1临床早期预警与主动干预
- 1接入医院电子健康记录（EHR）系统，配置Bayesian Health的临床AI平台，实时分析患者数据。
- 2设置关键指标（如生命体征、实验室结果）的异常阈值，启用主动预警功能。
- 3当AI识别到患者病情恶化风险时，接收警报并查看风险评分及建议，及时采取干预措施。
2医疗质量与安全监控
- 1在平台中定义质量监控指标（如感染率、并发症发生率），利用机器学习模型持续分析临床数据。
- 2定期查看AI生成的趋势报告和异常模式，识别潜在医疗安全隐患。
- 3根据AI建议调整临床流程或培训，跟踪改进效果并优化监控策略。
3个性化治疗决策支持
- 1输入患者的历史病历、诊断信息和治疗反应数据，让AI模型生成个体化治疗方案建议。
- 2在临床决策时，参考AI提供的风险收益分析和替代方案，结合医生判断制定最终计划。
- 3持续反馈治疗结果，使模型不断学习优化，提升未来决策的准确性。