Patient generated health data and electronic health record integration in oncologic surgery: A call for artificial intelligence and machine learning.
Patient generated health data and electronic health record integration in oncologic surgery: A call for artificial intelligence and machine learning.
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DOI：
10.1002/jso.26232
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发表时间：
2021-01
影响因子：
2.5
通讯作者：
Sun V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Melstrom LG;Rodin AS;Rossi LA;Fu P Jr;Fong Y;Sun V
在这篇综述中，我们的目的是评估当前的科学状态，与患者生成的健康数据（PGHD）和患者报告的结果（PRO）整合到常规临床护理中，重点是外科肿瘤人群。我们还将描述人工智能和机器学习方法在将PGHD、PRO和传统结果指标有效转化为有意义的患者护理模型方面的关键作用。
In this review we aim to assess the current state of science in relation to the integration of Patient Generated Health Data (PGHD) and Patient Reported Outcomes (PROs) into routine clinical care with a focus on surgical oncology populations. We will also describe the critical role of artificial intelligence and machine learning methodology in the efficient translation of PGHD, PROs and traditional outcome measures into meaningful patient care models.
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影响因子：
2.1
作者：
Finley DJ;Fay KA;Batsis JA;Stevens CJ;Sacks OA;Darabos C;Cook SB;Lyons KD
通讯作者：
Lyons KD
DOI：
10.1016/j.bpa.2018.02.003
发表时间：
2018-09-01
影响因子：
4.8
作者：
Bowyer, Andrea;Royse, Colin
通讯作者：
Royse, Colin
影响因子：
9.7
作者：
Barrett, Meredith;Combs, Veronica;Tuffli, Michael
通讯作者：
Tuffli, Michael
DOI：
10.1016/j.jtcvs.2015.05.057
发表时间：
2015-09
期刊：
The Journal of thoracic and cardiovascular surgery
影响因子：
--
作者：
Fagundes CP;Shi Q;Vaporciyan AA;Rice DC;Popat KU;Cleeland CS;Wang XS
通讯作者：
Wang XS
DOI：
10.1016/j.jamcollsurg.2019.09.015
发表时间：
2020-01-01
影响因子：
5.2
作者：
Hyer, J. Madison;White, Susan;Ejaz, Aslam
通讯作者：
Ejaz, Aslam