文献

J-GLOBAL ID：201802255023462077   整理番号：18A1807589

病院の後天性感染症を予測するための知識ベースのeヘルスサーベイランスシステム【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Based e-Health Surveillance System for Predicting Hospital Acquired Infections

著者 (6件)： Noaman Amin Y. ,  Al-Abdullah Nabeela ,  Jamjoom Arwa ,  Ragab Abdul Hamid M. ,  Nadeem Farrukh ,  Ali Anser G.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： compsac  ページ： 345-351  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 院内感染症に対するマニュアルサーベイランスシステムは,時間がかかり,集中治療室に限定されることが多い。院内感染症検出のコンピュータ自動化法は,サーベイランスの妥当性を改善することができる。院内感染症を予測するための新しい知識ベースのe-ヘルスサーベイランスシステムを提案した。このシステムは,病院データベースから患者関連データを収集する能力を有し,知識発見規則に基づいて患者の感染を自動的に予測し,院内感染決定標準アルゴリズムを獲得した。提案したシステムを適用して,中心線関連血流感染率と患者治療コストの両方を有意に減少させることができる。このシステムには多くの利点があり,それらの間にある。(1)iPhone,ラップトップ,インターネット,および病院データベースのような多くのIT資源から実際の患者のデータを収集することができるWebベースのシステムである。これらの施設は,電子フォーマットにおいて迅速かつ安全に患者の実際のデータを収集するのを助け,したがって,院内感染症を効率的に予測する。(2)システムは,必要に応じて,患者のデータ記録を生成するための組込みシミュレータを持つ。それらの資格を強化するために看護師と医療スタッフを訓練する能力を提供する。(3)システムはマルチメディアベースである。それは,テキスト,色,および図形を用いて,患者の健康管理報告の生成とチャートを強化する。(4)医療意思決定者が,病院獲得感染症を減らし予防するための政策とサーベイランス計画をレビューし,承認することを助ける。(5)システム実験結果は87%に等しい改善値を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 院内感染 ,  看護師 ,  *病院 ,  患者 ,  マニュアル ,  自動化 ,  *サーベイランス ,  安全性 ,  アルゴリズム ,  *感染症 ,  シミュレータ ,  インターネット ,  Web【情報システム】 ,  データベース
準シソーラス用語： 病院内感染症 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 病院 ,  性感染症 ,  予測 ,  知識