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  • 2021年全球与中国临床决策支持系统行业市场规模及发展前景分析
    2021-11-03 16:24:29

    2021年全球与中国临床决策支持系统行业市场规模及发展前景分析
    本报告研究全球与中国市场临床决策支持系统的发展现状及未来发展趋势,分别从生产和消费的角度分析临床决策支持系统的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、不同规格产品的价格、产量、产值及全球和中国市场主要生产商的市场份额。
    主要生产商包括:
    Cerner Corporation (US)
    McKesson Corporation (US)
    Epic Systems Corporation (US)
    MEDITECH (US)
    Philips Healthcare (Netherlands)
    Wolters Kluwer Health (US)
    Hearst Health (US)
    Elsevier BV (Netherlands)
    International Business Machines (IBM) (US)
    Allscripts Healthcare Solutions, Inc (US)

    针对产品特性,本报告将其分为下面几类,主要分析这几类产品的价格、销量、市场份额及增长趋势。主要包括:
    硬件
    软件
    服务

    针对产品的主要应用领域,本报告提供主要领域的详细分析、每种领域的主要客户(买家)及每个领域的规模、市场份额及增长率。主要应用领域包括:
    医学诊断
    警告和提醒
    处方决策支持
    信息检索
    图像识别和解释
    治疗批评和计划
    其他

    本报告同时分析国外地区的生产与消费情况,主要地区包括北美、欧洲、日本、东南亚和印度等市场。对比国内与全球市场的现状及未来发展趋势。
     
    主要章节内容:
    第一章,分析临床决策支持系统行业特点、分类及应用,重点分析中国与全球市场发展现状对比、发展趋势对比,同时分析中国与全球市场的供需现在及未来趋势。
    第二章,分析全球市场及中国生产临床决策支持系统主要生产商的竞争态势,包括2019年和2020年的产量 、产值(万元)、市场份额及各厂商产品价格。同时分析行业集中度、竞争程度,以及国外先进企业与中国本土企业的SWOT分析。
    第三章,从生产的角度,分析全球主要地区临床决策支持系统产量 、产值(万元)、增长率、市场份额及未来发展趋势,主要包括美国、欧洲、日本、中国、东南亚及印度地区。
    第四章,从消费的角度,分析全球主要地区临床决策支持系统的消费量 、市场份额及增长率,分析全球主要市场的消费潜力。
    第五章,分析全球临床决策支持系统主要厂商,包括这些厂商的基本概况、生产基地分布、销售区域、竞争对手、市场地位,重点分析这些厂商的临床决策支持系统产能 、产量 、产值(万元)、价格、毛利率及市场占有率。
    第六章,分析不同类型临床决策支持系统的产量 、价格、产值(万元)、份额及未来产品或技术的发展趋势。同时分析全球市场的主要产品类型、中国市场的产品类型,以及不同类型产品的价格走势。
    第七章,本章重点分析临床决策支持系统上下游市场情况,上游市场分析临床决策支持系统主要原料供应现状及主要供应商,下游市场主要分析临床决策支持系统的主要应用领域,每个领域的消费量 ,未来增长潜力。
    第八章,本章分析中国市场临床决策支持系统的进出口贸易现状及趋势,重点分析中国临床决策支持系统产量、进口量、出口量 及表观消费量关系,以及未来国内市场发展的有利因素、不利因素等。
    第九章,重点分析临床决策支持系统在国内市场的地域分布情况,国内市场的集中度与竞争等。
    第十章,分析影响中国市场供需的主要因素,包括全球与中国整体外部环境、技术发展、进出口贸易、以及行业政策等。
    第十一章,分析未来行业的发展走势,产品功能、技术、特点发展趋势,未来的市场消费形态、消费者偏好变化,以及行业发展环境变化等。
    第十二章,分析中国与欧美日等地区的销售模式、销售渠道对比,同时探讨未来销售模式与渠道的发展趋势。
    第十三章,是本报告的总结部分,该章主要归纳分析本报告的总体内容、主要观点以及对未来发展的看法。
     
    正文目录
     
    第一章 行业概述及全球与中国市场发展现状
    1.1 临床决策支持系统行业简介
    1.1.1 临床决策支持系统行业界定及分类
    1.1.2 临床决策支持系统行业特征
    1.1.3不同种类临床决策支持系统价格走势(2021-2027年)

    1.2 临床决策支持系统产品主要分类
    1.2.1.硬件
    1.2.2.软件
    1.2.3.服务

    1.3 临床决策支持系统主要应用领域分析
    1.3.1.医学诊断
    1.3.2.警告和提醒
    1.3.3.处方决策支持
    1.3.4.信息检索
    1.3.5.图像识别和解释
    1.3.6.治疗批评和计划
    1.3.7.其他

    1.4 全球与中国市场发展现状对比
    1.4.1 全球市场发展现状及未来趋势(2021-2027年)
    1.4.2 中国生产发展现状及未来趋势(2021-2027年)

    1.5 全球临床决策支持系统供需现状及预测(2021-2027年)
    1.5.1 全球临床决策支持系统产能、产量、产能利用率及发展趋势(2021-2027年)
    1.5.2 全球临床决策支持系统产量、表观消费量及发展趋势(2021-2027年)
    1.5.3 全球临床决策支持系统产量、市场需求量及发展趋势(2021-2027年)

    1.6 中国临床决策支持系统供需现状及预测(2021-2027年)
    1.6.1 中国临床决策支持系统产能、产量、产能利用率及发展趋势(2021-2027年)
    1.6.2 中国临床决策支持系统产量、表观消费量及发展趋势(2021-2027年)
    1.6.3 中国临床决策支持系统产量、市场需求量及发展趋势(2021-2027年)

    1.7 临床决策支持系统中国及欧美日等行业政策分析
     
    第二章 全球与中国主要厂商临床决策支持系统产量、产值及竞争分析
    2.1 全球市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产量、产值及市场份额
    2.1.1 全球市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产量列表
    2.1.2 全球市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产值列表
    2.1.3 全球市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产品价格列表

    2.2 中国市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产量、产值及市场份额
    2.2.1 中国市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产量列表
    2.2.2 中国市场临床决策支持系统主要厂商2020和2021年产值列表

    2.3 临床决策支持系统厂商产地分布及商业化日期
    2.4 临床决策支持系统行业集中度、竞争程度分析
    2.4.1 临床决策支持系统行业集中度分析
    2.4.2 临床决策支持系统行业竞争程度分析
    2.5 临床决策支持系统全球领先企业SWOT分析
    2.6 临床决策支持系统中国企业SWOT分析
     
    第三章 从生产角度分析全球主要地区临床决策支持系统产量、产值、市场份额、增长率及发展趋势(2021-2027年)
    3.1 全球主要地区临床决策支持系统产量、产值及市场份额(2021-2027年)
    3.1.1 全球主要地区临床决策支持系统产量及市场份额(2021-2027年)
    3.1.2 全球主要地区临床决策支持系统产值及市场份额(2021-2027年)
    3.2 中国市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
    3.3 美国市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
    3.4 欧洲市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
    3.5 日本市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
    3.6 东南亚市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
    3.7 印度市场临床决策支持系统2021-2027年产量、产值及增长率
     
    第四章 从消费角度分析全球主要地区临床决策支持系统消费量、市场份额及发展趋势(2021-2027年)
    4.1 全球主要地区临床决策支持系统消费量、市场份额及发展预测(2021-2027年)
    4.2 中国市场临床决策支持系统2021-2027年消费量、增长率及发展预测
    4.3 美国市场临床决策支持系统2021-2027年消费量、增长率及发展预测
    4.4 欧洲市场临床决策支持系统2021-2027年消费量、增长率及发展预测
    4.5 日本市场临床决策支持系统2021-2027年消费量、增长率及发展预测
    4.6 东南亚市场临床决策支持系统2021-2027年消费量、增长率及发展预测
    4.7 印度市场临床决策支持系统2021-2027年消费量增长率
     
    第五章 全球与中国临床决策支持系统主要生产商分析
    5.1 A公司
    5.1.1 A公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.1.2 A公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.1.2.1 A公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.1.2.2 A公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.1.3 A公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.1.4 A公司主营业务介绍
    5.2 B公司
    5.2.1 B公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.2.2 B公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.2.2.1 B公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.2.2.2 B公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.2.3 B公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.2.4 B公司主营业务介绍
    5.3 C公司
    5.3.1 C公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.3.2 C公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.3.2.1 C公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.3.2.2 C公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.3.3 C公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.3.4 C公司主营业务介绍
    5.4 D公司
    5.4.1 D公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.4.2 D公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.4.2.1 D公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.4.2.2 D公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.4.3 D公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.4.4 D公司主营业务介绍
    5.5 E公司
    5.5.1 E公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.5.2 E公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.5.2.1 E公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.5.2.2 E公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.5.3 E公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.5.4 E公司主营业务介绍
    5.6 F公司
    5.6.1 F公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.6.2 F公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.6.2.1 F公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.6.2.2 F公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.6.3 F公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.6.4 F公司主营业务介绍
    5.7 G公司
    5.7.1 G公司基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.7.2 G公司临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.7.2.1 G公司临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.7.2.2 G公司临床决策支持系统产品规格及价格
    5.7.3 G公司临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.7.4 G公司主营业务介绍
    5.8 H公司
    5.8.1 H基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.8.2 H临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.8.2.1 H临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.8.2.2 H临床决策支持系统产品规格及价格
    5.8.3 H临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.8.4 H主营业务介绍
    5.9 I公司
    5.9.1 I基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.9.2 I临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.9.2.1 I临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.9.2.2 I临床决策支持系统产品规格及价格
    5.9.3 I临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.9.4 I主营业务介绍
    5.10 J公司
    5.10.1 J基本信息介绍、生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
    5.10.2 J临床决策支持系统产品规格、参数、特点及价格
    5.10.2.1 J临床决策支持系统产品规格、参数及特点
    5.10.2.2 J临床决策支持系统产品规格及价格
    5.10.3 J临床决策支持系统产能、产量、产值、价格及毛利率(2016-2021年)
    5.10.4 J主营业务介绍
    5.11 K公司
    5.12 L公司
    5.13 M公司
     
    第六章 不同类型临床决策支持系统产量、价格、产值及市场份额 (2021-2027年)
    6.1 全球市场不同类型临床决策支持系统产量、产值及市场份额
    6.1.1 全球市场临床决策支持系统不同类型临床决策支持系统产量及市场份额(2021-2027年)
    6.1.2 全球市场不同类型临床决策支持系统产值、市场份额(2021-2027年)
    6.1.3 全球市场不同类型临床决策支持系统价格走势(2021-2027年)
    6.2 中国市场临床决策支持系统主要分类产量、产值及市场份额
    6.2.1 中国市场临床决策支持系统主要分类产量及市场份额及(2021-2027年)
    6.2.2 中国市场临床决策支持系统主要分类产值、市场份额(2021-2027年)
    6.2.3 中国市场临床决策支持系统主要分类价格走势(2021-2027年)
     
    第七章 临床决策支持系统上游原料及下游主要应用领域分析
    7.1 临床决策支持系统产业链分析
    7.2 临床决策支持系统产业上游供应分析
    7.2.1 上游原料供给状况
    7.2.2 原料供应商及联系方式
    7.3 全球市场临床决策支持系统下游主要应用领域消费量、市场份额及增长率(2021-2027年)
    7.4 中国市场临床决策支持系统主要应用领域消费量、市场份额及增长率(2021-2027年)
     
    第八章 中国市场临床决策支持系统产量、消费量、进出口分析及未来趋势(2021-2027年)
    8.1 中国市场临床决策支持系统产量、消费量、进出口分析及未来趋势(2021-2027年)
    8.2 中国市场临床决策支持系统进出口贸易趋势
    8.3 中国市场临床决策支持系统主要进口来源
    8.4 中国市场临床决策支持系统主要出口目的地
    8.5 中国市场未来发展的有利因素、不利因素分析
     
    第九章 中国市场临床决策支持系统主要地区分布
    9.1 中国临床决策支持系统生产地区分布
    9.2 中国临床决策支持系统消费地区分布
    9.3 中国临床决策支持系统市场集中度及发展趋势
     
    第十章 影响中国市场供需的主要因素分析
    10.1 临床决策支持系统技术及相关行业技术发展
    10.2 进出口贸易现状及趋势
    10.3 下游行业需求变化因素
    10.4 市场大环境影响因素
    10.4.1 中国及欧美日等整体经济发展现状
    10.4.2 国际贸易环境、政策等因素
     
    第十一章 未来行业、产品及技术发展趋势
    11.1 行业及市场环境发展趋势
    11.2 产品及技术发展趋势
    11.3 产品价格走势
    11.4 未来市场消费形态、消费者偏好
     
    第十二章 临床决策支持系统销售渠道分析及建议
    12.1 国内市场临床决策支持系统销售渠道
    12.1.1 当前的主要销售模式及销售渠道
    12.1.2 国内市场临床决策支持系统未来销售模式及销售渠道的趋势
    12.2 企业海外临床决策支持系统销售渠道
    12.2.1 欧美日等地区临床决策支持系统销售渠道
    12.2.2 欧美日等地区临床决策支持系统未来销售模式及销售渠道的趋势
    12.3 临床决策支持系统销售/营销策略建议
    12.3.1 临床决策支持系统产品市场定位及目标消费者分析
    12.3.2 营销模式及销售渠道
     
    第十三章 研究成果及结论

    主要数据渠道包含国家统计局、海关总署、相关行业协会、DWPI德温特世界专利索引数据库,国家工业信息安全发展研究中心,IPlytics,AAAI,彭博商业周刊,Factiva,OneSource,中国科学技术发展战略研究院,中国知网,CNABS中国专利文摘数据库,ICIS,胡佛等最具权威机构

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    本文研究全球及中国市场临床决策支持系统现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势。
    根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2021年全球临床决策支持系统市场销售额达到了12亿美元,预计2028年将达到23亿美元,年复合增长率(CAGR)为9.3%(2022-2028)。地区层面来看,中国市场在过去几年变化较快,2021年市场规模为XX百万美元,约占全球的XX%,预计2028年将达到XX百万美元,届时全球占比将达到XX%。
    在美国市场上,临床决策支持系统的前六大企业有McKesson Corporation、Cerner Corporation、Epic、Zynx Health、MEDITECH和Wolters Kluwer,共占据大约64%的市场份额。
    本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业,分析这些企业临床决策支持系统产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。
    主要企业包括:
        McKesson Corporation
        Cerner Corporation
        Epic
        Zynx Health
        MEDITECH
        Wolters Kluwer
        NextGen
        Philips Healthcare
        Allscripts
        GE Healthcare
        Athenahealth
        Carestream Health
    按照不同产品类型,包括如下几个类别:
        独立式
        EHR CDSS
        EH-CDSS-CPOE
        CDSS-CPOE
    按照不同应用,主要包括如下几个方面:
        药物过敏警报
        药物提醒
        药物-药物相互作用
        临床指南
        临床提醒
        药物剂量辅助
        其他
    重点关注如下几个地区:
        北美
        欧洲
        中国
        日本
        东南亚
        印度
        中南美洲
    本文正文共8章,各章节主要内容如下:
    第1章:报告统计范围、产品细分及全球总体规模及增长率等数据,2017-2028年;
    第2章:全球不同应用临床决策支持系统市场规模及份额等;
    第3章:全球临床决策支持系统主要地区市场规模及份额等;
    第4章:全球范围内临床决策支持系统主要企业竞争分析,主要包括临床决策支持系统收入、市场份额及行业集中度分析;
    第5章:中国市场临床决策支持系统主要企业竞争分析,主要包括临床决策支持系统收入、市场份额及行业集中度分析;
    第6章:全球临床决策支持系统主要企业基本情况介绍,包括公司简介、临床决策支持系统产品、临床决策支持系统收入及最新动态等;
    第7章:行业发展机遇和风险分析;
    第8章:报告结论。

    正文目录

    1 临床决策支持系统市场概述
        1.1 临床决策支持系统市场概述
        1.2 不同产品类型临床决策支持系统分析
            1.2.1 独立式
            1.2.2 EHR CDSS
            1.2.3 EH-CDSS-CPOE
            1.2.4 CDSS-CPOE
        1.3 全球市场不同产品类型临床决策支持系统销售额对比(2017 VS 2021 VS 2028)
        1.4 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
            1.4.1 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额及市场份额(2017-2022)
            1.4.2 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)
        1.5 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
            1.5.1 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额及市场份额(2017-2022)
            1.5.2 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)
    2 不同应用分析
        2.1 从不同应用,临床决策支持系统主要包括如下几个方面
            2.1.1 药物过敏警报
            2.1.2 药物提醒
            2.1.3 药物-药物相互作用
            2.1.4 临床指南
            2.1.5 临床提醒
            2.1.6 药物剂量辅助
            2.1.7 其他
        2.2 全球市场不同应用临床决策支持系统销售额对比(2017 VS 2021 VS 2028)
        2.3 全球不同应用临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
            2.3.1 全球不同应用临床决策支持系统销售额及市场份额(2017-2022)
            2.3.2 全球不同应用临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)
        2.4 中国不同应用临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
            2.4.1 中国不同应用临床决策支持系统销售额及市场份额(2017-2022)
            2.4.2 中国不同应用临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)
    3 全球临床决策支持系统主要地区分析
        3.1 全球主要地区临床决策支持系统市场规模分析:2017 VS 2021 VS 2028
            3.1.1 全球主要地区临床决策支持系统销售额及份额(2017-2022年)
            3.1.2 全球主要地区临床决策支持系统销售额及份额预测(2023-2028)
        3.2 北美临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.3 欧洲临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.4 中国临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.5 日本临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.6 东南亚临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.7 印度临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
        3.8 中南美洲临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)
    4 全球临床决策支持系统主要企业分析
        4.1 全球主要企业临床决策支持系统销售额及市场份额
        4.2 全球主要企业总部、主要市场区域、进入临床决策支持系统市场日期、提供的产品及服务
        4.3 全球临床决策支持系统主要企业竞争态势
            4.3.1 临床决策支持系统行业集中度分析:全球 Top 5 厂商市场份额
            4.3.2 全球临床决策支持系统第一梯队、第二梯队和第三梯队企业及市场份额
        4.4 新增投资及市场并购活动
        4.5 临床决策支持系统全球领先企业SWOT分析
    5 中国临床决策支持系统主要企业分析
        5.1 中国临床决策支持系统销售额及市场份额(2017-2022)
        5.2 中国临床决策支持系统Top 3与Top 5企业市场份额
    6 临床决策支持系统主要企业分析
        6.1 McKesson Corporation
            6.1.1 McKesson Corporation公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.1.2 McKesson Corporation临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.1.3 McKesson Corporation临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.1.4 McKesson Corporation公司简介及主要业务
        6.2 Cerner Corporation
            6.2.1 Cerner Corporation公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.2.2 Cerner Corporation临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.2.3 Cerner Corporation临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.2.4 Cerner Corporation公司简介及主要业务
        6.3 Epic
            6.3.1 Epic公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.3.2 Epic临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.3.3 Epic临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.3.4 Epic公司简介及主要业务
        6.4 Zynx Health
            6.4.1 Zynx Health公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.4.2 Zynx Health临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.4.3 Zynx Health临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.4.4 Zynx Health公司简介及主要业务
        6.5 MEDITECH
            6.5.1 MEDITECH公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.5.2 MEDITECH临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.5.3 MEDITECH临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.5.4 MEDITECH公司简介及主要业务
        6.6 Wolters Kluwer
            6.6.1 Wolters Kluwer公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.6.2 Wolters Kluwer临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.6.3 Wolters Kluwer临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.6.4 Wolters Kluwer公司简介及主要业务
        6.7 NextGen
            6.7.1 NextGen公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.7.2 NextGen临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.7.3 NextGen临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.7.4 NextGen公司简介及主要业务
        6.8 Philips Healthcare
            6.8.1 Philips Healthcare公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.8.2 Philips Healthcare临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.8.3 Philips Healthcare临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.8.4 Philips Healthcare公司简介及主要业务
        6.9 Allscripts
            6.9.1 Allscripts公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.9.2 Allscripts临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.9.3 Allscripts临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.9.4 Allscripts公司简介及主要业务
        6.10 GE Healthcare
            6.10.1 GE Healthcare公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
            6.10.2 GE Healthcare临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.10.3 GE Healthcare临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.10.4 GE Healthcare公司简介及主要业务
        6.11 Athenahealth
            6.11.1 Athenahealth基本信息、临床决策支持系统生产基地、总部、竞争对手及市场地位
            6.11.2 Athenahealth临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.11.3 Athenahealth临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.11.4 Athenahealth公司简介及主要业务
        6.12 Carestream Health
            6.12.1 Carestream Health基本信息、临床决策支持系统生产基地、总部、竞争对手及市场地位
            6.12.2 Carestream Health临床决策支持系统产品及服务介绍
            6.12.3 Carestream Health临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
            6.12.4 Carestream Health公司简介及主要业务
    7 行业发展机遇和风险分析
        7.1 临床决策支持系统 行业发展机遇及主要驱动因素
        7.2 临床决策支持系统 行业发展面临的风险
        7.3 临床决策支持系统 行业政策分析
    8 研究结果
    9 研究方法与数据来源
        9.1 研究方法
        9.2 数据来源
            9.2.1 二手信息来源
            9.2.2 一手信息来源
        9.3 数据交互验证
        9.4 免责声明


        表格目录
        表1 独立式主要企业列表
        表2 EHR CDSS主要企业列表
        表3 EH-CDSS-CPOE主要企业列表
        表4 CDSS-CPOE主要企业列表
        表5 全球市场不同产品类型临床决策支持系统销售额及增长率对比(2017 VS 2021 VS 2028)&(百万美元)
        表6 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额列表(2017-2022)&(百万美元)
        表7 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额市场份额列表(2017-2022)
        表8 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)&(百万美元)
        表9 全球不同产品类型临床决策支持系统销售额市场份额预测(2023-2028)
        表10 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额(百万美元)&(2017-2022)
        表11 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额市场份额列表(2017-2022)
        表12 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)&(百万美元)
        表13 中国不同产品类型临床决策支持系统销售额市场份额预测(2023-2028)
        表14 全球市场不同应用临床决策支持系统销售额及增长率对比(2017 VS 2021 VS 2028)&(百万美元)
        表15 全球不同应用临床决策支持系统销售额列表(百万美元)&(2017-2022)
        表16 全球不同应用临床决策支持系统销售额市场份额(2017-2022)
        表17 全球不同应用临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)&(百万美元)
        表18 全球不同应用临床决策支持系统销售额市场份额预测(2023-2028)
        表19 中国不同应用临床决策支持系统销售额列表(2017-2022)&(百万美元)
        表20 中国不同应用临床决策支持系统销售额市场份额(2017-2022)
        表21 中国不同应用临床决策支持系统销售额预测(2023-2028)&(百万美元)
        表22 中国不同应用临床决策支持系统销售额市场份额预测(2023-2028)
        表23 全球主要地区临床决策支持系统销售额:(2017 VS 2021 VS 2028)&(百万美元)
        表24 全球主要地区临床决策支持系统销售额列表(2017-2022年)&(百万美元)
        表25 全球主要地区临床决策支持系统销售额及份额(2017-2022年)
        表26 全球主要地区临床决策支持系统销售额列表预测(2023-2028)
        表27 全球主要地区临床决策支持系统销售额及份额列表预测(2023-2028)
        表28 全球主要企业临床决策支持系统销售额(2017-2022)&(百万美元)
        表29 全球主要企业临床决策支持系统销售额份额对比(2017-2022)
        表30 全球主要企业总部及地区分布、主要市场区域
        表31 全球主要企业进入临床决策支持系统市场日期,及提供的产品和服务
        表32 2021全球临床决策支持系统主要厂商市场地位(第一梯队、第二梯队和第三梯队)
        表33 全球临床决策支持系统市场投资、并购等现状分析
        表34 中国主要企业临床决策支持系统销售额列表(2017-2022)&(百万美元)
        表35 中国主要企业临床决策支持系统销售额份额对比(2017-2022)
        表36 McKesson Corporation公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表37 McKesson Corporation临床决策支持系统产品及服务介绍
        表38 McKesson Corporation临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表39 McKesson Corporation公司简介及主要业务
        表40 Cerner Corporation公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表41 Cerner Corporation临床决策支持系统产品及服务介绍
        表42 Cerner Corporation临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表43 Cerner Corporation公司简介及主要业务
        表44 Epic公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表45 Epic临床决策支持系统产品及服务介绍
        表46 Epic临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表47 Epic公司简介及主要业务
        表48 Zynx Health公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表49 Zynx Health临床决策支持系统产品及服务介绍
        表50 Zynx Health临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表51 Zynx Health公司简介及主要业务
        表52 MEDITECH公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表53 MEDITECH临床决策支持系统产品及服务介绍
        表54 MEDITECH临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表55 MEDITECH公司简介及主要业务
        表56 Wolters Kluwer公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表57 Wolters Kluwer临床决策支持系统产品及服务介绍
        表58 Wolters Kluwer临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表59 Wolters Kluwer公司简介及主要业务
        表60 NextGen公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表61 NextGen临床决策支持系统产品及服务介绍
        表62 NextGen临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表63 NextGen公司简介及主要业务
        表64 Philips Healthcare公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表65 Philips Healthcare临床决策支持系统产品及服务介绍
        表66 Philips Healthcare临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表67 Philips Healthcare公司简介及主要业务
        表68 Allscripts公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表69 Allscripts临床决策支持系统产品及服务介绍
        表70 Allscripts临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表71 Allscripts公司简介及主要业务
        表72 GE Healthcare公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表73 GE Healthcare临床决策支持系统产品及服务介绍
        表74 GE Healthcare临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表75 GE Healthcare公司简介及主要业务
        表76 Athenahealth公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表77 Athenahealth临床决策支持系统产品及服务介绍
        表78 Athenahealth临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表79 Athenahealth公司简介及主要业务
        表80 Carestream Health公司信息、总部、临床决策支持系统市场地位以及主要的竞争对手
        表81 Carestream Health临床决策支持系统产品及服务介绍
        表82 Carestream Health临床决策支持系统收入及毛利率(2017-2022)&(百万美元)
        表83 Carestream Health公司简介及主要业务
        表84 临床决策支持系统行业发展机遇及主要驱动因素
        表85 临床决策支持系统行业发展面临的风险
        表86 临床决策支持系统行业政策分析
        表87 研究范围
        表88 分析师列表
        图表目录
        图1 临床决策支持系统产品图片
        图2 全球市场临床决策支持系统市场规模(销售额),2017 VS 2021 VS 2028(百万美元)
        图3 全球临床决策支持系统市场规模预测:(百万美元)&(2017-2028)
        图4 中国市场临床决策支持系统销售额及未来趋势(2017-2028)&(百万美元)
        图5 独立式产品图片
        图6 全球独立式规模及增长率(2017-2028)&(百万美元)
        图7 EHR CDSS产品图片
        图8 全球EHR CDSS规模及增长率(2017-2028)&(百万美元)
        图9 EH-CDSS-CPOE产品图片
        图10 全球EH-CDSS-CPOE规模及增长率(2017-2028)&(百万美元)
        图11 CDSS-CPOE产品图片
        图12 全球CDSS-CPOE规模及增长率(2017-2028)&(百万美元)
        图13 全球不同产品类型临床决策支持系统市场份额(2017 & 2022)
        图14 全球不同产品类型临床决策支持系统市场份额预测(2023 & 2028)
        图15 中国不同产品类型临床决策支持系统市场份额(2017 & 2022)
        图16 中国不同产品类型临床决策支持系统市场份额预测(2023 & 2028)
        图17 药物过敏警报
        图18 药物提醒
        图19 药物-药物相互作用
        图20 临床指南
        图21 临床提醒
        图22 药物剂量辅助
        图23 其他
        图24 全球不同应用临床决策支持系统市场份额(2017 & 2022)
        图25 全球不同应用临床决策支持系统市场份额预测(2023 & 2028)
        图26 中国不同应用临床决策支持系统市场份额(2017 & 2022)
        图27 中国不同应用临床决策支持系统市场份额预测(2023 & 2028)
        图28 全球主要地区临床决策支持系统规模市场份额(2017 VS 2022)
        图29 北美临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图30 欧洲临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图31 中国临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图32 日本临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图33 东南亚临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图34 印度临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图35 中南美洲临床决策支持系统销售额及预测(2017-2028)&(百万美元)
        图36 2021年全球前五大厂商临床决策支持系统市场份额
        图37 2021全球临床决策支持系统第一梯队、第二梯队和第三梯队厂商及市场份额
        图38 临床决策支持系统全球领先企业SWOT分析
        图39 2021年中国排名前三和前五临床决策支持系统企业市场份额
        图40 临床决策支持系统中国企业SWOT分析
        图41 关键采访目标
        图42 自下而上及自上而下验证
        图43 资料三角测定

    展开全文
  • 基于人工智能的临床决策支持系统研究 中山大学中山医学院 周毅 博士/副教授/研究员 zhouyi@ 二 0 一 九 年 六 月 二十一 日 01 人工智能概述 目录 CONTENTS 02 医学发展背景 03 临床辅助决策支持系统CDSS 04 CDSS...
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  • 基于电子病历数据的临床决策支持研究基于电子病历数据的临床决策支持研究
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  • 今天小伙伴要我帮他改一个临床决策曲线图,我一看,这图好像有点不那么好看,画图函数是rmda包的plot_decision_curve(),我一看帮助文档,可以传入plot()函数的参数,但是我对plot函数又不太熟悉,倒腾了半天也没...


    前言

    今天小伙伴要我帮他改一个临床决策曲线图,我一看,这图好像有点不那么好看,画图函数是rmda包的plot_decision_curve(),我一看帮助文档,可以传入plot()函数的参数,但是我对plot函数又不太熟悉,倒腾了半天也没美化好(菜是原罪),本着不懂就放弃的原则,我决定用ggplot2去画。
    下图一张数原函数化的,一张是ggplot2画的,仔细看,区别还是有的。
    先看一下原函数
    plot_decision_curve画的图
    再看下ggplot2
    ggplot2画图


    一、观察数据

    本着有坐标就能画图的大胆想法,我决定去看看模型中包含的数据。咦,这thresholds是从0到1的不就是横坐标吗?这NB不就是纵坐标吗?数据都有了说办就办。

    二、步骤

    1.从模型中提取模型的数据

    ggplot2画图需要长数据类型,从一开始就构建好。里面设置的NBL,NBu,CBR没用到。一开始以为有用,害。。。
    **提示:**这里面的Nomogram,age,AJCC_8th_edition,SII,CONUT,chemothreapy,是经过decision_curve函数得到的结果。例如:AJCC_8th_edition<- decision_curve(…)。需要生面这部分代码的请使用浏览器。

    library(ggplot2)
    library(RColorBrewer)
    List<-list(Nomogram,age,AJCC_8th_edition,SII,CONUT,chemothreapy)
    #为模型命名
    names(List) <- c('Nomogram','age','AJCC_8th_edition','SII','CONUT','chemothreapy')
    #经观察(踩坑)发现每个模型的303个数据数据分为3部分,只有前1/3是模型本身的,其余分别是All和None。
    #因此设置一个长度,别让它读多了
    l <- length(List[[1]][["derived.data"]][["NB"]])/3
    #设置一个NA数据框用来循环取数据
    dc <- data.frame('NBl'=rep(NA,l),
                     'NB'=rep(NA,l),
                     'NBu'=rep(NA,l),
                     'HRT'=rep(NA,l),
                     'CBR'=rep(NA,l),
                     'Model'=rep(NA,l))
    #建立空数据框用来合并数据
    dat <- data.frame()
    for (i in names(List)) {
      dc$NBl <- List[[i]][["derived.data"]][["NB_lower"]][1:l]
      dc$NB<- List[[i]][["derived.data"]][["NB"]][1:l]
      dc$NBu <- List[[i]][["derived.data"]][["NB_upper"]][1:l]
      dc$HRT <- List[[i]][["derived.data"]][["thresholds"]][1:l]
      dc$CBR <- List[[i]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][1:l]
      dc$Model <- rep(i,l)
      #按行合并
      dat <- rbind(dat,dc)
    }   
    
    

    2.提取All和None数据

    自己的模型数据取完了,但别忘了临床决策曲线中还有All和None两个,对同一数据建的模型All和None是一样的,所以这里就取第一个模型的All和None数据

    #正经模型的数据取完了,现在取All和None的
    dc$NBl <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_lower"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$NB<- List[[1]][["derived.data"]][["NB"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$NBu <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_upper"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$HRT <- List[[1]][["derived.data"]][["thresholds"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$CBR <- List[[1]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$Model <- rep('None',l)
    dat <- rbind(dat,dc)
    #去除NA,这是个坑,在每个模型最后一行数据取出来是NA,这里直接让它等于前一行的数据就行了
    #dat[which(is.na(dat$NBl)),'CBR'] <- '100:1'#这一行画图没用到,纯粹强迫症
    dat[which(is.na(dat$NBl)),1:3] <- dat[which(is.na(dat$NBl))-1,1:3]  
    #加入all
    dc$NBl <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_lower"]][(l+1):(2*l)]
    dc$NB<- List[[1]][["derived.data"]][["NB"]][(l+1):(2*l)]
    dc$NBu <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_upper"]][(l+1):(2*l)]
    dc$HRT <- List[[1]][["derived.data"]][["thresholds"]][(l+1):(2*l)]
    dc$CBR <- List[[1]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][(l+1):(2*l)]
    dc$Model <- rep('All',l)
    dat <- rbind(dat,dc)
    #最后一行含NA值
    dat <- dat[-nrow(dat),]
    #去除负值较大的行(主要是all那个模型),咱们画图y轴-0.1就差不多得了
    dat <- dat[dat$NB>-0.1,]
    dat$Model <- factor(dat$Model,levels = rev(unique(dat$Model)))
    
                   
    

    3.画图

    数据准备充分就画图了

    ##画图
    #为咱的图选个好看的颜色
    colorm <- c('grey','black',brewer.pal(length(unique(dat$Model))-2,'Dark2'))
    #找一个y轴上限
    lmax <- max(dat$NB)
    #Cost:Benefit Ratio标签(这里基本上可以不变,因为x轴就那么长,没必要细化了)
    cb <- data.frame(x=c(1/101,0.2,0.4,0.6,0.8,100/101),lab=c('1:100','1:4','2:3','3:2','4:1','100:1'))
    #假x轴的标签(实际是画的一条线)
    tik <- data.frame(x=c(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1),
                      y=rep(-0.1,6))
    ggplot()+
      geom_line(data=dat,lwd=1.2,aes(x=HRT,y=NB,color=Model))+
      scale_colour_manual(name='Model',values = colorm)+
      scale_y_continuous(name = 'Net Benefit',breaks = seq(0,max(dat$NB),by=0.1),limits = c(-0.18,max(dat$NB)+0.1),expand = c(0,0))+
      scale_x_continuous(name = 'Cost:Benefit Ratio',breaks =cb$x,expand = c(0.01,0),labels = cb$lab)+
      geom_segment(aes(x=0,y=-0.1,xend=1,yend=-0.1),color='black',size=0.5)+
      geom_segment(data=tik,aes(x=x,y=y,xend=x,yend=y-0.01))+
      geom_text(tik,mapping = aes(x=x,y=-0.1,label=x),vjust=2.5)+
      geom_text(data=NULL,aes(x=0.5,y=-0.1,label='High Risk Threshold'),colour = 'black',size=4,vjust=3.5)+
      theme_bw()+
      theme(panel.grid.minor = element_line(colour = NA),
            legend.position=c(0.85,0.75),
            legend.background = element_blank(),
            #这个图例的边框如果调整不好的话建议删除
            legend.box.background = element_rect(),
            panel.border = element_rect(),
            axis.title = element_text(size=12,colour = 'black'),
            axis.text = element_text(size = 11,colour = 'black'))
               
    

    3.汇总代码

    library(ggplot2)
    library(RColorBrewer)
    List<-list(Nomogram,age,AJCC_8th_edition,SII,CONUT,chemothreapy)
    #为模型命名
    names(List) <- c('Nomogram','age','AJCC_8th_edition','SII','CONUT','chemothreapy')
    #经观察(踩坑)发现每个模型的303个数据数据分为3部分,只有前1/3是模型本身的,其余分别是All和None。
    #因此设置一个长度,别让它读多了
    l <- length(List[[1]][["derived.data"]][["NB"]])/3
    #设置一个NA数据框用来循环取数据
    dc <- data.frame('NBl'=rep(NA,l),
                     'NB'=rep(NA,l),
                     'NBu'=rep(NA,l),
                     'HRT'=rep(NA,l),
                     'CBR'=rep(NA,l),
                     'Model'=rep(NA,l))
    #建立空数据框用来合并数据
    dat <- data.frame()
    for (i in names(List)) {
      dc$NBl <- List[[i]][["derived.data"]][["NB_lower"]][1:l]
      dc$NB<- List[[i]][["derived.data"]][["NB"]][1:l]
      dc$NBu <- List[[i]][["derived.data"]][["NB_upper"]][1:l]
      dc$HRT <- List[[i]][["derived.data"]][["thresholds"]][1:l]
      dc$CBR <- List[[i]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][1:l]
      dc$Model <- rep(i,l)
        #按行合并
      dat <- rbind(dat,dc)
      }
    
    
    #正经模型的数据取完了,现在取All和None的
    dc$NBl <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_lower"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$NB<- List[[1]][["derived.data"]][["NB"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$NBu <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_upper"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$HRT <- List[[1]][["derived.data"]][["thresholds"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$CBR <- List[[1]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][(2*l+1):(3*l)]
    dc$Model <- rep('None',l)
    dat <- rbind(dat,dc)
    #去除NA,这是个坑,在每个模型最后一行数据取出来是NA,这里直接让它等于前一行的数据就行了
    #dat[which(is.na(dat$NBl)),'CBR'] <- '100:1'#这一行画图没用到,纯粹强迫症
    dat[which(is.na(dat$NBl)),1:3] <- dat[which(is.na(dat$NBl))-1,1:3]  
    #加入all
    dc$NBl <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_lower"]][(l+1):(2*l)]
    dc$NB<- List[[1]][["derived.data"]][["NB"]][(l+1):(2*l)]
    dc$NBu <- List[[1]][["derived.data"]][["NB_upper"]][(l+1):(2*l)]
    dc$HRT <- List[[1]][["derived.data"]][["thresholds"]][(l+1):(2*l)]
    dc$CBR <- List[[1]][["derived.data"]][["cost.benefit.ratio"]][(l+1):(2*l)]
    dc$Model <- rep('All',l)
    dat <- rbind(dat,dc)
    #最后一行含NA值
    dat <- dat[-nrow(dat),]
    #去除负值较大的行(主要是all那个模型),咱们画图y轴-0.1就差不多得了
    dat <- dat[dat$NB>-0.1,]
    dat$Model <- factor(dat$Model,levels = rev(unique(dat$Model)))
    
    ##画图
    #为咱的图选个好看的颜色
    colorm <- c('grey','black',brewer.pal(length(unique(dat$Model))-2,'Dark2'))
    #找一个y轴上限
    lmax <- max(dat$NB)
    #Cost:Benefit Ratio标签(这里基本上可以不变,因为x轴就那么长,没必要细化了)
    cb <- data.frame(x=c(1/101,0.2,0.4,0.6,0.8,100/101),lab=c('1:100','1:4','2:3','3:2','4:1','100:1'))
    #假x轴的标签(实际是画的一条线)
    tik <- data.frame(x=c(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1),
                      y=rep(-0.1,6))
    ggplot()+
      geom_line(data=dat,lwd=1.2,aes(x=HRT,y=NB,color=Model))+
      scale_colour_manual(name='Model',values = colorm)+
      scale_y_continuous(name = 'Net Benefit',breaks = seq(0,max(dat$NB),by=0.1),limits = c(-0.18,max(dat$NB)+0.1),expand = c(0,0))+
      scale_x_continuous(name = 'Cost:Benefit Ratio',breaks =cb$x,expand = c(0.01,0),labels = cb$lab)+
      geom_segment(aes(x=0,y=-0.1,xend=1,yend=-0.1),color='black',size=0.5)+
      geom_segment(data=tik,aes(x=x,y=y,xend=x,yend=y-0.01))+
      geom_text(tik,mapping = aes(x=x,y=-0.1,label=x),vjust=2.5)+
      geom_text(data=NULL,aes(x=0.5,y=-0.1,label='High Risk Threshold'),colour = 'black',size=4,vjust=3.5)+
      theme_bw()+
      theme(panel.grid.minor = element_line(colour = NA),
            legend.position=c(0.85,0.75),
            legend.background = element_blank(),
            #这个边框如果调整不好的话建议去除
            legend.box.background = element_rect(),
            panel.border = element_rect(),
            axis.title = element_text(size=12,colour = 'black'),
            axis.text = element_text(size = 11,colour = 'black'))
               
    

    总结

    回过头来再看,原函数画的图,稍显得松散,中部灰线虽然更直观的看出各个值的大小,但感觉有点像栅栏啊。
    倘若大佬路过可以指点一下怎么在原函数的基础上调整成这个样子。我一定虚心接受,本着知难而退的精神,一定勤奋好学(第一次写这个,有点小紧张啊)。如有错误,各位要好好批评!!!!
    如果各位有需求要改临床影响曲线(是不是这么叫的?)的话,留言,我会尽量更新。

    展开全文
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  • DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法,在2006年由AndrewVickers博士创建,我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性,但ROC曲线通常是通过特异度...

    DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法,在2006年由AndrewVickers博士创建,我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性,但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价,实际临床中我们还应该考虑,假阳性和假阴性对病人带来的影响,因此在DCA曲线中引入了阈概率和净获益的概念。
    在这里插入图片描述
    图片来源文章:Urinary Podocalyxin as a Biomarker to Diagnose Membranous Nephropath主要讲的是利用肾脏标志物uPCXμgg诊断膜性肾病的事。这幅图的横坐标为阈概率,纵坐标为净获益。当uPCXμgg达到某个值时,患者模型肾病的概率记为Pi;当Pi达某个阈值(记为Pt),就界定为阳性。
    净获益的概念,净获益是指按此概率开展措施后,因操作而获益的比例+ 未获益的比例权重。决策曲线中净获益的算法如下:(表格来源:临床流行病学和循证医学)
    在这里插入图片描述
    下面我们通过一个具体的四格表来看一下决策曲线分析的基本计算,假设阈值概率为10%,得到如下四格表(表格来源:临床流行病学和循证医学):
    在这里插入图片描述
    按照上面的10%的阈值去判断,我们判断对了23人,我们判断错了10人。这时候我们的净获益=(23/100)- [(10/100)
    (0.1/0.9)]=0.218。同样我们可以计算当阈值概率为11%时的净获益值,也可以计算12%时的净获益值。依此类推,我们便可以获得阈值概率和净获益值的一一对应关系,还可以将此关系画成一个线图,便是决策曲线。

    嗯,以上内容都是抄我上一篇文章的,上一篇我们已经说了怎么使用R语言制作,这篇来讲讲怎么使用stata制作临床决策曲线,继续使用Urinary Podocalyxin as a Biomarker to Diagnose Membranous Nephropath这篇文章自己附带的数据,也好和前面R语言制作的对比一下,stata制作临床决策曲线需要安装两个包,dca包和stdca包,dca包是用来制作logistic回归的临床决策曲线的,stdca包是用来制作cox回归临床决策曲线的
    安装命令如下:

    ssc install dca 或 ssc install stdca
    

    你要是实在下载不了,可以在这个地址下载(包含有dca包和stdca包)
    https://download.csdn.net/download/dege857/19256889

    当然白嫖也是可以的
    在这里插入图片描述
    下载好以后把包的文件拷贝在:
    C:\ado\plus\d和C:\ado\plus\s的目录下(各拷贝一次)
    在这里插入图片描述
    没有的话可以自己创建一个文件夹

    OK,我们安装好包以后先打开stata并且导入文章数据
    在这里插入图片描述
    Stata会把有些大写字母自动转换成小写,影响不大,注意一下就可以了,我们看看数据,数据很多,这些只是其中一部分的数据,但是作者只用到了MN(膜性肾病)age(年龄)+eGFR(肾小球滤过率)+DM(糖尿病)+uPCXμgg(肾脏病标志物)这几个指标,作者制作模型前把年龄和肾小球滤过率都除以10,这里我们也要处理一下

    g age1=age/10
    g egfr1=egfr/10
    
    

    生成两个变量后我们就可以开始了。文章作者制作了3个模型uPCX(单用肾脏标志物),clinicalparameters(单用临床指标),all(标志物+临床指标)
    我们也和他一样分别制作3个模型,先做第一个模型,mn为结局变量,uPCXμgg为协变量:

    logit mn uPCXμgg
    

    绘制临床决策曲线

    predict uPCX
    dca mn uPCX
    
    

    在这里插入图片描述
    OK,这样一个简单的决策模型曲线就做好了,好像比R简单了很多,这就为不懂R的同学多了一种选择。
    同理我们制作第二个模型:

    logit mn age1 egfr1 dm
    predict clinicalparameters
    
    

    最后一个模型,这里要讲一下,stata变量不能有all这个词,我们改一下变量名,改成quanbu,意思是全部指标的意思

    logit mn age1 egfr1 dm uPCXμgg
    predict quanbu
    
    

    最后生成图形就可以了

    dca mn uPCX clinicalparameters quanbu
    

    在这里插入图片描述
    图形和作者文章的一模一样,也和我们使用R语言制作的一模一样,都是同一个大佬制作的当然一样了,但是比R容易上手了许多。
    我们还可以对局部细节及标签修改比如:修改间距
    在这里插入图片描述
    我们还可以做出避免干预曲线(Interventions Avoided)(R语言也是可以做的,上次文章没做到)

    dca mn uPCX,prob(no) intervention
    

    在这里插入图片描述
    这个曲线应该很有用,但我看文章很少有用,可能是我看的文章少
    这个曲线大概的意思(按照作者原话)是:在 22% 的概率阈值下,干预的净减少约为每 100 名患者 25 次。 换句话说,在这个概率阈值下,根据标记对患者进行活检相当于将活检率降低了 25% 且不会遗漏诊断的策略。这应该是很牛逼的把。
    这次就说到这里,还有许多功能留给大家自己探索,下回再说说stata COX回归临床决策曲线和怎么使用临床决策曲线验证外部模型(别人的模型)。
    更多文章请关注公众号:零基础说科研
    在这里插入图片描述

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