NEO-DEER電腦版

工具：NEO-DEER：基於機器學習的用藥錯誤預測的網絡工具版本：1.0發布：2022-01-06貢獻者：Nadir Yalcin，博士 Merve Kasikci，理學碩士 Hasan Tolga Celik，副教授，醫學博士 Karel Allegaert，教授，醫學博士Kutay Demirkan，教授，藥學博士 Sule Yigit，教授，醫學博士 Murat Yurdakok，教授，MD 徽標設計者：Nuri Beydemir 描述：兒科臨床藥劑師對 17 個月內 412 名 NICU 患者的 11,908 份用藥訂單進行了全面分析。在其中 174 名 (42.2%) 患者中，至少確定了一種源自醫生的用藥錯誤（處方和監測過程）。此外，在其中 235 名（57.0%）患者中，至少確定了一種源自護士的用藥錯誤（準備和給藥過程）。利用這些數據開發了基於機器學習的用藥錯誤預測工具。陽性預測值和AUC值分別為0.944和0.920。據估計，通過使用這種免費的、用戶友好的、在線的、非註冊的高性能網絡工具，可以在用藥錯誤發生之前預防用藥錯誤，該工具可以預測每位入​​住 NICU 的患者的用藥錯誤。