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基于本体的糖尿病营养疗法的决策支持系统：系统文献评论
糖尿病是一种非传染性疾病，已达到流行病，全球影响5.37亿人。人工智能可以在糖尿病营养疗法中为患者或临床医生提供支持 - 在大多数1型和2型糖尿病的情况下，第一种药物疗法。尤其是基于本体的推荐人和决策支持系统可以提供专家知识的可计算代表，从而提供患者监管的营养建议或支持临床人员确定最合适的饮食。这项工作提出了对描述此类系统中糖尿病的领域的系统文献回顾，识别其潜在的概念化，系统针对的用户，所解决的糖尿病类型以及提供的营养建议。本综述还深入研究了领域本体论的结构，突出了几个方面可能会阻碍（或促进）其在推荐人中的采用和决策支持系统中用于糖尿病营养疗法。这一审查过程的结果允许强调如何制定推荐，以及临床专家在发展领域本体论中的作用，概述了表征该研究领域的研究趋势。结果还允许确定可以促进临床专家和临床指南的重要作用的研究方向，以使本体更加可互操作，从而使他们能够在有关糖尿病营养治疗的决策过程中发挥重要作用。
MIS 办公自动化 – 决策支持系统
1. 文本处理 2. 数据处理 3. 信息存储 4. 信息检索和更新 5. 消息分发 6. 文件传输和复制 7. 电话会议 办公自动化是一个涉及人员、程序和技术的过程。办公自动化技术包括文字处理器、电信、复印、电子邮件、电子归档、传真传输、微图形和语音技术。办公自动化涉及使用计算机连同其他电子设备来自动化办公室的基本秘书和文书任务。基本办公自动化包括通过局域网相互连接的文字处理器。办公自动化应设计为一个多功能信息系统，为管理人员提供决策支持工具，如：
人工智能决策支持系统
3.4.3 价值论................................................................................................ 85
医疗保健中的AI：通过预测分析和决策支持系统转化患者护理
人工智能（AI）已成为医疗保健中的革命力量，提供了变革性解决方案，以增强患者护理，简化流程并改善整体医疗保健结果。[7]本文深入研究了AI在医疗保健中的关键作用，特别关注预测性分析和决策支持系统如何重塑患者护理。[6]文献综述：医疗保健中的AI正在通过预测分析和决策支持系统来改变患者护理。AI技术，例如机器学习和深度学习，正在用于分析结构化和非结构化的医疗保健数据，包括电子病历和医疗图像[2]。这些技术可以识别患者数据的模式和趋势，这些模式和趋势对人类而言可能并不明显，从而实现了早期的诊断，治疗和预后评估[3]。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手也用于自动执行例行任务并提供个性化的健康建议，改善可访问性和
基于机器学习的决策支持系统...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
引用：Wong AH，Nath B，Shah D等。急诊部临床决策支持系统的形成性评估：A
摘要简介与心理健康相关的急诊室（ED）的负担正在增长，并且随着这种访问的态度，煽动发作很普遍。专家提供的最佳实践指南建议使用降级技术来尽早评估处于风险的人群和先发制人的干预措施，以防止搅动。时间压力，波动的工作需求以及其他与系统相关的因素在不断发展的行为危机期间提出了有效决策和采用最佳实践建议的挑战。因此，我们建议设计，开发和评估计算机化的临床决策支持（CDS）系统，早期检测和治疗，以减少搅拌工具（ED- TREADS）的事件。我们旨在通过适当的风险评估和及时的干预措施来确定有煽动风险的患者，并指导ED临床医生，以最大程度地减少约束使用并改善患者经验和结果的目标，以防止躁动。方法和分析本研究描述了嵌入的CDS工具的健康记录的形成性评估。在AIM 1下，该研究将收集定性数据，以使用上下文设计方法和以用户为中心的设计过程来设计和开发ED-TREAT。参与者将包括潜在的CDS使用者，即ED医生，护士，技术人员以及在ED访问期间具有限制性使用行为危机管理经验的患者。我们将使用有目的的抽样来确保整个视角，直到我们达到主题饱和。我们的目标是在试点试验下招募至少26名合格受试者。接下来，在AIM 2下，该研究将在美国东北部区域卫生系统的两个成人ED地点进行试验，随机对照试验，以评估ED-TREAT的可行性，保真度和床边的可接受性。在2021年获得了耶鲁大学人类调查委员会的道德和传播伦理批准（HIC＃2000030893和2000030906）。所有参与者将在入学之前提供知情的口头同意。将通过开放访问，经过同行评审的期刊，科学演示或直接电子邮件通知中的出版物传播结果。试用注册号NCT04959279;预兆。
Progetto“H-SMA-CE：循环经济转型的决策支持系统”
结构：经济学 标题：H-SMA-CE：循环经济转型决策支持系统。项目 PRIN 2022_MUR：代码 2022JZLL7J CUP J53D23009390006
基于移动应用的临床决策支持系统的开发和可用性测试：随机分频试验
背景：混淆评估方法定义的三分钟诊断访谈（3D-CAM）是一种专门开发的仪器，用于评估一般病房的ir妄，具有较高的敏感性和特异性。然而，床旁护士在常规实践中使用3D-CAM的可用性相对较差，在评估过程中有多个人为错误。目的：本研究旨在根据3D-CAM开发基于移动应用的ir妄评估工具，并通过床头护士评估其在老年患者中的可用性。方法：开发了基于3D-CAM（3D-DST）的决策支持的ir妄评估工具，以解决3D-CAM的现有问题并优化评估过程。在随机跨界设计后，使用问卷调查来评估床头护士在老年人中3D-DST的可用性。同时，记录了3D-DST和3D-CAM纸张版本的性能，包括评估完成率，完成评估所需的时间以及评估过程中护士在评估过程中犯的人类错误的数量，并将其差异进行了比较。结果：3D-DST包括3个评估模块，9个评估接口和16个结果接口，并带有内置提醒，以指导护士完成ir妄评估。在可用性测试中，由72名带有3D-CAM纸张版本和3D-DST的床头护士对148名老年人进行了432次ir妄评估（216对）。与3D-CAM纸张版本相比，使用3D-DST（4.35 vs 3.40; P <.001）时，平均可用性得分明显更高。使用3D-CAM纸版本和3D-DST对护士的令人满意的评估问卷的6个域的中位数分别高于2.83和4.33点（P <.001）。使用3D-DST时，完成评估的平均时间减少了2.1分钟（4.4 vs 2.3分钟； P <.001）。结论：这项研究表明，3D-DST显着提高了ir妄评估的效率，并且被床头护士认为高度可接受。
注意个性化临床决策支持系统
摘要 - 健康管理已成为主要问题，因为新型疾病和复杂的症状被引入迅速发展的现代社会。建立一个更好，更智能的医疗基础设施是智慧城市的最终目标之一。据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。 通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。 此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。 为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。 我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。 因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。 此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。 因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。 索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习
可解释的人工智能可提高决策支持系统的透明度
人工智能 (AI) 被认为是一种先进的技术，可以以高精度和精确度协助决策过程。然而，由于依赖复杂的推理机制，许多 AI 模型通常被评价为黑匣子。这些 AI 模型如何以及为何做出决策的复杂性往往无法被人类用户理解，导致人们对其决策的可接受性感到担忧。先前的研究表明，缺乏以人类可理解的形式提供的相关解释会使最终用户无法接受这些决策。在这里，可解释 AI (XAI) 的研究领域提供了广泛的方法，其共同主题是研究 AI 模型如何做出决策或解释决策。这些解释方法旨在提高决策支持系统 (DSS) 的透明度，这在道路安全 (RS) 和空中交通流量管理 (ATFM) 等安全关键领域尤其重要。尽管不断发展，但 DSS 仍处于安全关键应用的发展阶段。 XAI 带来的透明度提高，成为使这些系统在实际应用中可行、解决可接受性和信任问题的关键推动因素。此外，根据欧盟委员会目前授予的解释权以及世界各地组织的类似指令，认证机构不太可能批准这些系统用于一般用途。这种将解释渗透到现行系统中的迫切愿望为以 DSS 为中心的 XAI 研究铺平了道路。