Теорема биомедицинской информатики
Оглавление:
- Выражения фундаментальной теоремы Фридмана
- Терпеливые пользователи
- Клиницисты
- Пользователи организации здравоохранения
- Последние новости биомедицинской информатики
История визуализации и виртуального окружения - Станислав Клименко (Сентябрь 2024)
Теоретически обоснованное определение биомедицинской информатики (ИМТ) долгое время отсутствовало. Чтобы привлечь внимание к этой научной области, Чарльз Фридман, доктор философии, предложил фундаментальную теорему биомедицинской информатики.В нем говорится, что «человек, работающий в партнерстве с информационным ресурсом,« лучше », чем тот же человек без посторонней помощи». Теорема Фридмана на самом деле не формальная математическая теорема (которая основана на дедукции и принимается как истинная), а скорее дистилляция сущности ИМТ.
Теорема подразумевает, что биомедицинские информатики озабочены тем, как информационные ресурсы могут (или не могут) помогать людям. Говоря о «человеке» в своей теореме, Фридман предполагает, что это может быть либо человек (пациент, врач, ученый, администратор), группа людей или даже организация.
Кроме того, предложенная теорема имеет три следствия, которые помогают лучше определить информатику:
- Информатика - это больше люди, чем технологии. Это подразумевает, что ресурсы должны создаваться на благо людей.
- Информационный ресурс должен включать в себя то, что человек еще не знает. Это говорит о том, что ресурс должен быть как корректным, так и информативным.
- Взаимодействие между человеком и ресурсом определяет, справедлива ли теорема. Это следствие признает, что то, что мы знаем об одном человеке или только о ресурсе, не обязательно может предсказать результат.
Вклад Фридмана был признан как определение ИМТ в простой и понятной форме. Однако другие авторы предложили альтернативные точки зрения и дополнения к его теореме. Например, профессор Стюарт Хантер из Принстонского университета подчеркнул роль научного метода при работе с данными. Группа ученых из Университета Техаса также заявила, что определение ИМТ должно включать в себя понятие, что информация в информатике - это «данные плюс значение». Другие академические институты предоставили подробные определения, которые признали междисциплинарный характер ИМТ и сосредоточились на данных, информации и знаниях в контексте биомедицины.
Выражения фундаментальной теоремы Фридмана
Полезно рассмотреть выражения теоремы с точки зрения людей или организаций, которые будут использовать информационные ресурсы. Справедливо ли утверждение в данном сценарии, можно эмпирически проверить с помощью рандомизированных контролируемых испытаний и других исследований.
Ниже приведены некоторые примеры того, как теорема Фридмана может быть применена в контексте современного здравоохранения с точки зрения разных пользователей.
Терпеливые пользователи
- Пациент, использующий приложение для напоминания о приеме лекарств, будет более привержен режиму приема лекарств, чем тот же пациент, который не использует это приложение.
- Пациент, пытающийся похудеть и отслеживающий диету и физические упражнения на приложении для смартфона, потеряет больше веса, чем тот же пациент без приложения.
- Пациент, который использует портал пациента для общения со своим врачом, будет чувствовать себя более вовлеченным в его лечение, чем тот же пациент без портала.
- Пациентка, которая использует портал пациента для просмотра результатов анализов, будет выражать большее удовлетворение ее лечением, чем та же пациентка без портала.
- Пациентка, которая участвует в онлайн-форуме по ревматоидному артриту, справится с болезнью более эффективно, чем та же пациентка без форума.
Клиницисты
- Педиатр, использующий электронную медицинскую карту (ЭМК) с напоминаниями о прививках, с большей вероятностью будет заказывать своевременные прививки, чем тот же врач без напоминаний.
- Поставщик экстренной медицинской помощи, имеющий доступ к местному обмену медицинской информацией (HIE), закажет меньше повторных тестов, чем тот же поставщик без HIE.
- Медсестра, которая использует беспроводную систему для передачи жизненно важных функций непосредственно в EHR, будет делать меньше ошибок в документации, чем та же медсестра без беспроводной системы.
- Менеджер, использующий реестр пациентов, будет выявлять больше пациентов с неконтролируемой артериальной гипертензией, чем тот же менеджер, не ведущий реестр.
- Хирургическая бригада, использующая контрольный список безопасности, будет иметь меньше хирургических инфекций на месте, чем та же хирургическая бригада без контрольного списка. (Обратите внимание, что контрольный список является примером информационного ресурса, который не нужно компьютеризировать.)
- Врач, использующий инструмент для поддержки принятия клинических решений (CDS) для дозирования антибиотиков, с большей вероятностью назначит соответствующую дозу антибиотика, чем тот же врач без инструмента CDS.
Пользователи организации здравоохранения
- Больница с компьютеризированной программой оценки риска глубокого венозного тромбоза (ТГВ) в ЭМК будет иметь меньше ТГВ, чем в той же больнице без этой программы.
- В больнице с мобильной компьютеризированной платформой ввода заказов врачей (CPOE) будет меньше телефонных заказов, чем в той же больнице без мобильного CPOE.
- В больнице, которая использует HIE для отправки сводок выписок поставщикам первичной медицинской помощи, будет меньше реадмиссий, чем в той же больнице без HIE.
- В доме престарелых с использованием сенсорных технологий частота падений пациентов будет ниже, чем в том же доме престарелых без датчиков.
- Студенческая медицинская клиника, которая отправляет напоминания в виде текстовых сообщений, достигнет более высоких показателей вакцинации против вируса папилломы человека (ВПЧ), чем в клинике без системы обмена текстовыми сообщениями.
- Сельская поликлиника, использующая телемедицину для виртуальных консультаций со специалистами, отправит меньше пациентов в отделение неотложной помощи по сравнению с той же клиникой без телемедицины.
- Медицинская практика с приборной панелью улучшения качества будет выявлять пробелы в предоставлении медицинских услуг быстрее, чем та же практика без приборной панели.
Последние новости биомедицинской информатики
Иногда биомедицинская информатика изучает сложные проблемы, которые трудно уловить. Эта область включает в себя широкий спектр исследований, начиная от оценок организаций до анализа наборов геномных данных (например, исследования рака).Он также может быть использован для разработки моделей клинического прогнозирования, которые поддерживаются электронными медицинскими картами (ЭМК). Два ученых из Университета Питтсбурга, Грегори Купер и Шьям Висвесваран, в настоящее время работают над созданием моделей клинического прогнозирования на основе данных с использованием искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и байесовского моделирования. Их работа могла бы способствовать разработке моделей для конкретного пациента. Модели, которые сейчас становятся актуальными в современной медицине.