整合行业公认的循证医学知识库，规则引擎、自然语言处理技术、真实世界临床数据、最佳临床实践，临床预测模型，紧密结合临床工作流，研发智能化CDSS的核心技术方案，旨在简化临床诊疗和实时护理的临床决策过程，改善患者临床转归，让临床医生的诊疗过程变得更加高效、规范、安全、可靠。
1. 临床数据建模：各类患者数据的整合方法、标准化方法、数据驱动的机器学习方法研究，面向临床应用的预测模型研究。
2. 知识建模：临床路径、临床指南、医学文献、最佳临床实践等临床知识的整合与建模方法研究，逻辑推理方法研究，专家知识库建设方法研究；
3. 人机交互模式： 面向医师、护理人员、检验人员和患者等不同用户群体的个性化交互模式研究，CDSS的临床工作流整合方案研究。
在诊疗流程中，通过正确的渠道，在正确的时间和正确的干预模式下，向正确的人，提供正确的信息。
ICU场景下的临床预测与评估：
-- 疾病的临床表型化研究
-- AKI早期预警模型
-- 脓毒症早期预警模型
-- 机械通气相关预测模型
-- 危重患者药物剂量预测模型
-- 评估疾病严重程度与死亡预后模型
-- 其它临床管理预测模型
-- 基于临床指南的知识库建设
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