In teoretysk grûnde definysje fan biomedikaal ynformatika (BMI) fûn foar in lange tiid. Om te rjochtsjen op dit wittenskiplik fjild, Charles Friedman, Ph.D., útstelde it fundamentale teorem fan biomedikaal ynformatika. It seit dat "in persoan dy't wurket yn gearwurking mei in ynformaasjeboarne is" better "as dyselde persoan dy't net bewarre is." Friedman's teorema is net eins in formele mathematyske teorem (dy't basearre is op ôfdieling en wurdt akseptearre as wier), mar in distillaasje fan 'e essinsje fan BMI.
De teory betsjuttet dat biomedyske ynformatika dwaande binne mei hoe't ynformaasjemiddels (of kin net) minsken helpe kinne. As referring op in "persoan" yn syn teorem, suggerearret Friedman dat dit in yndividuele wêze kin (in pasjint , in kliïnten, in wittenskipper, in administrator ), in groep minsken of sels in organisaasje.
Fierder hat it foarstelde teorem trije kollaborateurs dy't helpmiddels better ferbetterje:
- Informatika is mear oer minsken as technology. Dit betsjut dat boarnen boud wurde moatte foar de foardielen fan minsken.
- De ynformaasjefoarsjenning moat wat wêze dat de persoan net al wit. Dit liedt ta dat de boarger beide korrekt en ynformative wurde moat.
- De ynteraksje tusken in persoan en in boarne befestiget oft it teorem hâldt. Dizze kollaborateur erkennt dat wy wat oer de persoan allinich of de boarne allinich kenne kinne it resultaat net altyd foarstelle.
De bydrage fan Friedman is erkend as bepaalde BMI yn in ienfâldige en maklik te ferstânske manier. Dochs hawwe oare auteurs alternative oanpassen en oanfollingen oan syn teorem. Bygelyks, Professor Stuart Hunter fan Princeton University joech de rol fan 'e wittenskiplike metoade by it behanneljen fan gegevens .
In groep wittenskippers fan 'e Universiteit fan Teksas joech ek advokearre dat de definysje fan BMI de opmerking befetsje soe dat ynformaasje yn ynformatika' data plus betsjutting 'is. Oare akademyske ynstellings levere útwreide definysjes dy't de multidissiplinêre aard fan BMI erkend en rjochte op data, ynformaasje en kennis yn it ramt fan biomedicine.
Ekspresjes fan Friedman's Fundamental Teorem
It is handich om útdrukkingen fan 'e sesje te begripen yn' e persoan of organisaasjes dy't de ynformaasjemiddels brûke. Oft it teorem realisearret yn in bepaalde senario kin empirysk hifke wurde mei randomisearre kontrolearre triennen en oare ûndersiken.
Hjirûnder binne inkele foarbylden fan hoe't Friedman's teorem wêze koe yn 'e kontekst fan hjoeddeistige sûnenssoarch út' e perspektyf fan ferskate brûkers.
Patient Users
- In pasjint mei in medikaasje-herinneringsapint sil mear oan har medyske regime komme as de selde pasjint, dy't de app net brûkt.
- In pasjint probearret it gewicht te ferliezen dy't it dieet en it eksploitearjen op in smartphone app sil mear gewicht ferliezen as itselde geduld sûnder de app.
- In pasjint dy't in pasjintportaal brûkt om te kommunisearjen mei syn dokter fielt mear yn 'e soarch as dyselde geduld sûnder it portal.
- In pasjint dy't in pasjinteportaal brûkt om teste-resultaten te besjen sil hegere befrediging útdrukke mei har soarch as deselde geduld sûnder it portal.
- In pasjint dy't in online forum foar rheumatoide arthritis dielnimme sil effektiver mei har sykte effisjoneel as deselde geduld sûnder it forum.
Clinician Users
- In pediatrie mei in elektroanyske sûnensrapport (EHR) mei in ymposium-oanwêzigen sil earder leare wêze op tiidlike yntinsjes as deselde arts sûnder de oanwêzigen.
- In need-medisine-fertsjinwurdiger mei tagong ta in lokale sûnensynformaasje (HIE) sil minder dûbele toetsen as deselde oanbieder sûnder de HIE bestelje.
- In pjutten dy't in draadloze systeem brûke om fereale sektalen direkt yn 'e EHR te stjoeren, sille minder dokumintaasjebelings meitsje as dezelfde krante sûnder it draadloze systeem.
- In saakbehearder mei help fan in pasykregistraasje sil mear pasjinten identifisearje mei ûnkontrollearre hypertensie as deselde gefolch manager sûnder de registering.
- In chirurgyske ploech dy't in feiligens checklist brûke sil minder siergerige side-infeksjes hawwe as itselde chirurgeream sûnder in kontristelist. ( Tink derom dat de checklist in foarbyld is fan in ynformaasjeboarne dy't net nedich is fan komputerjen.)
- In dokter mei help fan in klinyske beslútstipe (CDS) -top foar antibiotika-dosing is earder wierskynlik de passende antibiotika-dosis te prestearjen as deselde dokter sûnder it CDS-ark.
Organisaasjes fan sûnenssoarchorganisaasjes
- In sikehûs mei in kompjûterisearre djippe venoustrombosis (DVT) risiko-evaluaasjeprogramma yn 'e EHR sil minder DVTs hawwe as itselde sikehûs sûnder it programma.
- In sikehûs mei in mobyl-kompetysjearre dokumintopdracht (CPOE)-platfoarm sil minder telefonopsjes hawwe as itselde sikehûs sûnder mobile CPOE.
- In sikehûs dat in HIE brûkt om summarings te stjoeren nei primêre soarchproviders sil minder readmissions hawwe as itselde sikehûs sûnder de HIE.
- In ferpleechhûs mei sensor-technologyen sil in legere taryf fan pasjint falt as itselde ferpleechhûs sûnder de sensor.
- In learkrêft sûnens klinyk dy't ferstjoeren fan berjochten fan berjochten sil hegere faksinaasjes foar minsk papillomavirus (HPV) berikke as in klinyk sûnder it text messagingsysteem.
- In lanlik sûnensklinyk gebrûk mei telemedicine foar firtuele konsultaasjes mei spesjalisten sille minder pasjinten yn 'e helptsjinst stjoere, ferlike mei deselde klinyk sûnder telemedicine.
- In medyske praktyk mei in kwaliteitsferbetteringsbashboard fynt ferskate lappen yn soarchfoarsjenning hieltyd faker as deselde praktyk sûnder it pylk.
De Latest on Biomedical Informatics
Somtidige biomedyske ynformatika ûndersiket komplekse problemen dy't dreech wêze kinne. Dit fjild befettet in brede spektrum fan ûndersiken, ranging fan evaluaasjes fan organisaasjes nei genomyske datasetten analyzes (lykas kankersûndersyk). It kin ek brûkt wurde om klinyske predikaasjemodellen te ûntwikkeljen, dy't stipe wurde troch elektroanyske sûnensrapporten (EHR). Twa gelearden fan 'e Universiteit fan Pittsburgh, Gregory Cooper en Shyam Visweswaran, wurkje op it stuit op kliïnten foar predikaasjemodellen út gegevens mei help fan artificial intelligence (AI), masine learen (ML) en Bayesian modeling. Har wurk koe bydrage oan de ûntwikkeling fan geduldige spesjale modellen. Modellen dy't no krekt wurden binne yn moderne medisinen.
> Boarnen:
> Bernstam E, Smith J, Johnson T. Wat is biomedikaal ynformatika? J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. In "fundamentele teorie" fan biomedikaat ynformatika . J Am Med Inform Assoc. 2009; 16: 169-170.
> Jager J. Friedman's "Fundamentale teorie fan biomedical informatics" . J Am Med Inform Assoc . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Learen ynstânsjes-spesifike foarbyldmjittingen . J Mach Lear Res . 2010; 11: 3333-3369.