江苏省慢性病患者医疗依从性及影响因素研究.pdf下载

weixin_39820835 2021-09-14 09:03:53

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AI智能体通过构建患者数字孪生、实现个性化干预和智能随访，推动社区慢性病管理从“各自为战”走向“个性化共管”。系统整合多源健康数据，利用多模态AI协同提升医患协作效率，增强患者依从性，并在保障数据安全与算法可解释性的基础上，助力分级诊疗落地，实现以患者为中心的连续化、精准化健康管理。

文章探讨了基于医保数据的就医行为预测模型，包括使用RNNs和张量CP分解的方法，以及影响就医行为的因素，如居民的认知、信任度和支持度。研究涉及慢性病患者、多病共存患者和急性缺血性卒中患者的就医决策，分析了就医时机、就医工具和就医机构选择的决策过程。同时，提到了智慧医疗在优化慢性病患者就医行为中的作用。

研究基于萨斯喀彻温省农村健康数据，分析农村居民获得专科医疗服务的可及性。结果显示，23.4%的家庭在获取专科医疗时存在困难，且困难程度随距离增加而上升，尤其是患有呼吸系统疾病的群体。地理距离、居住区域和农场身份是主要影响因素。

本文探讨了基于大模型的流行性腮腺炎全流程风险预测与医疗方案研究。通过整合多源数据，构建大模型对术前、术中、术后及并发症风险进行精准预测，并据此制定个性化手术、麻醉和护理方案。研究表明，大模型在预测准确性方面优于传统方法，能有效提升治疗效果和患者康复质量。

本文聚焦互联网健康信息获取行为与患者自我管理研究。介绍了互联网健康信息获取现状，分析了学生压力与情绪智力，阐述自我管理相关内容。研究了影响信息获取行为的因素，提出提升患者自我管理能力的策略，还指出未来研究方向，如信息可靠性、情绪智力与信息获取关系等。

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