壓力儀表測量已成為壓力體系的重要組成部分。如果想要確保儀表測量的結果是準確無誤的這就要花費我們大量的時間精力來試驗學習。從這么多年的實踐使用中得出通過不斷自動化學習和高級語言算法的方式可以給測試開發的技術人員縮短開發時效。
    壓力儀表和救援中心，公共和私人的壓力護理如今曾經去了價值投資者購置的方式為根底，在這種方式下，壓力我協助從業者在他們得到的結果，而不是評價和薪酬效勞的供應數量。質量丈量項目提供了一個十分客觀的、能夠評價業績和追求的從業者，并促進改善，進而取得較好的患者康復效果，可能是資金下行壓力。

這就是自動化學習能產生差別的中央。采用自動化和自然言語處置的高級算法能夠加快科學研討的回憶，使大型學問庫可以協助研討人員和臨床醫生，并為他們提供數據庫。

為了使這一愿景成為理想，壓力的投資者需求確保質量丈量是有用的、平安的，并基于強有力的科學證據。為了開展每一個丈量，研討人員必需肯定和評價每一個主題的相關討論，即環境掃描。

這意味著，在國度醫學圖書館和其他圖書館（包含數以百萬計的現有文件，而且還在越來越多的語料庫）下提供政策文件、研討成果和信息檢索關鍵詞。然后，研討會的工作人員必需評價一切返回的文章，以便找到最相關、最牢靠和最有用的丈量開展文章。在這個過程中，每個丈量需求數百人力。

有幾種不同類型的壓力表。美國安康研討與質量機構（AHRQ）明白規則以下三品種型的丈量：

構造丈量偏重于組織的系統、人才和過程，如醫生和病人的共享、物理設備和設備、員工的專業學問和培訓方案。

過程計量的重點是護理的供給，其中包括治療，預防性效勞，診斷和其他行動所采取的醫護人員堅持或改善病人的安康。

結果丈量的重點是效勞或治療對患者安康的影響，如發病率、死亡率、并發癥或治療情況的改善/惡化。

在構造過程的結果方式中，假定是有用的構造能夠招致突出的過程，而杰出的過程增加了活動結果的可能性。當度量開發人員方案質量度量并肯定恰當的戰略時，他們將查找這些鏈接。

大多數質量丈量，特別是丈量結果和過程，可分為規范公式。這些丈量結果標明，分母是政策組，分子丈量的重點（我們要丈量的過程或結果）。

在這個例子中，我們運用一段時間內的緊急狀況除以哮喘患者在醫護人員照料下的總數，得出結論：在那段時間，哮喘患者在急診室中所占的份額終究有幾。

然后，這個丈量定義了改動（或質量構造）的概念，醫務人員采取的行動，改動分子公式中的分子行為。關于哮喘患者，可能是他們開了更長時間的藥物。關于丈量結果，對供給量的質量停止一個猜想，當采取某些動藥規則的詳細狀況時（在這種狀況下），結果將是主動變化（即緊急迫斷次數）。

過程丈量具有類似的構造，但它是一個試圖權衡在何種水平上的醫護人員被定義為最佳理論。護士為頭部創傷患者提供適宜的出院指導的比例是幾？49歲以上患者在結腸鏡檢查中所占的比例是幾？

精心籌劃的質量丈量為醫護人員提供了循證醫學指南，以評價他們的表現，協助他們肯定改良的機遇。丈量開發人員應用現有的根底制定恰當的指導方針，并確保丈量支持是基于有用的研討的最佳理論。

高度構造化的質量丈量形式使他們成為一個自動學習的雄心。自動化學習是一種人工智能，它應用分類算法對多個數據停止分類和測試。自然語音處置允許算法“讀”和“了解”自然言語（人類）言語編寫的文檔。計算機程序運用這兩種辦法，編程來從科學文獻中提取常識。

這是自動學習加速進程的辦法。這是自動化學習加速壓力質量丈量過程的辦法。程序不停止簡單的關鍵字搜索，而是掃描文檔的內容，以肯定哪些文檔與當前問題最相關。

在壓力表的丈量方面，有必要尋覓包含壓力丈量要素的文檔：例如過程或結果、政策組和變卦代理或時間。最有價值的文件不只包含上述三個要素，也包含了能夠定量實證研討人員得出了有益的結論：例如，“當與II型糖尿病的受試者增加29分鐘的有氧運動，改動劑，患者（指南）切（改動方向）血糖35%天數。”

人工智能能夠大大加快這一局部的環境掃描過程，之后更有針對性的一組文獻，并提供關于計量開發人員的文章信息，將討論時間從幾個月或幾年縮短到幾個小時到幾天。

為理解決壓力儀表的問題，應用基于本體的分類和原理，樹立一個能夠提取語義的常識庫。“三同”使程序能找到銜接的數據，可用于丈量原理。例如，“在一個醫院的病人（政策組），醫院護理人員洗手（改動）會降低金黃色葡萄球菌的傳播。”

關于度量開發人員來說，這些程序能夠快速清算相關文獻的文本，并創立一個客觀理想數據庫。然后，開發人員能夠運用本體來肯定這些理想之間的聯絡，并將它們映射到質量度量的根本構造中。

壓力儀表測量開發的人員必須要針對在測量過程中的知識要點做好總結，同時也要做好詳細記錄。

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