。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月2日 08:00
ClinicalTrials.gov登记台大医院基于超百万急诊数据开发高危重返AI预测工具并开展临床试验。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- ClinicalTrials.gov · AI 研究高风险急诊重返预测工具的开发、验证与临床试验
该研究旨在开发并验证基于生命体征轨迹模型（GBTM）与机器学习/人工智能（ML/AI）的高风险急诊重返预测工具。该工具依托 NTUH 在 2013 至 2022 年间超 100 万次急诊就诊的电子健康记录（EHR）大数据进行构建。针对约 5-10% 在 3 天内重返急诊的患者，重点早期识别涉及 ICU 收治、急诊手术、心导管检查及院内心脏骤停（IHCA）等约 0.1% 的高危事件。
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