Next-generation phenotyping of electronic health records.
Next-generation phenotyping of electronic health records.
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DOI：
10.1136/amiajnl-2012-001145
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发表时间：
2013-01-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Albers DJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hripcsak G;Albers DJ
在全国范围内采用电子健康记录(EHR)有望为临床研究提供前所未有的数据量，但这些数据复杂、不准确，而且经常丢失，并且记录除了反映患者的生理状态外，还反映了复杂的过程。我们认为，前进的道路需要将电子健康记录本身作为一个感兴趣的对象进行研究，新的模型、从数据中学习和合作将导致有效利用目前锁定在健康记录中的宝贵信息。
The national adoption of electronic health records (EHR) promises to make an unprecedented amount of data available for clinical research, but the data are complex, inaccurate, and frequently missing, and the record reflects complex processes aside from the patient's physiological state. We believe that the path forward requires studying the EHR as an object of interest in itself, and that new models, learning from data, and collaboration will lead to efficient use of the valuable information currently locked in health records.
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影响因子：
4.5
作者：
Chen DP;Morgan AA;Butte AJ
通讯作者：
Butte AJ
影响因子：
1.8
作者：
Heitjan, DF;Basu, S
通讯作者：
Basu, S
影响因子：
7.7
作者：
Hripcsak, George;Knirsch, Charles;Melton, Genevieve B.
通讯作者：
Melton, Genevieve B.
影响因子：
2.6
作者：
Albers, D. J.;Hripcsak, George
通讯作者：
Hripcsak, George
影响因子：
19.7
作者：
Hripcsak, G;Austin, JHM;Friedman, C
通讯作者：
Friedman, C