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摘要 从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并且取决于不同提供者之间的护理整合。这项定性研究调查了用户对现有医院和疗养院之间护理整合数字系统的体验，以及人工智能对其优化的潜力。研究结果揭示了 (a) 信息不及时、(b) 信息不相关、(c) 信息混乱、(d) 信息缺失、(e) 信息过载和 (f) 信息多样性方面的挑战。人工智能可以通过 (i) 识别和验证低质量信息、(ii) 针对不同用户群定位信息、(iii) 直观地总结相关信息以及 (iv) 联合呈现多个版本来解决这些问题。这些发现的意义超出了护理整合的范围，为定性健康研究的重要性提供了实证证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计以优化（健康）护理流程提供了模型。
人工智能在护理优化中的潜力
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