Teorem o biomedicinski informatiki

Teoretično utemeljena definicija biomedicinske informatike (BMI) je že dolgo manjkala. Charles Friedman je predlagal temeljni teorem biomedicinske informatike, da bi se posvetil temu znanstvenemu področju.Navaja, da je "oseba, ki dela v partnerstvu z informacijskim virom," boljša "kot ista oseba brez pomoči." Friedmanov izrek dejansko ni formalni matematični izrek (ki temelji na odbitku in je sprejet kot resničen), temveč destilacija bistva BMI.

Izrek pomeni, da se biomedicinski informatiki ukvarjajo s tem, kako lahko informacijski viri pomagajo ljudem. Kadar se sklicuje na "osebo" v svojem izreku, Friedman predlaga, da je to lahko posameznik (bolnik, zdravnik, znanstvenik, administrator), skupina ljudi ali celo organizacija.

Poleg tega ima predlagani izrek tri posledice, ki pomagajo bolje definirati informatiko: t

1. Informatika je več o ljudeh kot o tehnologiji. To pomeni, da je treba graditi v korist ljudi.
2. Viri informacij morajo vsebovati nekaj, kar oseba še ne ve. To pomeni, da mora biti vir pravilen in informativen.
3. Interakcija med osebo in virom določa, ali velja izrek. Ta ugotovitev priznava, da tisto, kar vemo o sami osebi ali samo o viru, ne more nujno napovedati rezultata.

Friedmanov prispevek je bil na preprost in razumljiv način opredeljen kot opredelitev BMI. Drugi avtorji pa so predlagali alternativne poglede in dodatke k svojemu izreku. Na primer, profesor Stuart Hunter z univerze Princeton je poudaril vlogo znanstvene metode pri obravnavi podatkov. Skupina znanstvenikov z Univerze v Teksasu se je zavzela tudi za to, da bi opredelitev ITM vključevala idejo, da so informacije v informatiki „podatki plus pomen“. Druge akademske ustanove so podale podrobne definicije, ki so prepoznale multidisciplinarno naravo BMI in se osredotočile na podatke, informacije in znanje v okviru biomedicine.

Izrazi Friedmanovega temeljnega izreka

Koristno je upoštevati izraze izreka v smislu ljudi ali organizacij, ki bi uporabile informacijske vire. Ali je izrek v danem scenariju veljaven, lahko empirično testiramo z randomiziranimi kontroliranimi preskušanji in drugimi študijami.

Spodaj je nekaj primerov, kako bi lahko Friedmanov izrek uporabil v kontekstu trenutnega zdravstvenega varstva z vidika različnih uporabnikov.

Uporabniki pacienta

• Pacient, ki uporablja aplikacijo za opomnike z zdravili, se bo bolj držal svojega režima zdravil kot isti bolnik, ki ne uporablja aplikacije.
• Pacient, ki poskuša izgubiti težo, ki spremlja prehrano in vadbo na pametnem telefonu, bo izgubil večjo težo kot isti bolnik brez aplikacije.
• Pacient, ki uporablja portal bolnika za komunikacijo s svojim zdravnikom, se bo bolj posvetil njegovi oskrbi kot isti bolnik brez portala.
• Pacient, ki uporablja portal bolnika za pregled rezultatov testov, bo izrazil večje zadovoljstvo z njeno oskrbo kot isti bolnik brez portala.
• Bolnik, ki sodeluje na spletnem forumu za revmatoidni artritis, se bo učinkoviteje spopadel z boleznijo kot isti bolnik brez foruma.

Uporabniki klinika

• Pediater, ki uporablja elektronski zdravstveni zapis (EZK) s opomniki o cepljenju, bo verjetno pravočasno naročil cepljenje kot isti zdravnik brez opomnikov.
• Izvajalec nujne medicine, ki ima dostop do lokalne izmenjave zdravstvenih informacij (HIE), bo odredil manj dvojnih testov kot isti ponudnik brez HIE.
• Medicinska sestra, ki uporablja brezžični sistem za prenos vitalnih znakov neposredno v EZK, bo naredila manj dokumentacijskih napak kot ista medicinska sestra brez brezžičnega sistema.
• Vodja primera, ki uporablja register pacientov, bo odkril več bolnikov z nenadzorovano hipertenzijo kot isti vodja primera brez registra.
• Kirurška ekipa, ki uporablja varnostni kontrolni seznam, bo imela manj okužb kirurškega mesta kot ista kirurška ekipa brez kontrolnega seznama. (Upoštevajte, da je kontrolni seznam primer informacijskega vira, ki ga ni treba računalniško voditi.)
• Zdravnik, ki uporablja orodje za klinično podporo pri odločanju (CDS) za odmerjanje antibiotikov, bo verjetneje predpisal ustrezen odmerek antibiotika kot isti zdravnik brez orodja CDS.

Uporabniki zdravstvenih organizacij

• Bolnišnica z računalniškim programom za oceno tveganja za globoko vensko trombozo (DVT) v EZK bo imela manj DVT kot v isti bolnišnici brez programa.
• Bolnišnica z mobilno računalniško platformo za vnos naročil (CPOE) bo imela manj telefonskih naročil kot v isti bolnišnici brez mobilnega CPOE.
• Bolnišnica, ki uporablja HIE za pošiljanje povzetkov razrešnic izvajalcem primarnega zdravstvenega varstva, bo imela manj sprejemov od iste bolnišnice brez HIE.
• Dom za ostarele, ki uporablja senzorske tehnologije, bo imel nižjo stopnjo pacientov kot isti dom za ostarele brez senzorjev.
• Klinika za študente, ki pošilja opomnike za besedilna sporočila, bo dosegla višjo stopnjo cepljenja za humani papiloma virus (HPV) kot klinika brez sistema za sporočila.
• Klinika za podeželje, ki uporablja telemedicino za virtualna posvetovanja s strokovnjaki, bo poslala manj pacientov v urgenco, v primerjavi z isto kliniko brez telemedicine.
• Medicinska praksa s kontrolno ploščo za izboljšanje kakovosti bo brez nadzorne plošče prepoznala vrzeli v zagotavljanju zdravstvenega varstva hitreje kot v isti praksi.

Najnovejše na biomedicinski informatiki

Včasih biomedicinska informatika preučuje kompleksne probleme, ki jih je težko zajeti. To področje vključuje širok spekter raziskav, ki segajo od ocen organizacij do analiz genomskih podatkovnih nizov (npr. Raziskave raka).Uporablja se lahko tudi za razvoj kliničnih modelov napovedi, ki jih podpirajo elektronski zdravstveni zapisi (EZK). Dva znanstvenika z Univerze v Pittsburghu, Gregory Cooper in Shyam Visweswaran, trenutno delata na oblikovanju kliničnih modelov napovedi iz podatkov z uporabo umetne inteligence (AI), strojnega učenja (ML) in Bayesovega modeliranja. Njihovo delo bi lahko prispevalo k razvoju modelov, specifičnih za bolnika. Modeli, ki zdaj postajajo ključni v sodobni medicini.