환자와 의사 간의 공유 의사 결정 토토 사이트
개발 "처방약 선택 지원 토토 사이트 세션 개발"

처방약의 유형에 따라 치료 목표를 달성 할 확률을 예측하고 전자 토토 사이트 기록과 연결하여 부작용 등을 비교합니다

토토 사이트 (임원 및 CEO : Higachi라고 불리는 Higashihara Toshiaki / Highinafter)는 최근 유타 대학 (대통령 : David W Pershing)과 협력하여 "당뇨병 치료를위한 처방약 선택 지원 토토 사이트 세션"을 개발했습니다 기계 학습 분석을 사용 하여이 토토 사이트 세션은 각 유형의 처방약에 대해 당뇨병의 전형적인 지표 인 HBA1C 값을 사용합니다*1

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  미국에서는 당뇨병 환자의 수는 231 백만이며, 65 세 이상의 4 명 중 1 명이 당뇨병으로 진단된다고합니다 당뇨병 환자의 약 절반은 토토 사이트 지침 (HBA1C 값이 7%미만)에 의해 설정된 치료 목표를 충족하지 않습니다 개인은 개인 건강 보험을 사용하기 때문에 보험 상환 자격이있는 약물에 제한이있을 수 있거나 보험 정책으로 인해 일정량의 자체 지불이 초과 될 때까지 보험이 상환되지 않을 수 있습니다 치료 방법과 처방약의 선택에 따라 경제적 부담이 증가 할 수 있으며, 이는 치료 중단 또는 치료 약물의 변화로 이어지는 요인 중 하나 일 수 있습니다

  이러한 이유로, 최근 의료 환경에서, 의료 분야에서는 공유 의사 결정 (공유 의사 결정)의 개념이 점점 더 중요 해지고 있으며, 여기서 환자들은 치료 계획의 의사 결정에 참여하고 결정에 따라 결정에 따라 치료를 받는다 이 토토 사이트 세션 세션은 환자와 의사가 처방약의 효과뿐만 아니라 환자와 의사가 처방약을 선택할 수있는 토토 사이트 세션 세션으로서 장기적으로 지속적인 치료의 재정적 부담을 고려하여 환자와 의사가 치료 계획을 결정할 수있는 효과적인 지원 도구가 될 것으로 예상됩니다

이 토토 사이트 세션은 지난 11 월 유타 대학교와 공동으로 개발 된 기계 학습을 사용하여 당뇨병 약물의 효과를 예측하고 비교하는 기술입니다*2유타 대학 의료 의사 결정 지원 토토 사이트 세션 (OpenCDS*3) 및 차세대 토토 사이트 커뮤니케이션 표준 HL7® FHIR®*4를 사용하여 HL7 FHIR 호환 전자 의료 기록에 연결될 수있는 처방약 선택 지원 토토 사이트 세션입니다 이 토토 사이트 세션을 개발할 때 학습에 사용되는 데이터와 항목의 수를 늘려서 "당뇨병 의약품의 영향을 예측하고 비교하는 기술"의 예측 성능도 개선되었습니다*5이 토토 사이트 세션은 다양한 머신 러닝 모델을 전자 의료 기록과 연결하기위한 플랫폼으로도 사용할 수 있습니다

당뇨병 치료 처방 선택에 대한 지원 토토 사이트 세션

  토토 사이트와 유타 대학교는이 토토 사이트 세션의 효과를 보여주기 위해 협업 연구에서 계속 협력 할 것이며,이 기술의 적용을 포함하여 의료 서비스를 활용하는 의료 정보학을 통해 의사를 지원하고 환자에게 더 나은 의료 서비스를 실현하는 데 기여할 것입니다

  이 결과 중 일부는 3 월 12 일부터 15 일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 토토 사이트 정보 협회 인 AMIA 2018 Informatics Summit에서 발표 될 예정입니다 (3 월 13 일부터 16 일 일본 시간)

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HBA1C (Hemoglobin A1C) 값 : 1-2 개월 동안 혈액의 평균 혈당 수준을 반영하는 검사 값 토토 사이트 치료의 전형적인 지표이며 낮습니다

*2

전자 ​​토토 사이트 기록 데이터를 분석하여 당뇨병 약물의 효과를 예측하고 비교하는 기술 개발 (2017 년 11 월 6 일)

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*4

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