دانلود ترجمه مقاله پردازش اطلاعات پزشکی مبتنی بر فناوری هوش مصنوعی

1. مقدمه 2. داده ها و روشها 3. نتایج 4. بحث و بررسی 5. نتیجه گیری

چکیده – در مطالعه حاضر با بهره گیری از فناوری جدید هوش مصنوعی، شیوه مدیریت جدید پردازش اطلاعات پزشکی و مدیریت پرستاری کمک های اولیه اورژانسی مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین در این پژوهش با هدف بهبود کارایی بخش اورژانس و کارایی کمک های اولیه و همچنین بهینه سازی پردازش اطلاعات پزشکی و فرآیند مدیریت پرستاری کمک های اولیه اورژانسی از الگوریتم هوش مصنوعی بهره گرفته شده است. بر طبق آمارهای بدست آمده، میزان احیاء موفقیت آمیز پس از شوک هموراژیک، کما، تنگی نفس و آسیب بیش از سه عضو، پس از بهره گیری از شیوه های مدیریت پرستاری کمک های اولیه اورژانس در مرکز اورژانس بیمارستان به ترتیب 96.7%, 92.5%, 93.7% و 87.2% بوده است. همچنین بر طبق شواهد بدست آمده، میزان موفقیت حاصل از کمک های اولیه در طی سه سال نیز مورد مقایسه قرار گرفت که به ترتیب 91.8%، 93.4% و 94.2% بوده است که حاکی از روند افزایشی سالانه می باشد. همچنین برای انجام پژوهش حاضر، 255 بیمار اورژانسی به روش نمونه برداری آسان، در پنج دسته در خرداد و پنج دسته در تیرماه انتخاب شدند. از میان این تعداد از بیماران، 116 بیمار در خرداد ماه به عنوان گروه آزمایش و 139 بیمار در تیرماه به عنوان گروه کنترل به منظور بررسی کارایی مدل طراحی در مطالعه حاضر انتخاب شدند. نتایج بدست آمده حاکی از آن است که زمان تریاژ دو گروه به ترتیب 07/2 ± 16/8 دقیقه و 36/6 ± 21/19 دقیقه بوده و این تفاوت از لحاظ آماری معنادار (P < 0.01) بوده است. میزان توافق کلی در سطح بندی تریاژ به ترتیب 96.35% و 90.04% بوده و این تفاوت از از لحاظ آماری معنادار (P < 0:05) بوده است. یافته های بدست آمده از پژوهش حاضر موید آن است که طراحی پردازش هوشمند اطلاعات پزشکی و مدل پژوهشی مدیریت پرستاری کمک‌های اولیه اورژانسی به نحو موثری از قابلیت بهبود کارایی تریاژ مجروحان، کمک به کارایی پرستاری اورژانس کادر پزشکی و بهبود نرخ بقای بیماران اورژانسی برخوردار بوده و در زمینه ارتقاء بالینی ارزشمند می باشد.

This study was aimed at exploring the new management mode of medical information processing and emergency first aid nursing management under the new artificial intelligence technology. This study will use the artificial intelligence algorithm to optimize medical information processing and emergency first aid nursing management process, in order to improve the efficiency of emergency department and first aid efficiency. The successful rescue rates of hemorrhagic shock, coma, dyspnea, and more than three organs injury were 96.7%, 92.5%, 93.7%, and 87.2%, respectively, after the emergency first aid nursing mode was used in the hospital emergency center. The success rates of first aid within three years were compared, which were 91.8%, 93.4%, and 94.2%, respectively, showing an increasing trend year by year. 255 emergency patients in five batches in June and five batches in July were selected as the research objects by convenience sampling method. Among them, 116 cases in June were taken as the experimental group, and 139 cases in July were taken as the control group, which was used to verify the efficiency of the design model in this study. The results showed that the triage time of the two groups was 8.16 ± 2.07 min and 19.21 ± 6.36 min, respectively, and the difference was statistically significant (P < 0.01). The triage coincidence rates were 96.35% and 90.04%, respectively, and the difference was statistically significant (P < 0.05). The research proved that the design of intelligent medical information processing and emergency first aid nursing management research model can effectively improve the triage efficiency of the wounded, assist the efficiency of emergency nursing of medical staff, and improve the survival rate of emergency patients, which is worthy of clinical promotion.

ترجمه این مقاله در 15 صفحه آماده شده و در ادامه نیز صفحه 8 آن به عنوان نمونه قرار داده شده است که با خرید این محصول می توانید، فایل WORD و PDF آن را دریافت نمایید.