2024年美国芝加哥国际临床化学年会暨实验室设备展览会：数据科学提升患者护理质量

临床实验室每天都会生成大量的数据，这些数据对于评估人类健康和疾病状况至关重要。除了直接的患者检测结果外，诸如样本采集时间、质量指标、年龄和性别等元数据同样具有重要的参考价值。通过利用这些数据，可以提升质量保证水平，开发新的诊断工具，并改进医疗服务的提供方式。然而，许多实验室工作人员在利用这些数据时面临挑战，部分原因是他们对数据潜力的了解不足。

在美国芝加哥国际临床化学年会暨实验室设备展览会ADLM 2024上，专家们分享了他们在启动数据分析项目、克服常见障碍以及展示成功应用方面的经验。课程涵盖了从可视化到参考区间验证，再到防止机器学习偏见等多个方面。参与者将能够学习到可访问的数据分析方法，并掌握实用的见解和策略，以便在自己的实践中利用数据分析技术。

该课程的目标受众包括医生、实验室主管、实验室主任（或助理主任）、实验室经理（监督或非监督）、研究员、住院医生、在读学生、护士、支付方以及希望实施或已经使用数据科学方法来分析临床数据并用于临床决策和患者护理的其他实验室专业人员。

完成课程后，参与者将能够识别出数据分析可以在临床实验室中应用的情况，以改善工作流程、管理计划、患者疾病预测等临床场景。他们还将能够评估数据分析方法的优点和局限性，并应用于估计参考区间等临床实验室算法和决策工具中。此外，参与者还将学习如何运用最佳实践来避免在与临床实验室和提供者沟通时产生误导或混淆的信息。

课程大纲包括一系列由专家主持的研讨会，内容涉及从初步接触数据分析到具体案例研究的应用。例如，“从概念到测试：构建您的分析技能”环节将由Steven Cotten博士主持；“确保公平与公正：机器学习与数据分析中的策略”环节则由Mark Zaydman博士领导。通过这些研讨会，参与者可以深入了解如何利用现有工具和技术来解决实际问题，并掌握如何避免偏见和不准确的数据分析结果。

总之，该课程旨在帮助参与者更好地理解如何利用数据分析来提升患者护理质量，并为他们提供了实用的方法和技术支持。无论是希望开始探索数据分析领域的初学者还是已经有一定经验的专业人士，都能从中受益匪浅。

下届展会时间：2026年07月

展会地点：美国 芝加哥

展会行业：化工