摘要:基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注,作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是,这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作,在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性,在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段,医疗保健专业人员负责数据收集和预处理,包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性,评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作,无缝整合
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对于学生来说,无论是在高中还是攻读研究生学位,在瞄准高质量工作的同时管理多个任务都可能很艰难。论文,最常见的作业之一,常常感到耗时和压倒性。值得庆幸的是,AI论文写作工具已彻底改变了写作过程,使其更快,更容易。这些工具有助于解决紧迫的截止日期,克服作家的障碍并减轻压力。
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脊柱肌肉萎缩(SMA)是婴儿死亡率的主要遗传原因之一,直到最近,它被认为是无法治愈的[1-3]。但是,新疗法和基因疗法的发展改变了这种前景。SMA的估计发病率约为10,000个活产。1型SMA(SMA1)的占所有病例中的一半以上,大约有六分之一的1,00,000中,而4型SMA(SMA4)是所有情况最少的少于所有情况的稀有5%[1,2]。为了实现早期诊断和及时的治疗,SMA的新生儿筛查(NB)现在可以作为世界许多地区的常规计划,包括美国,加拿大和比利时的大多数州[4-6]。然而,对SMA的NBS的态度,特别是关于通过NB检测成人发作的SMA的可能性,在利益相关者之间有所不同,包括具有不同教育和文化背景的普通公众和医疗保健专业人员。
1 瑞士巴塞尔州立大学医学与传染病服务系,Bruderholz,2 瑞士巴塞尔大学,巴塞尔,3 瑞士巴塞尔药物护理研究组,4 瑞士卢加诺瑞士意大利大学公共卫生研究所和传播与公共政策研究所,5 瑞士巴塞尔瑞士热带和公共卫生研究所 (Swiss TPH),6 瑞士巴塞尔大学医院妇产科,7 瑞士伯尔尼瑞士护士协会,8 瑞士苏黎世大学流行病学、生物统计学和预防研究所,苏黎世,9 瑞士苏黎世瑞士公共卫生学院,10 瑞士弗里堡 HFR 医院儿科综合儿科中心,弗里堡,11 瑞士弗里堡大学科学与医学学院, 12 瑞士日内瓦大学社会学系社会学研究所
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