دانلود ترجمه مقاله بهبود اجرای سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی (آی تریپل ای ۲۰۱۳) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

ieee2

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه آی تریپل ای در ۴ صفحه در سال ۲۰۱۳ منتشر شده و ترجمه آن ۱۰ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

بهبود اجرای سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی

عنوان انگلیسی مقاله:

Improving the Implementation of Clinical Decision Support Systems

 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
سال انتشار ۲۰۱۳
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۴ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع ارائه مقاله کنفرانس
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی صنایع ، مهندسی پزشکی و پزشکی
گرایش های مرتبط با این مقاله انفورماتیک پزشکی ، مهندسی پزشکی بالینی ، مهندسی سیستم های سلامت
چاپ شده در مجله (ژورنال) سی و پنجمین کنفرانس بین المللی سالانه مهندسی IEEE در انجمن پزشکی و زیست شناسی (EMBC)
ارائه شده از دانشگاه گروه انفورماتیک زیست پزشکی، دانشگاه Politécnica مادرید، اسپانیا
نویسندگان Stefan Rüping – Alberto Anguita – Anca Bucur – Traian Cristian Cirstea
شناسه شاپا یا ISSN ۱۰۹۴-۶۸۷X
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1109/EMBC.2013.6610225
بیس نیست 
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۱۲۲۱
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت IEEE
نشریه آی تریپل ای – IEEE

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۱۰ صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه نشده است 
ترجمه متون داخل جداول ندارد 
ترجمه ضمیمه ندارد 
ترجمه پاورقی ندارد 
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه ندارد 
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه ندارد 
منابع داخل متن درج نشده است 
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده

۱٫ مقدمه

۲٫ پیش زمینه و طرح

الف. پیش زمینه

ب. ارزیابی مدل های CDS

پ. مطالعه لوسمی ALL-BFM

۳٫ حاشیه نویسی داده

۴٫ سیستم های پشتیبانی تصمیم بالینی

۵٫ داده کاوی برای ساخت مدل های CDS

۶٫ نتیجه گیری

 

بخشی از ترجمه

چکیده

سیستم های پشتیبانی تصمیم بالینی (CDS) متعهد به بهبود کیفیت مراقبت درمانی با کمک به پزشکان در گرفتن تصمیمات بهتر و آگاهانه تر است. اما طراحی و آزمایش سیستم های CDS برای کاربرد پزشکی عملی سخت است. مشخص شده است که این کار مشکل عدم تطبیق بین ایده پردازان سیستم و الزامات فعالیت بالینی ایجاد می کند. در این مقاله، ما رویکردی برای کاهش پیچیدگی ساخت سیستم CDS پیشنهاد می کنیم. این رویکرد مبتنی بر حاشیه نویسی هستی شناختی منابع داده است که استانداردسازی و پردازش معنایی داده را بهتر می کند. این کار استفاده از ابزار داده کاوری برای ایجاد خودکار فرضیات در مدل های CDS را ممکن می کند که بار کاری دستی در ایجاد مدل جدید را کاهش می دهد. این رویکرد در زمینه پروژه p-medicine تحقیقی EU اجرا می شود. اثبات اجرای مفهوم در داده از مطالعه لوسمی موجود ارائه می شود. 

 

۱٫ مقدمه 

دانش پزشکی با سرعتی غیرمنتظره در حال رشد است. مدارک جدیدی پیدا می شوند و به تدریج وارد مراقبت درمانی می شوند، دارو و درمان های جدیدی معرفی می شوند، و راهنماهای مبتنی بر مدرک در حال ایجاد و توسعه هستند. 

سیستم های تصمیم بالینی (CDS) متعهد به بهبود کیفیت مراقبت درمانی با کمک به پزشکان برای دسترسی موثر و کاربرد همه دانش بالینی مرتبط است تا تصمیمات بهتری بگیرند که با آخرین پیشرفت ها در حالت فعلی مراقبت سازگار هستند. سیستم پشتیبانی تصمیم بالینی نقش کمک به کاربران بالینی در ارزیابی وضعیت بیماری بیمار، تشخیص، انتخاب درمان مناسب یا گرفتن تصمیمات بالینی مرتبط دیگر برای مورد بیمار دارد. 

 

بخشی از مقاله انگلیسی

Abstract

Clinical decision support (CDS) systems promise to improve the quality of clinical care by helping physicians to make better, more informed decisions efficiently. However, the design and testing of CDS systems for practical medical use is cumbersome. It has been recognized that this may easily lead to a problematic mismatch between the developers’ idea of the system and requirements from clinical practice. In this paper, we will present an approach to reduce the complexity of constructing a CDS system. The approach is based on an ontological annotation of data resources, which improves standardization and the semantic processing of data. This, in turn, allows to use data mining tools to automatically create hypotheses for CDS models, which reduces the manual workload in the creation of a new model. The approach is implemented in the context of EU research project p-medicine. A proof of concept implementation on data from an existing Leukemia study is presented.

 

I. INTRODUCTION

Medical knowledge is growing at an unprecedented rate. New evidence is found and gradually brought into clinical care, new medication and treatments are introduced, and evidence-based guidelines are evolving and expanding.

Clinical decision support (CDS) systems promise to improve the quality of clinical care by helping the physicians to efficiently access and apply all the relevant clinical knowledge in order to make better decisions that are consistent with the latest developments in the medical state of the art. A clinical decision support system has the role to assists the clinical users in assessing the disease status of a patient, in making a diagnosis, in selecting a suitable treatment or in making other clinical decisions relevant for a patient case.

 

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

بهبود اجرای سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی

عنوان انگلیسی مقاله:

Improving the Implementation of Clinical Decision Support Systems

 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *