Biomeditsiini informaatika (BMI) teoreetiliselt põhjendatud määratlus oli pikka aega puudulik. Selle teadusliku valdkonna keskendamiseks pakkus Ph.D. Charles Friedman välja biomeditsiini informaatika fundamentaalse teoreemi. Ta märgib, et "isik, kes töötab koostöös teabeallikaga, on" parem "kui sama isik ei ole abistanud." Friedmani teoreem ei ole tegelikult formaalne matemaatiline teoreem (mis põhineb mahaarvamisel ja on tõene), vaid pigem destilleerimine BMI sisuliselt.
Teoreem näitab, et biomeditsiinitehnikud on mures selle pärast, kuidas teabeallikad võivad (või ei suuda) aidata inimesi. Kui viidates tema teoreemile "inimene", soovitab Friedman, et see võib olla üksikisik ( patsient , arst, teadlane, administraator ), inimeste rühm või isegi organisatsioon.
Lisaks sellele on väljapakutud teoreemil kolm põhjust, mis aitavad informaatika paremini määratleda:
- Informaatika on rohkem inimesi kui tehnoloogia. See tähendab, et ressursse tuleks ehitada inimeste hüvanguks.
- Teaberuum peab sisaldama midagi, mida inimene seda veel ei tea. See näitab, et ressurss peab olema nii õige kui informatiivne.
- Isiku ja ressursi vaheline interaktsioon määrab, kas teoreem jääb kehtima. See järeldus tunnistab, et see, mida me teame ainult üksikisiku või ressursi kohta, ei pruugi tulemust ennustada tingimata.
Friedmani panust tunnistati kehamassiindeksi määratlemisena lihtsal ja kergesti arusaadaval viisil. Kuid teised autorid on esitanud oma teoreemile alternatiivseid seisukohti ja täiendusi. Näiteks Princetoni Ülikooli professor Stuart Hunter rõhutas teadusliku meetodi rolli andmetega tegelemisel .
Texase Ülikooli teadlaste rühm toetas ka seda, et BMI määratlus peaks sisaldama mõistet, et informaatika informatsioon on "data plus meaning". Teised akadeemilised asutused esitasid täpsed määratlused, mis tunnistavad kehamassiindeksi multidistsiplinaarset olemust ning keskendusid biomeditsiini kontekstis andmetele, teabele ja teadmistele.
Friedmani fundamentaalse teoreemi väljendused
Kasulik on kaaluda teoreemi väljendusi inimeste või organisatsioonide puhul, kes kasutavad teabeallikaid. Võimalik, et teoreem kehtib antud stsenaariumi korral, saab empiiriliselt testida randomiseeritud kontrollitud uuringute ja muude uuringutega.
Allpool on mõned näited selle kohta, kuidas Friedmani teoreemi võiks praeguse tervishoiu kontekstis rakendada erinevate kasutajate seisukohalt.
Patsiendi kasutajad
- Ravimi meeldetuletusrakendust kasutav patsient on oma ravimirežiimiga rohkem nõus kui sama patsient, kes ei kasuta rakendust.
- Patsient, kes püüab kehakaalu langetada, kes nutikas telefoni rakenduses jälgib dieedi ja harjutust, kaotab kaalust suurema kaalu kui sama patsient ilma rakenduseta.
- Patsient, kes kasutab patsiendiportaali oma arstiga suhtlemiseks, tunneb oma hooldusega rohkem kaasamist kui patsient ilma portaalita.
- Patsiendid, kes kasutavad katsetulemuste vaatamiseks patsiendiportaali, väljendavad kõrgemat rahulolu oma hooldusega kui patsient ilma portaalita.
- Patsient, kes osaleb reumatoidartriidi veebifoorumis, saab haigusega tõhusamalt toime tulla kui patsient ilma foorumiseta.
Kliiniku kasutajad
- Lapsed, kes kasutavad vaktsineerimise meeldetuletuste elektroonilist tervisekontrolli (EHR), teevad tõenäolisemalt õigeaegse vaktsineerimise korralduse kui sama arst ilma meeldetuletamiseta.
- Haiglaravi pakkuja, kellel on juurdepääs kohalikule terviseteabe vahetusele (HIE), tellib vähem dubleerivaid katseid kui sama teenusepakkuja ilma HIE-ga.
- Õde, kes kasutab raadiosidesüsteemi, et edastada elutähtsaid märke otse elektroonilise tervisekaardis, muudab vähem dokumenteerimisvigu kui sama õde ilma traadita süsteemi.
- Patsiendiregistri abil juhtumikorraldaja tuvastab kontrollimatu hüpertensiooniga rohkem patsiente kui sama juhtumikorraldaja ilma registrita.
- Turvameetmete kontrollnimekirja kasutaval kirurgilisel meeskonnal on vähem kirurgilisi infektsioone kui sama kirurgiline meeskond ilma kontrollnimeta. ( Pange tähele, et kontroll-loend on näide teabeallikast, mida pole vaja arvutiseadistada.)
- Arst, kes kasutab antibiootikumi manustamisel kliiniliste otsuste toetamise (CDS) vahendit, määrab tõenäoliselt sobiva antibiootikumi annuse kui sama arst, kes ei kasuta CDS-i vahendit.
Tervishoiu korralduse kasutajad
- Elektroonilise tervisekahjustusega arvutipõhise süvaveenide tromboosi (DVT) haiguse haiglas on haiglas vähem DVT-d kui sama haigla ilma selle programmita.
- Haigla, millel on mobiilse arvutipõhise arsti tellimuste sisestamise (CPOE) platvorm, on vähem tellimusi telefoniraamatusse kui sama haigla, millel puudub mobiilne CPOE.
- Haigekassa, kes kasutab HIE-d, et saata esmatasandi tervishoiuteenuse osutajatele ülevaatuste kokkuvõtteid, on vähem reumatsioone kui sama haigla, kellel pole HIE-d.
- Anduritehnoloogiate abil hooldajal on patsiendi langus väiksem kui patsient ilma anduriteta.
- Teksti sõnumite meeldetuletust saatvate õpilaste tervisekliinikud saavutavad inimese papilloomiviiruse (HPV) suurema vaktsineerimise määra kui kliinikus ilma tekstisõnumite süsteemita.
- Maarahaigekliinik, kes kasutab telemeditsiini virtuaalsete konsultatsioonide jaoks spetsialistidega, saadab hädaabinõu juurde vähem patsiente, võrreldes samas kliinikus ilma telemeditsiinita.
- Kvaliteedi parandamise juhtpaneeli meditsiinipraktika tuvastab tervishoiuteenuste osutamise lüngad kiiremini kui samad tavad ilma armatuurlaua.
Viimati biomeditsiini informaatika kohta
Mõnikord uurib biomeditsiiniline informaatika kompleksseid probleeme, mida on raske koguda. See valdkond hõlmab laiaulatuslikku uuringut, ulatudes organisatsioonide hinnangutest genoomsete andmekogumite analüüsideni (nt vähiuuringud). Seda saab kasutada ka kliiniliste prognoosimudelite väljatöötamiseks, mida toetavad elektroonilised tervisekaardid (EHR). Kaks Pittsburghi Ülikooli, Gregory Cooper'i ja Shyam Visweswarani õpetlased töötavad hetkel tehisintellekti (AI), masinõppe (ML) ja Bayesi modelleerimisega seotud andmete põhjal kliiniliste prognoosimudelite väljatöötamisel. Nende töö võiks aidata kaasa patsientide konkreetsete mudelite väljatöötamisele. Mudelid, mis muutuvad tänapäeva meditsiinis oluliseks.
> Allikad:
> Bernstam E, Smith J, Johnson T. Mis on biomeditsiiniline informaatika ?. J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. Biomeditsiini informaatika "põhiteoreem" . J Am Med Inform Assoc. 2009; 16: 169-170.
> Hunter J. Friedmani "Biomeditsiinilise informaatiku põhiteooria parandamine" . J Am Med Inform Assoc . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Õppematerjalide spetsiifilised ennustamismudelid . J Mach Õppige Res . 2010; 11: 3333-3369.