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The Learning Electronic Health Record - 11/09/23

Doi : 10.1016/j.ccc.2023.03.004 
Gilles Clermont, MD, CM, MSc a, b,
a VA Pittsburgh Medical Center, 1054 Aliquippa Street, Pittsburgh, PA 15104, USA 
b Critical Care Medicine, University of Pittsburgh, 200 Lothrop Street, Pittsburgh, PA 15061, USA 

VA Pittsburgh Medical Center, 1054 Aliquippa Street, Pittsburgh, PA 15104.VA Pittsburgh Medical Center1054 Aliquippa StreetPittsburghPA15104

Résumé

Electronic medical records (EMRs) constitute the electronic version of all medical information included in a patient’s paper chart. The electronic health record (EHR) technology has witnessed massive expansion in developed countries and to a lesser extent in underresourced countries during the last 2 decades. We will review factors leading to this expansion, how the emergence of EHRs is affecting several health-care stakeholders; some of the growing pains associated with EHRs with a particular emphasis on the delivery of care to the critically ill; and ongoing developments on the path to improve the quality of research, health-care delivery, and stakeholder satisfaction.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Electronic health records, Data science, Artificial intelligence, Clinical decision support


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© 2023  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 39 - N° 4

P. 689-700 - octobre 2023 Retour au numéro
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  • Machine Learning of Physiologic Waveforms and Electronic Health Record Data : A Large Perioperative Data Set of High-Fidelity Physiologic Waveforms
  • Sungsoo Kim, Sohee Kwon, Akos Rudas, Ravi Pal, Mia K. Markey, Alan C. Bovik, Maxime Cannesson
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  • The Role of Data Science in Closing the Implementation Gap
  • Andrew J. King, Jeremy M. Kahn

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