我认为 ECD 仅用于日常护理是很奇怪的

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我并不是说医疗保健专业人员的职责没有做好。相反，正是他们的专注才阻止了更糟糕的事情发生。但只有在出现损伤后才能识别压疮——这与目前识别压疮的方式有着内在联系。如果我们能够在皮肤受损之前提供护理那不是很好吗？

数学模型
大量客户数据保存在电子客户或患者档案（ECD 或 EPD）中。记录数据是为了让医疗保健专业人员在跨过门槛之前就知道当天会遇到什么情况，并且可以注意到客户的变化。轮班结束后，护理人员会在 ECD 中描述他们当天做了什么、客户的感受或发生了什么值得注意的事情。除了护理计划外，还保存身高、体重、失禁、活动能力等数据。

这使得 ECD 成为一个非常有价值的信息来源。因此，，而如果更详细地检查 ECD，则可以发现更多的见解。这些数据可用于进行各种预测，以防止痛苦和高昂的医疗费用。然而，问题在于，通读所有 ECD、不断筛选它们 阿尔巴尼亚 数字数据 并注意变化需要花费大量时间。幸运的是，我们生活在一个可以使用人工智能和数据分析来为我们完成这项工作的时代！

在 KwadrantGroep，我们开始研究这个想法：我们使用 ECD 编写数学模型来陈述客户患压疮的风险。这些模型前景光明，甚至比布雷登量表（Braden Scale）表现更好——布雷登量表是一份全球范围内使用的问卷，根据几个问题来预测压疮风险。

关爱未来
这就引出了一个重要的问题：数据分析在医疗保健中将发挥什么作用？作为一名医疗保健专业人员，我还能掌控自己的生活吗？或者人工智能很快就会接管我的工作？

我不这么认为。不过，我确实希望数据分析能够发挥重要作用。您可能会觉得这些模型有点像汽车仪表板上的仪表：医疗保健专业人员可以将它们用作决策工具，但他们自己仍然在驾驶。他们可以一眼就看到他们需要知道的内容，而不必先阅读过去两周的 ECD。这些模型使得做出正确的决策变得更容易，但它们不会接管医疗保健专业人员的工作。因此，未来我们将有更多的时间去做真正重要的事情：为客户提供关怀和关注。

在接下来的一段时间内，我们将致力于使 KwadrantGroep 的预测更加准确。我们还将包括文本数据。毕竟，如果 ECD 可以预防压疮，而将一半的 ECD 闲置则太可惜了。