Healthcare organisations use digital systems to exchange information from clinical cases. Medical centres with digital production facilities create device designs during care. These designs and production records often remain at the site that made them. Other sites may struggle to find a suitable design or learn what happened when staff used it. Mobile medical centres may also lose access when they work away from hospital systems. This paper proposes an artifact-centred model for a federated exchange infrastructure that lets hospitals and mobile medical centres share and improve medical knowledge while controlling their own records and decisions. An integrative literature review screened 910 records and mapped 240 publications across six questions. We read 72 publications in detail to trace the path from local use to a decision about shared knowledge. The review found no common process that links a record of local use to a decision about changing the knowledge shared with later users. The model keeps case data at each site and records which artifact version informed each use. Federation lets sites share reviewed versions and return records from use for review. Mobile units can receive artifacts before deployment and record their use while offline. After reconnecting, they can exchange these records with other sites. Point-of-care manufacturing shows how a medical device knowledge artifact connects a design to production records while the care site controls product release. Federation could form a governed learning network where one site's experience improves medical knowledge artifacts used elsewhere while authority remains local.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
医疗人工智能:知识引导与数据挖掘联合驱动
专知会员服务
72+阅读 · 2023年2月15日
2022年中国智慧医疗行业概览(摘要版)
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月11日
联邦学习智慧医疗综述
专知会员服务
122+阅读 · 2021年11月27日
数字化健康白皮书,17页pdf
专知会员服务
110+阅读 · 2021年1月6日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
390+阅读 · 2019年9月25日
图谱实战 | 真实世界医疗知识图谱及临床事件图谱构建
开放知识图谱
11+阅读 · 2022年10月10日
论文浅尝 | 虚拟知识图谱:软件系统和应用案例综述
开放知识图谱
15+阅读 · 2019年5月7日
医疗中的自动机器学习和可解释性
专知
24+阅读 · 2019年4月1日
【知识图谱】医学知识图谱构建技术与研究进展
产业智能官
44+阅读 · 2017年11月16日
医学知识图谱构建技术与研究进展
全球人工智能
19+阅读 · 2017年11月13日
下载 ‖ 十大医疗数据集
机械鸡
103+阅读 · 2017年8月5日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关基金
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员