冰冷的城市需要更多的綠手指論文書籍站
EHR的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包
EHR的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Scariati, Paula寫的 Ehr Governance: A Practical Guide to User Centric, Consensus Driven Optimization 和Scariati, Paula的 Ehr Governance: A Practical Guide to User Centric, Consensus Driven Optimization都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Switch EHR vendors or update Identity Providers - Apple ...也說明：If you're a program administrator supporting Health Records on iPhone, contact Apple before switching EHR vendors or updating IDPs.
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 宋昇峯的 以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值 （2021），提出EHR關鍵因素是什麼，來自於急性缺血性中風、電子病歷、功能復原後果、機器學習、敘述式臨床紀錄、自然語言處理、風險模型、預測。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 許聞廉、陳宜欣所指導 王鳳鐸的 詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用 （2021），提出因為有 去識別化、語言模板、深度學習、語意編碼、實體命名識別、詞嵌入的重點而找出了 EHR的解答。
最後網站Electronic Health Record (EHR) Resources | AAN - American ...則補充：Access the AAN's Electronic Health Record (EHR) resources for information, templates, and educational programming, to benefit your practice and patients.
Ehr Governance: A Practical Guide to User Centric, Consensus Driven Optimization
為了解決EHR 的問題，作者Scariati, Paula 這樣論述：
Dr. Paula Scariati is a board-certified preventive medicine and public health physician with a subspecialty certification in clinical informatics. Paula is currently a Medical Director of Health Informatics at CommonSpirit Health, the largest non-for-profit healthcare system in the U.S. During her c
areer in informatics, Dr. Scariati helped deploy 13 hospitals on Cerner Millennium to HIMSS Level 6 in 27 months. A former CMIO at a 235-community hospital, Paula is a CDC-trained epidemiologist with expertise in research models and methods, evidence-based medicine, public health, health policy, and
quality improvement. She’s authored 13 peer reviewed publications, is an award-winning medical school instructor, software developer and seasoned national speaker. She has nineteen years of clinical experience and is also an ASQ certified Lean Six Sigma Green Belt.
EHR進入發燒排行的影片
以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值
為了解決EHR 的問題，作者宋昇峯 這樣論述：
中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病
人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式
區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。
Ehr Governance: A Practical Guide to User Centric, Consensus Driven Optimization
為了解決EHR 的問題，作者Scariati, Paula 這樣論述：
Dr. Paula Scariati is a board-certified preventive medicine and public health physician with a subspecialty certification in clinical informatics. Paula is currently a Medical Director of Health Informatics at CommonSpirit Health, the largest non-for-profit healthcare system in the U.S. During her c
areer in informatics, Dr. Scariati helped deploy 13 hospitals on Cerner Millennium to HIMSS Level 6 in 27 months. A former CMIO at a 235-community hospital, Paula is a CDC-trained epidemiologist with expertise in research models and methods, evidence-based medicine, public health, health policy, and
quality improvement. She’s authored 13 peer reviewed publications, is an award-winning medical school instructor, software developer and seasoned national speaker. She has nineteen years of clinical experience and is also an ASQ certified Lean Six Sigma Green Belt.
詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用
為了解決EHR 的問題，作者王鳳鐸 這樣論述：
現今網路的發展下，要取得大量的訓練資料，並非是一件難事，但如果是要取得一些會涉及到個人資訊的資料 (如：合約、病例)，就會衍生出相關的法律問題，舉例來說健保署於2016年時，就有因公布健保資料，導致發生行事訴訟。因而，要在這些資料上，去衍生出模型或是應用，往往需要把含有個人訊息的資料（如:人名,身分證字號,地址,電話,年齡…等等)去做改寫或是替換。例如: 可以把原年齡都往上增加十歲，假設原年齡為20歲，便可改成30歲。便能保護原資料者的個人訊息 ，同時在使用這些資料時 ，不會破壞掉原資料的架構與內容。本研究提出以語言模板(Linguistic Patten)為基礎，結合深度學習的做法，建構命
名實體識別(Named Entity Recognition)模型，相較於現今實驗大多以深度學習為主，此方法能有較好的可讀性且容易維護，並同時兼具高準確率的優點。我們將以此研究方法建構病例去識別化模型，同時將模型與現今實體識別模型去做比較。