Cumulus: A federated EHR-based learning system powered by FHIR and AI
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：本研究は原著論文であり、掲載誌は明示されていません。
本研究の背景と関連研究：本研究は、大規模な電子健康記録（EHR）データの交換における課題に取り組むものです。研究者らは、SMART/HL7 Bulk FHIR Accessアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を介して標準化されたデータにアクセスするオープンソースのクラウドホステッドアプリ「リスナー」を開発、展開、テストすることを目指しています。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、スケーラブルで連邦型のデータ共有と学習のモデルを提案することです。Cumulusソフトウェアは、主要な技術と政策の課題に対処するために設計されています。大規模なEHRデータの共有と学習は、医療研究や公衆衛生政策の向上において重要な役割を果たすことが期待されています。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、SMART/HL7 Bulk FHIR Access APIを使用して標準化されたデータにアクセスするためのオープンソースのクラウドホステッドアプリ「リスナー」を開発しました。具体的な材料やデータの詳細は記載されていません。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、大規模なEHRデータの交換における課題に取り組むために、Cumulusソフトウェアを開発しました。このソフトウェアは、SMART/HL7 Bulk FHIR Access APIを使用して標準化されたデータにアクセスし、データ共有と学習のモデルを実現することを目指しています。具体的な詳細や結果は記載されていません。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究の有効性については、具体的な検証方法や結果は記載されていません。
効果的なキーワードの提案：
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？