Biomedikal informatika (BKİ) nəzəriyyəsinin əsaslandırılmış tərifi uzun müddətdir çatışmırdı. Bu elmi sahəyə bəzi diqqət yetirmək üçün Ph.D. Charles Friedman biyomedikal informatika əsas teoremi təklif etmişdir. "İnformasiya resursu ilə əməkdaşlıq edən bir şəxs eyni şəxsdən asılı olmayaraq" daha yaxşıdır "deyir. Fridman teoremi əslində rəsmi bir riyazi teorem deyildir (bu, həddindən artıq dayanıqlı və doğru qəbul edilir), əksinə bir distilasiya BMİ-nin mahiyyəti.
Teorem, biyomedikal məlumatlandırıcıların informasiya qaynaqlarının insanlara necə kömək edə biləcəyini (və ya edə bilməyəcəyindən) narahat olduğunu göstərir. Onun teoremində bir "şəxs" söz edərkən Friedman bu fərdi (bir xəstə , klinisyen, alim, administrator ), bir qrup insan və ya hətta bir təşkilat ola bilər.
Bundan əlavə, təklif olunan teoremdə informatika daha yaxşı müəyyənləşdirməyə kömək edən üç nəticə var:
- İnformatika insanlardan texnologiyadan çoxdur. Bu, resursların insanların xeyrinə qurulmasını nəzərdə tutur.
- Məlumat mənbəyi şəxsin artıq bilmədiyi bir şeyi daxil etməlidir. Bu, resursun həm düzgün, həm də informativ olması tələb olunur.
- Bir şəxs və resurs arasındakı qarşılıqlı əlaqə teoremi müəyyənləşdirdiyini müəyyən edir. Bu nəticə, şəxsin tək başına və ya tək bir qayda ilə əlaqədar bildiyimiz şeyin nəticə verməsini mütləq proqnozlaşdırmır.
Fridmanın qatqısı, BMI'yi sadə və asan başa düşən bir şəkildə müəyyən etmək kimi tanındı. Lakin, digər müəlliflər onun teoreminə alternativ fikir və əlavələr təklif etdilər. Məsələn, Princeton Universitetinin professoru Stüart Hunter məlumatlarla məşğul olduqda elmi metodun rolunu vurğuladı.
Texas Universitetindən bir qrup alim həmçinin BMİ-nin tərifinin informatika məlumatlarının 'məlumatların mənfi mənası' olduğu anlayışını ehtiva etməsini müdafiə etdi. Digər akademik qurumlar BKİ-nin multidisiplinar təbiətini qəbul edən və məlumat, məlumat və biliklərə biyomedikal kontekstdə diqqət yetirən ətraflı təriflər vermişdir.
Fridmanın əsas teoreminin ifadələri
Teorem ifadələrini informasiya qaynaqlarından istifadə edən insanlar və təşkilatlar baxımından nəzərə almaq faydalıdır. Bu teoremin verilmiş bir ssenaridə doğru olub-olmaması empirik olaraq randomizə edilmiş sınaqlarla və digər tədqiqatlarla sınaqdan keçirilə bilər.
Fridman teoreminin mövcud sağlamlıq baxımından müxtəlif istifadəçilər baxımından necə tətbiq olacağına dair bəzi nümunələr aşağıda verilmişdir.
Xəstə İstifadəçilər
- Bir dərmanı xatırladan tətbiq edən bir xəstə, tətbiqini istifadə etməyən eyni xəstəyə nisbətən daha dərindən müalicə rejiminə uyğundur.
- Bir pəhriz izləyən və smartfon tətbiqində istifadə edən bir xəstə, kilo verməyə çalışan bir xəstə, tətbiq olmadan eyni xəstədən daha çox kilo verməyəcək.
- Xəstə portalını həkimlə ünsiyyət üçün istifadə edən bir xəstə, portal olmadan eyni xəstəyə nisbətən daha çox qayğı göstərəcəkdir.
- Xəst xəstəliyindən istifadə edən xəstə, test nəticələri göstərmək üçün portalı olmayan xəstəyə nisbətən daha çox məmnuniyyətini bildirir.
- Romatoid artrit üçün onlayn forumda iştirak edən xəstə xəstəliyi ilə eyni xəstəyə nisbətən daha effektiv olur.
Kliniki İstifadəçilər
- Bir pediatrician, elektronik sağlamlıq rekordunu (EHR) istifadə edərək, aşılama xatırlatmaları ilə eyni xəstəxanadan xəbərdarlıq etmədən vaxtında vaccini sifariş verə bilər.
- Yerli sağlamlıq məlumat mübadiləsinə (HIE) giriş imkanı olan bir təcili tibbi yardımçı HİE olmadan eyni provayderdən daha az dublikat testi verəcək.
- Simsiz sistemdən həyati əlamətləri birbaşa EHR-ə ötürmək üçün istifadə edən bir tibb bacısı simsiz sistem olmadan eyni tibb bacısına nisbətən daha az sənədləşmə səhv edəcək.
- Bir xəstə qeyd kitabçasını istifadə edən bir müdir müdiri, qeydiyyatdan keçmədən eyni nəzarətçi olmadan daha çox nəzarətsiz hipertansiyonu olan xəstələri müəyyən edəcək.
- Təhlükəsizliyə nəzarət siyahısı istifadə edən cərrahi qrup bir yoxlama siyahısı olmadan eyni cərrahi qrupdan daha az cərrahi site infeksiyasına sahib olacaqdır. ( Kontrol siyahısının kompyuterləşdirilməsinə ehtiyac olmayan bir informasiya qaynağı nümunəsidir).
- Antibiotik dozası üçün klinik qərar dəstəyi (CDS) vasitəsi istifadə edən bir həkim, CDS aləti olmadan eyni həkimdən daha uyğun antibiotik dozasını təyin etmək ehtimalı daha çoxdur.
Səhiyyə Təşkilatının İstifadəçiləri
- EHR-in kompüterləşdirilmiş dərin venoz tromboz (DVT) risk qiymətləndirmə proqramı olan bir xəstəxana proqram olmadan eyni xəstəxanaya nisbətən daha az DVT-lərə sahib olacaqdır.
- Mobil kompüterləşdirilmiş həkim sifariş girişi (CPOE) platforması olan bir xəstəxana mobil CPOE olmadan eyni xəstəxanaya nisbətən daha az telefon sifarişləri alacaq.
- HİE-dən birincil tibbi təminatçının axıdılması xülasələrini göndərmək üçün istifadə edən bir xəstəxana HİE olmadan eyni xəstəxanadan daha az oxunuşa sahib olacaq.
- Sensor texnologiyaları istifadə edən bir qocaman evində xəstə daha aşağı dərəcəsi alacaq, sensorlar olmadan həmin qocalar evinə düşür.
- Mətn mesajı xatırlatmaları göndərən bir tələbə sağlamlıq klinikası, mətn mesajlaşma sistemi olmadan bir klinikadan daha çox insan papillomavirüs (HPV) üçün daha yüksək aşılama dərəcələri əldə edəcək.
- Təcrübəli mütəxəssislərlə virtual məsləhətləşmələr üçün telemedicinin istifadə etdiyi kənd səhiyyə klinikası telemedisinsiz eyni klinikaya nisbətən daha az xəstəni fövqəladə vəziyyətə göndərir.
- Keyfiyyətin təkmilləşdirilməsi panosuna malik bir tibbi təcrübə, sağlamlıq baxımından boşluqları, panodasız eyni tətbiqdən daha sürətlə müəyyən edəcək.
Biyomedikal İnformatika üzrə Sonuncu
Bəzi hallarda biyomedikal informatika kompleks problemləri ələ keçirmək çətin ola bilər. Bu sahə geniş diametrli tədqiqat sahələrini əhatə edir, təşkilatların genomik məlumat bazasına dair analizlərindən (məsələn, kanser tədqiqatları) qədərdir. Bu, həmçinin elektron sağlamlıq qeydləri (EHR) tərəfindən dəstəklənən klinik proqnozlaşdırma modellərini inkişaf etdirmək üçün də istifadə edilə bilər. Pittsburgh Universitetindən iki alim, Gregory Cooper və Shyam Visweswaran, hazırda süni intellekt (AI), maşın öyrənmə (ML) və Bayesian modelləşdirməsindən istifadə edən məlumatlardan klinik proqnozlaşdırma modelləri hazırlamaq üzərində çalışır. Onların işi xəstəyə xüsusi modellərin inkişafına kömək edə bilər. İndi müasir tibbdə vacib olan modellər.
> Mənbələr:
Bernstam E, Smith J, Johnson T. Biomedikal informatika nədir? J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. Biomedikal informatika "əsas teoremi" . J Am Med Inform Dos. 2009; 16: 169-170.
> Hunter J. Fridmanın "Biyomedikal İnformatika Fundamental Teoremi" nin gücləndirilməsi . J Am Med Inform Dos . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Instance-Specific Predictive Models öyrənmək . J Mach Learn Res . 2010; 11: 3333-3369.