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大数据、智能技术和人工智能可以帮助医生通过分析数据高效准确地诊断和治疗患者。可穿戴技术已成为增强诊断方法的重要贡献者。《美国医学会杂志》发表的一项研究发现，使用机器学习算法分析医学图像可以提高某些疾病（例如乳腺癌）的诊断准确性。

可穿戴技术可通过向住院医师提供更多关于患者长期健康状况的数据来帮助改善诊断。这一因素在急症护理环境中非常有用，因为住院医师缺乏第一人称视角的患者护理历史。



例如，可穿戴设备可以跟踪患者的活动水平、睡眠模式和 斯洛文尼亚 电话列表 其他健康指标，让急救医生更全面地了解患者的健康状况。

这些数据有助于识别需要进一步检测或治疗的模式和趋势，从而做出更准确的诊断。早期诊断还可以创造早期干预的机会，改善患者的治疗效果并降低护理相关成本。

通过个性化改善患者护理
大数据和智能技术正在帮助医疗专业人员更好地了解和预测患者的需求。这项技术正在协助住院医师制定更加个性化和有效的治疗计划。上述研究还发现，使用机器学习算法分析电子健康记录 (EHR) 可以比传统方法更准确地预测患者的结果。

数据驱动的个性化还允许住院医师根据患者的具体需求和健康史量身定制治疗建议，而不是依赖一刀切的方法。同样，这一因素在急症护理环境中不可或缺。

提高生产力
拥有合适的工具可以彻底改变住院医生的日常安排。使用允许访问 EHR、进度记录和账单报告的集中式工具可以帮助住院医生提高工作效率，同时又不牺牲患者护理的完整性。事实上，他们变得越高效和准确，护理质量就越好。


借助人工智能驱动的工具和智能软件，住院医师可以快速轻松地访问患者的病史，最大限度地减少搜索和查看纸质记录所花费的时间。电子病历还可以提高住院医师和护理团队之间的沟通效率，因为他们只需单击按钮即可轻松与其他医疗专业人员共享患者信息。

智能系统还帮助急症护理医生简化工作流程，腾出时间专注于更复杂的任务并看更多的病人。例如，《医学互联网研究杂志》发表的一项研究发现，使用电子处方系统可以减少医生花在文书工作上的时间，使他们能够看更多的病人，提高他们的执业效率。