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Patient generated health data and electronic health record integration in oncologic surgery: A call for artificial intelligence and machine learning.
Melstrom, Laleh G; Rodin, Andrei S; Rossi, Lorenzo A; Fu, Paul; Fong, Yuman; Sun, Virginia.
Afiliação
  • Melstrom LG; Department of Surgery, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
  • Rodin AS; Department of Computational and Quantitative Medicine, Beckman Research Institute, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
  • Rossi LA; Applied AI and Data Science Department, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
  • Fu P; Department of Pediatrics, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
  • Fong Y; Department of Surgery, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
  • Sun V; Department of Surgery, City of Hope National Medical Center, Duarte, California, USA.
J Surg Oncol ; 123(1): 52-60, 2021 Jan.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32974930
In this review, we aim to assess the current state of science in relation to the integration of patient-generated health data (PGHD) and patient-reported outcomes (PROs) into routine clinical care with a focus on surgical oncology populations. We will also describe the critical role of artificial intelligence and machine-learning methodology in the efficient translation of PGHD, PROs, and traditional outcome measures into meaningful patient care models.
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Temas: Geral / Tipos_de_cancer / Outros_tipos Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Registros Eletrônicos de Saúde / Aprendizado de Máquina / Medidas de Resultados Relatados pelo Paciente / Oncologia Cirúrgica / Dados de Saúde Gerados pelo Paciente / Neoplasias Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Surg Oncol Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Temas: Geral / Tipos_de_cancer / Outros_tipos Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Registros Eletrônicos de Saúde / Aprendizado de Máquina / Medidas de Resultados Relatados pelo Paciente / Oncologia Cirúrgica / Dados de Saúde Gerados pelo Paciente / Neoplasias Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Surg Oncol Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos