Биомедициналық информатиканың (BMI) теориялық негізделген анықтамасы ұзақ уақыт бойы жетіспеді. Осы ғылыми салаға ерекше назар аудару үшін философия ғылымдарының кандидаты Чарльз Фридман биомедициналық информатиканың іргелі теоремасын ұсынды. «Ақпараттық ресурспен серіктестікте жұмыс істейтін адам сол адамға қарағанда« жақсы »болып табылады». Фридманның теоремасы нақты математикалық емес теорема емес (ол шегерімге негізделген және шындық ретінде қабылданады), алайда дистилляция BMI мәні.
Теорема биомедициналық информатикада ақпараттық ресурстардың адамдарға қалай көмектесетініне (немесе болмайтынын) алаңдаушылық білдіреді. Теоремасында «адамға» сілтеме жасағанда, Фридман бұл жеке адам ( пациент , дәрігер, ғалым, әкімші ), адамдар тобы немесе тіпті ұйым болуы мүмкін деп болжайды.
Сонымен қатар, ұсынылған теорема информатиканы жақсы анықтауға көмектесетін үш тұжырымға ие:
- Информатика адамдарға қарағанда технологиядан гөрі көп. Бұл ресурстарды адамдардың игілігі үшін салу керек дегенді білдіреді.
- Ақпараттық ресурста адам білмейтін нәрсе болуы керек. Бұл ресурстың дұрыс және ақпараттылығы болуы керек дегенді білдіреді.
- Адам мен ресурстық өзара әрекеттесуі теореманың сақталуын анықтайды. Бұл тергеу адамның жеке немесе қордың өзі туралы білетіндіктің нәтижені міндетті түрде болжай алмайтынын мойындайды.
Фридманның қосқан үлесі BMI-ді қарапайым және оңай түсінуге болатын тәсілмен анықтайды. Дегенмен, басқа авторлар өзінің теоремасына балама көзқарастар мен толықтырулар ұсынды. Мысалы, Принстон университетінің профессоры Стюарт Хантер деректермен айналысқанда ғылыми әдіс рөлін атап өтті.
Техас университетінің ғалымдар тобы сондай-ақ, BMI анықтамасы информатикадағы ақпарат «деректер мағынасы» деген түсінікке ие болуға тиіс. Басқа академиялық институттар BMI-ның мультидисциплинарлық сипатын мойындаған және биомедицина контексіндегі деректерге, ақпаратқа және білімге бағдарланған мағыналы анықтамаларды ұсынды.
Фридманның іргелі теоремалары
Теореманың өрнектерін ақпараттық ресурстарды пайдаланатын адамдар немесе ұйымдар тұрғысынан қарастырған жөн. Теорема нақты сценарийде шындықты сақтап қалады ма, эмпирикалық түрде рандомизацияланған бақыланатын зерттеулермен және басқа зерттеулермен сыналған болуы мүмкін.
Төменде Фридманның теоремасы қолданыстағы денсаулық сақтау тұрғысынан әртүрлі пайдаланушылардың тұрғысынан қалай қолданыла алатыны туралы кейбір мысалдар келтірілген.
Пациенттердің пайдаланушылары
- Емделуші есірткіні еске түсіретін бағдарламаны қолданатын пациент оның емдеу режиміне бірдей пациентке қарағанда, оны қолданбастан, одан да көп қолдау көрсетеді.
- Пациент диетаны қадағалайтын және смартфон қосымшасында жаттығу салмағын жоғалтқысы келмейтін бірдей науқасқа қарағанда салмақ жоғалтады.
- Науқас порталын өз дәрігерімен байланысу үшін пайдаланатын пациент порталсыз бір науқасқа қарағанда оның қамқорлығына көбірек қатысады.
- Науқас порталын емтихан нәтижелерін көру үшін пайдаланатын пациент порталсыз бір науқасқа қарағанда, оның қамқорлығымен жоғары қанағат сезімін білдіреді.
- Ревматоидті артритке арналған онлайн форумға қатысқан науқас ауруы бар науқасқа қарағанда форумға қатыспаған науқасқа қарағанда тиімдірек болады.
Клиниканың пайдаланушылары
- Электрондық денсаулық сақтау туралы жазбаны (EHR) вакцинациялау еске салғыштарды қолданатын педиатр дәрігерге еске салғышсыз бір мезгілде вакцинациялауға көбірек уақыт жұмсайтын болады.
- Жергілікті денсаулық сақтау туралы ақпарат алмасу (HIE) қол жетімді төтенше медициналық провайдер HIE-ненусыз бірдей провайдерге қарағанда, телнұсқаларын азайтады.
- Сымсыз жүйені өмірлік маңызды белгілерді тікелей EHR-ке жіберу үшін қолданатын медбике сымсыз жүйесіз сол медбикеден гөрі құжаттағы қателіктерді азайтады.
- Пациенттің тізілімін қолданатын саты менеджері тізілімсіз сол басқарушы менеджерге қарағанда бақылаусыз гипертониямен ауыратын науқастарды анықтайды.
- Қауіпсіздіктің бақылау тізімін қолданатын хирургиялық команданың құрамында хирургиялық комбинатқа қарағанда бақылау парақтары жоқ хирургиялық учаскедегі инфекциялар аз болады. ( Тексеру тізімі компьютерлендіру қажет емес ақпараттық ресурстың мысалы болып табылатындығын ескеріңіз.)
- Дәрігер антибиотикалық дозалау үшін клиникалық шешім қабылдауды қолданады (CDS) CDS құралынсыз бірдей дәрігерге қарағанда антибиотикалық дозаны тағайындайды.
Денсаулық сақтау ұйымының пайдаланушылары
- EHR-те компьютерленген терең веналық тромбоздың (DVT) қауіп-қатерін бағалау бағдарламасы бар аурухана бағдарлама жоқ сол ауруханаға қарағанда DVT-ді азайтады.
- Жылжымалы компьютерлендірілген дәрігерлерге тапсырыс беру жүйесі (CPOE) платформасы бар аурухананың мобильді CPOE жоқ бірдей ауруханаға қарағанда телефон тапсырысы аз болады.
- HIE-ті бастапқы медициналық-санитарлық көмек көрсетушілерге шығару туралы ақпараттарды жіберу үшін пайдаланатын аурухана ГИА-нысыз бір ауруханадан гөрі оқуға қарағанда аз болады.
- Сенсорлық технологияларды пайдаланатын мейірбике үйі сенсорсыз бірдей мейірбике үйге қарағанда пациенттің төменгі жиілігіне ие болады.
- Мәтіндік хабарлар туралы ескертулерді жіберетін студенттік денсаулық клиникасы, адамның папилломавирусы (HPV) үшін мәтіндік хабар алмасу жүйесі жоқ клиникаға қарағанда, жоғары вакцинация көрсеткіштеріне қол жеткізеді.
- Телемедицинаны пайдаланып, мамандармен виртуалды консультацияларды жүргізетін ауылдық емханасы, науқастарды шұғыл залға аз мөлшерде жібереді, бұл телемедицина жоқ сол клиникамен салыстырғанда.
- Сапалы жақсарту тақтасындағы медициналық тәжірибе денсаулық сақтауды қамтамасыз етудегі кемшіліктерді аспаптық тақтайсыз бірдей тәжірибеге қарағанда тезірек анықтайды.
Биомедициналық информатика бойынша ең соңғы
Кейде биомедициналық информатика күрделі мәселелерді зерттейді, оларды басып алу қиын болуы мүмкін. Бұл салада ұйымдардың геномдық деректер жиынтығына (мысалы, онкологиялық зерттеулерге) дейінгі бағалаудан бастап, кең ауқымды зерттеу жұмыстары кіреді. Ол сондай-ақ электронды медициналық деректермен (EHR) қолдау көрсетілетін клиникалық болжау модельдерін әзірлеу үшін де пайдаланылуы мүмкін. Питтсбург, Григор Купер және Шьям Висвесваран университеттерінің екі ғалымы жасанды интеллект (AI), машина жасау (ML) және Bayesian модельдеуін пайдалана отырып деректерден клиникалық болжау модельдерін жобалау бойынша жұмыстар жүргізіп жатыр. Олардың жұмысы науқастарға тән үлгілердің дамуына үлес қосуы мүмкін. Қазіргі заманғы медицинада шешуші рөл атқаратын модельдер.
> Көздер:
> Бернстам Э, Смит Дж, Джонсон Т. Биомедициналық информатика дегеніміз не? J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. Биомедициналық информатиканың «іргелі теоремасы» . J Am Med Inform Асс. 2009 ж., 16: 169-170.
> Хантер Дж. Фридманның «Биомедициналық информатиканың іргелі теоремасы» . J Am Med Inform Асс . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Instance-Specific Predictive Models үйренді. J Mach білу Res . 2010 ж., 11: 3333-3369.