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系统建模项目
缺乏社会护理服务是造成医院面临压力的一个公认的因素。该项目将对患者从急性出院准备到长期住所家访和护理院安置的流程进行建模，目的是确定沿着该临床路径的最佳容量平衡。
该项目是 健康数据研究英国南部更好的护理合作伙伴关系.
铅： 理查德伍德
抗菌素耐药性（AMR）项目
抗生素药物是现代医学的重要组成部分，但耐药性不断上升以及新药开发中的缺乏意味着我们必须谨慎使用现有药物。临床医生常常缺乏有关患者抗生素使用史以及患者感染的药物敏感性的信息。我们将分析来自布里斯托尔、北萨默塞特和南格洛斯特郡 (BNSSG) 系统范围内的初级保健、二级保健和实验室记录数据集的数据，以根据患者的个人病史和临床特征以及他们的和民众抵抗的风险。
该项目是 健康数据研究英国南部更好的护理合作伙伴关系.
RAPCI 项目：快速 COVID-19 情报以改善全科医疗响应
该项目旨在了解全科医生诊所如何应对大幅增长的需求，并立即转向远程咨询（书面、电话和视频）以应对 COVID-19 大流行，并在全科诊所中快速分享成功的创新。
该项目由 NIHR 初级保健研究学院资助。
铅： 梅里德·墨菲博士
了解哮喘发作背后的因素和在 ICU 的表现
识别 ICU 的高危哮喘患者将有助于早期干预。该项目将调查 ICU（和急症室）的哮喘患者的护理使用模式和临床特征，然后评估全科医生是否可以在初级保健系统中更好地管理这些患者。
铅： 珍妮·库珀博士
临床路径的自动机器学习识别
临床路径的识别并不总是那么简单。该项目将研究如何使用机器学习方法从常规收集的数据中提取临床路径信息。
铅： 珍妮·库珀博士
预测 Covid-19 对患者体验和精神卫生保健服务提供的影响
该项目正在调查 BNSSG 心理健康服务在 Covid-19 大流行期间可能面临的压力。离散时间模拟用于对各种护理环境下的患者流程进行建模。
铅： 本默奇
预测“未出席”
该预测着眼于哪些属性、预约细节和更广泛的决定因素是患者是否会参加预定门诊预约的预测因素。这项工作的应用可以包括基于呼叫的提醒服务，鉴于模型的准确性，该服务被证明是具有成本效益的。
铅： 阿德里安·普拉特博士