精度研究

几项研究表明,甚至从伊莎贝尔早期开始,准确性就很高。总的来说,他们表明,在 95% 的病例中,伊莎贝尔将根据最初的临床特征在其列表中包括正确的最终诊断。下面列出的 4 项研究侧重于准确性,最后一项着眼于特别困难的儿科病例。

基于机器学习的 Ddx 发生器的精度

在 2 年的时间里,从病例报告、期刊和详细的新闻文章中收集了 563 例诊断错误。这些病例包括 300 例诊断和.

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ISABEL: 基于网络的儿科鉴别诊断辅助: 初步绩效评估的结果

背景: 英国东南部两所教学医院和两所地区综合医院的急性儿科病房。材料: 来自两个阶段的一系列总结临床特征,以及这些特征的预期诊断.

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基于网络的危重病儿童诊断工具的国际评估

提高诊断准确性至关重要。病危儿童入院时诊断不确定性的程度没有得到很好的描述。因此,我们研究了儿科受训者诊断表现的程度.

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一个基于网络的内科医师临床诊断支持系统的性能

临床决策支持系统可以改善医疗诊断,减少诊断错误。然而,旧的系统使用起来很麻烦,在识别正确的诊断方面成功有限.

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儿科诊断困境的 “询问伊莎贝尔”: 基于网络的诊断清单如何执行

诊断错误是导致发病率、死亡率和医疗事故的重要因素。诊断决策支持 (DDS) 工具在减少诊断错误方面的价值.

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