Диагностика обмана боли с помощью машинного обучения
Обзор исследования
Это исследование было направлено на улучшение диагностики обмана боли, сложной задачи из-за ее субъективной природы. Мы использовали Миннесотский многопрофильный личностный опросник-2 (MMPI-2) и метод машинного обучения (ML) под названием XGBoost для оценки его эффективности.
Дизайн исследования
Мы провели слепое рандомизированное контролируемое исследование с участием 96 человек, разделенных на две группы: группа без обмана (ND) и группа обмана (D). Группа D была обучена вводить врача в заблуждение относительно уровня их боли. Мы измеряли различные факторы, включая результаты MMPI-2 и уровень альфа-амилазы в слюне (SAA).
Ключевые выводы
В нашем анализе:
— Логистическая регрессия не показала значимой диагностической ценности для боли и MMPI-2.
— Используя ML-анализ, мы обнаружили, что определенные шкалы MMPI-2, связанные с обманом боли, имели:
— Точность: 72.4%
— Прецизионность: 69.2%
— Полноту: 69.2%
— F1-скор: 69.2%
Это указывает на то, что ML может более эффективно оценивать обман боли, анализируя различные шкалы вместе.
Практические решения и их ценность
Клинические испытания имеют ключевое значение для создания безопасных и эффективных методов лечения. Чтобы внедрить эти выводы в повседневную практику, мы рекомендуем использовать платформы на основе ИИ, такие как DocSym. Эта платформа:
— Объединяет стандарты ICD-11 и клинические протоколы.
— Упрощает доступ к исследованиям для врачей.
В современных условиях здравоохранения эффективные операции имеют решающее значение. Наши мобильные приложения облегчают:
— Планирование и мониторинг лечения.
— Услуги телемедицины для лучшего управления пациентами.
Внедряя ИИ, клиники могут оптимизировать рабочие процессы, улучшить результаты лечения и уменьшить зависимость от бумажных процессов. Узнайте больше на aidevmd.com.
Как усилить онлайн-присутствие клиники
В сфере здравоохранения клинические исследования играют ключевую роль, продвигая медицинские инновации и формируя репутацию учреждений. Важным аспектом для достижения онлайн-присутствия является видимость в интернете. Эффективная стратегия в поисковых системах, таких как Яндекс и Google, позволяет вашей клинике выделяться среди конкурентов и снижать стоимость привлечения пациентов.
Основой успешной оптимизации является количество контента, правильный выбор ключевых слов и нацеливание на регион, что должно точно соответствовать запросам целевой аудитории.
Если вас интересуют конкретные решения для усиления онлайн-присутствия, наша платформа предлагает готовые инструменты, включая создание и оптимизацию контента, адаптированного под поисковые системы. Готовый медицинский сайт и мобильное приложение доступны по ссылке: https://aimdoc.ru/docsym. Подробности можно узнать, связавшись с нами через Telegram: http://t.me/flycodetelegram.
