도구: NEO-DEER: 기계 학습 기반 투약 오류 예측을 위한 웹 도구 버전: 1.0게시됨: 2022-01-06기고자: Nadir Yalcin, PhD Merve Kasikci, MSc Hasan Tolga Celik, Assoc Prof, MD Karel Allegaert, Prof, MD Kutay Demirkan, Prof, PharmD Sule Yigit, Prof, MD Murat Yurdakok, Prof, MDLogo 디자이너: Nuri Beydemir설명: 17개월 동안 412명의 NICU 환자로부터 11,908건의 약물 주문을 소아과 임상 약사가 종합적으로 분석했습니다. 이들 환자 중 174명(42.2%)에서 의사로부터 발생한 최소 한 가지 유형의 투약 오류(처방 및 모니터링 과정)가 확인되었습니다. 또한, 이들 환자 중 235명(57.0%)에서 간호사에 기인한 최소 한 가지 유형의 투약 오류(준비 및 투약 과정)가 확인되었다. 이러한 데이터를 바탕으로 기계 학습 기반 복약 오류 예측 도구가 개발되었습니다. 양성 예측값과 AUC 값은 각각 0.944와 0.920입니다. NICU에 입원한 각 환자의 투약오류를 예측하는 이 무료, 사용자 친화적인 온라인, 비등록 고성능 웹 도구를 사용하면 투약오류가 발생하기 전에 예방할 수 있을 것으로 추정된다.