• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

[Not Available].

作者信息

Verma Amol A, Murray Joshua, Greiner Russell, Cohen Joseph Paul, Shojania Kaveh G, Ghassemi Marzyeh, Straus Sharon E, Pou-Prom Chloé, Mamdani Muhammad

机构信息

Réseau hospitalier Unity Health de Toronto (Verma, Murray, Straus, Pou-Prom, Mamdani); Institut du savoir Li Ka Shing de l'Hôpital St. Michael (Verma, Straus, Pou-Prom, Mamdani); Département de médecine (Verma, Shojania, Straus, Mamdani) et Institut des politiques, de la gestion et de l'évaluation de la santé (Verma, Mamdani) et Département de statistique (Murray), Université de Toronto, Toronto, Ont.; Université de l'Alberta (Greiner); Institut d'intelligence machine de l'Alberta (Greiner), Edmonton, Alb.; Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (Cohen), Montréal, Qc.; Centre pour l'amélioration de la qualité et la sécurité des patients (Shojania), Université de Toronto; Centre des sciences de la santé Sunnybrook (Shojania); Institut Vecteur (Ghassemi, Mamdani) et Département des sciences informatiques (Ghassemi); Faculté de pharmacie Leslie Dan (Mamdani), Université de Toronto, Toronto, Ont.; Département de radiologie, Université Stanford (Cohen), Stanford, Calif.

出版信息

CMAJ. 2021 Nov 8;193(44):E1708-E1715. doi: 10.1503/cmaj.202434-f.

DOI:10.1503/cmaj.202434-f
PMID:34750183
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8584368/
Abstract
摘要
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/e0cffc043014/193e1708f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/0f2b8682d611/193e1708f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/47c16571c031/193e1708f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/e0cffc043014/193e1708f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/0f2b8682d611/193e1708f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/47c16571c031/193e1708f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e3b3/8584368/e0cffc043014/193e1708f3.jpg

相似文献

1
[Not Available].[无可用内容]。
CMAJ. 2021 Nov 8;193(44):E1708-E1715. doi: 10.1503/cmaj.202434-f.
2
[Not Available].[无可用内容]。
CMAJ. 2021 Nov 8;193(44):E1720-E1724. doi: 10.1503/cmaj.210036-f.
3
Can Computers Be Made to Respect the Art of Medicine?计算机能否学会尊重医学艺术？
South Med J. 2017 Jun;110(6):425. doi: 10.14423/SMJ.0000000000000656.
4
Applying a Model of Stakeholder Engagement to a Pragmatic Trial for People With Mental Disorders.将利益相关者参与模型应用于精神障碍患者的实用试验。
Psychiatr Serv. 2018 Nov 1;69(11):1127-1130. doi: 10.1176/appi.ps.201800057. Epub 2018 Aug 9.
5
An Introduction to Machine Learning for Clinicians.临床医师机器学习入门。
Acad Med. 2019 Oct;94(10):1433-1436. doi: 10.1097/ACM.0000000000002792.
6
Robust diagnostic classification via Q-learning.基于 Q-learning 的稳健诊断分类。
Sci Rep. 2021 Jun 3;11(1):11730. doi: 10.1038/s41598-021-90000-4.
7
An FP's guide to AI-enabled clinical decision support.基层医疗医生的人工智能临床决策支持指南。
J Fam Pract. 2019 Nov;68(9):486;488;490;492.
8
Ethical thinking machines in surgery and the requirement for clinical leadership.手术中的伦理思维机器与临床领导力的要求。
Am J Surg. 2020 Nov;220(5):1372-1374. doi: 10.1016/j.amjsurg.2020.06.073. Epub 2020 Jul 8.
9
How to get started in quality improvement.如何开启质量改进工作。
BMJ. 2019 Jan 17;364:k5408. doi: 10.1136/bmj.k5437.
10
Clinician time used for decision making: a best case workflow study using cardiovascular risk assessments and Ask Mayo Expert algorithmic care process models.临床医生用于决策的时间：一项使用心血管风险评估和Ask Mayo专家算法护理流程模型的最佳案例工作流程研究。
BMC Med Inform Decis Mak. 2016 Jul 20;16:96. doi: 10.1186/s12911-016-0334-z.

本文引用的文献

1
Problems in the deployment of machine-learned models in health care.机器学习模型在医疗保健领域的部署问题。
CMAJ. 2021 Sep 7;193(35):E1391-E1394. doi: 10.1503/cmaj.202066. Epub 2021 Aug 30.
2
Evaluation of machine learning solutions in medicine.医学中机器学习解决方案的评估。
CMAJ. 2021 Sep 13;193(36):E1425-E1429. doi: 10.1503/cmaj.210036. Epub 2021 Aug 30.
3
Automated Identification of Adults at Risk for In-Hospital Clinical Deterioration.自动化识别住院临床恶化风险成人。
N Engl J Med. 2020 Nov 12;383(20):1951-1960. doi: 10.1056/NEJMsa2001090.
4
Assessing the quality of clinical and administrative data extracted from hospitals: the General Medicine Inpatient Initiative (GEMINI) experience.评估从医院提取的临床和行政数据的质量：综合内科住院患者倡议（GEMINI）的经验。
J Am Med Inform Assoc. 2021 Mar 1;28(3):578-587. doi: 10.1093/jamia/ocaa225.
5
Artificial Intelligence and Human Trust in Healthcare: Focus on Clinicians.医疗保健中的人工智能与人类信任：聚焦临床医生
J Med Internet Res. 2020 Jun 19;22(6):e15154. doi: 10.2196/15154.
6
Studying Workflow and Workarounds in Electronic Health Record-Supported Work to Improve Health System Performance.研究电子健康记录支持下的工作流程和解决方法，以提高卫生系统绩效。
Ann Intern Med. 2020 Jun 2;172(11 Suppl):S116-S122. doi: 10.7326/M19-0871.
7
Explainable artificial intelligence models using real-world electronic health record data: a systematic scoping review.使用真实世界电子健康记录数据的可解释人工智能模型：系统范围界定综述。
J Am Med Inform Assoc. 2020 Jul 1;27(7):1173-1185. doi: 10.1093/jamia/ocaa053.
8
The impact of machine learning on patient care: A systematic review.机器学习对患者护理的影响：系统评价。
Artif Intell Med. 2020 Mar;103:101785. doi: 10.1016/j.artmed.2019.101785. Epub 2019 Dec 31.
9
Working with patients to improve care.与患者合作以改善护理。
CMAJ. 2020 Feb 10;192(6):E125-E127. doi: 10.1503/cmaj.190439.
10
How to Read Articles That Use Machine Learning: Users' Guides to the Medical Literature.如何阅读使用机器学习的文章：医学文献的用户指南。
JAMA. 2019 Nov 12;322(18):1806-1816. doi: 10.1001/jama.2019.16489.