实体
Patient-Reported Outcomes Measurement Information System
Patient-Reported Outcomes Measurement Information System
PulseAugur coverage of Patient-Reported Outcomes Measurement Information System — every cluster mentioning Patient-Reported Outcomes Measurement Information System across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
0
90 天内 3
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
-
智能手机数据为慢性病症状提供客观评估
研究人员开发了一种利用智能手机数据评估神经退行性和炎症性疾病患者疲劳、睡眠和活动水平的方法。与传统患者报告结果（可能主观且对变化不敏感）相比，该方法旨在提供更客观、更可靠的测量。该研究涉及六个疾病组和一组健康对照组的 137 名参与者，分析了屏幕时间和应用程序使用与 PRO 分数之间的相关性。
-
人工智能自动化患者结果数据处理，用于监管提交
人工智能，特别是自然语言处理和大型语言模型，正在彻底改变临床研究中患者报告结果（PROs）的收集和分析。这些人工智能工具自动化了对通常是非结构化的患者反馈进行清理、标准化和结构化的过程，而这在传统上是一项耗时且资源密集的手动任务。通过实现更快、更可靠的数据处理，人工智能有助于克服与海量数据、不一致的格式和监管审查相关的挑战，最终加速为FDA和EMA等监管机构准备可提交的证据。
-
AI模型利用患者报告数据预测癌症患者吞咽困难风险
研究人员开发了一种新颖的两阶段堆叠模型，用于预测吞咽困难的风险，吞咽困难是头颈癌治疗的常见副作用。该模型整合了患者报告结局（PROs）和结构化临床变量，提供了一种实用的、无需成像的风险分层方法。研究发现，对MDADI问卷的个体反应提供了有价值的预测信息，并且该可解释框架突出了与吞咽障碍相关的特定症状模式和临床因素。