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2024 MDP年度报告和附录
CMS设想了一种反映国家优先事项的质量测量系统，并支持向QPP报告的临床医生。报告中描述的成就反映了CMS致力于减少质量措施的报告负担，同时改善所有人的护理。遵守CMS国家质量战略的目标，即在报告计划中保持质量措施，将QPP纳入了MIPS的普遍措施基础，其中包括10种成人和6种儿科措施。将临床相关的措施捆绑到MIPS值途径（MVP）范围内支持的范围内的努力，以消除重叠，简化量度库存并简化报告。最后，通过鼓励电子临床质量度量或ECQM，以及将措施转换为快速医疗保健互操作性资源®（FHIR®）标准，CMS采取了关键的步骤，朝着无缝交换医疗保健信息和过渡到数字质量度量（DQM）的过渡。
利用人工智能改善慢性病......
摘要 目标 人工智能 (AI)，包括预测分析，在改善发病率和死亡率高的常见慢性病的护理方面具有巨大潜力。然而，实现这一愿景仍面临许多挑战。该项目的目标是开发和应用使用人工智能增强慢性病护理的方法。 方法 使用 27,904 名糖尿病患者的数据集，开发并验证了一种分析方法，用于生成治疗路径图，该图由预测替代治疗策略实现护理目标的可能性的模型组成。通过将预测模型封装在 OpenCDS Web 服务模块中并通过基于 Web 的 SMART on FHIR（快速医疗互操作性资源上的可替代医疗应用程序和可重用技术）仪表板提供模型输出，开发了一种与电子健康记录 (EHR) 集成的人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS)。该 CDSS 使临床医生和患者能够查看相关的患者参数、选择治疗目标并根据预测结果审查替代治疗策略。
INF 385T：健康领域的人工智能 - UT iSchool
课程简介 最近，美国医疗行业已超越制造业和零售业，成为该国最大的就业行业，每 8 个美国人中就有 1 个在该行业工作。已经建立了政策和激励措施来促进医疗保健领域的信息技术发展，以改善护理和提供服务。在本课程中，我们将探索健康 IT 系统的主要组成部分，从数据语义 (ICD10)、数据互操作性 (FHIR)、诊断代码 (SNOMED CT) 到临床决策支持系统中的工作流程。在对健康 IT 系统基础知识建立良好的理解之后，我们将深入研究 AI 创新（例如机器学习、深度学习、计算机视觉）如何通过引入移动健康、AI 诊断、AI 医疗、智能设备和智能交付的新概念来改变我们的医疗保健系统。本课程将基于 MIT Critical Data 发布的 MIMIC III（https://mimic.physionet.org/）中的真实世界电子健康记录 (EHR) 数据提供实践教程。 MIMIC-III（重症监护 III 医疗信息集市）包含 2001 年至 2012 年间在贝斯以色列女执事医疗中心重症监护室住院的四万多名患者的匿名健康信息。这些教程旨在通过提供与数据库搜索、自然语言处理、数据可视化、机器学习和深度学习相关的实践来增强数据搜索和分析技能。在本课程中，我们将增强小组学习体验和边做边学，因此将有许多课堂活动。本课程适合所有人，因此不需要或不需要编程背景。
健康信息交换如何支持集成...
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