Ang usa ka kahulugan sa biometikanhon nga mga informatics (BMI) tungod sa dugay nga panahon. Aron magdala og pokus sa niini nga natad sa siyensiya, si Charles Friedman, Ph.D., misugyot sa sukaranang teorema sa biomedical informatics. Kini nag-ingon nga "ang usa ka tawo nga nagtrabaho sa pakigtambayayong sa usa ka kapanguhaan sa kasayuran mao ang 'mas maayo' kay sa walay sama nga tawo." Ang teorema ni Friedman dili usa ka pormal nga mathematical theorem (nga gibase sa pagkunhod ug gidawat nga tinuod), apan usa ka distillation sa diwa sa BMI.
Ang teorema nagpasabot nga ang biomedical informaticians nabalaka kon sa unsang paagi ang mga kapanguhaan sa kasayuran mahimo (o dili) makatabang sa mga tawo. Sa paghisgot sa usa ka 'persona' sa iyang teorema, si Friedman nagsugyot nga mahimo kini usa ka indibidwal ( pasyente , klinika, siyentista, usa ka tagdumala ), grupo sa mga tawo o bisan usa ka organisasyon.
Dugang pa, ang gisugyot nga teorema adunay tulo ka mga corollaries nga makatabang sa paghatag kahulugan sa mga informatics:
- Ang informatics labaw pa mahitungod sa mga tawo kay sa teknolohiya. Kini nagpasabot nga ang mga kahinguhaan kinahanglan tukuron alang sa kaayohan sa katawhan.
- Ang kapanguhaan sa kasayuran kinahanglan maglakip sa usa ka butang nga wala mahibaloi sa tawo. Kini nagsugyot nga ang mga kapanguhaan kinahanglan nga husto ug matulon-anon.
- Ang interaksyon tali sa usa ka tawo ug sa usa ka kahinguhaan nagtino kung ang teorem naghupot. Kini nag-ila nga ang atong nasayran mahitungod sa tawo nga nag-inusara o sa tinubdan nga nag-inusara dili kinahanglan nga makatagna sa resulta.
Ang kontribusyon ni Friedman giila nga nagpunting sa BMI sa usa ka yano ug sayon nga sabton nga paagi. Apan, ang ubang mga awtor misugyot og alternatibong panglantaw ug mga pagdugang sa iyang teorema. Pananglitan, si Propesor Stuart Hunter sa Princeton University mihatag og gibug-aton sa papel sa siyentipikong pamaagi sa pag-atubang sa datos .
Usa ka pundok sa mga siyentipiko gikan sa University of Texas usab nagpasiugda nga ang kahulogan sa BMI kinahanglan maglakip sa ideya nga ang impormasyon sa informatics mao ang 'dugang nga kahulogan'. Ang ubang mga institusyong pang-akademiko naghatag og mga komplikadong paghubit nga nakaila sa multidisciplinary nga kinaiya sa BMI ug naka-focus sa datos, impormasyon, ug kahibalo sa konteksto sa biomedicine.
Mga pagpahayag sa Pundamental nga Teorema ni Friedman
Kini mapuslanon nga ikonsidera ang mga pahayag sa teorema sa mga termino sa mga tawo o mga organisasyon nga mogamit sa mga kapanguhaan sa kasayuran. Kung ang teyorimo tinuod sa usa ka sitwasyon mahimo nga gisulayan sa empirisyo nga adunay kontrolado nga mga pagsulay ug ubang pagtuon.
Sa ubos ang pipila ka mga pananglitan kon sa unsa nga paagi ang teorema ni Friedman mahimong magamit sa konteksto sa kasamtangan nga pag-atiman sa panglawas gikan sa panglantaw sa nagkalain-laing mga tiggamit.
Patient Users
- Ang usa ka pasyente nga naggamit sa usa ka tambal nga pahinumdum app mas masunod sa iyang medisina nga pamaagi kay sa sama nga pasyente nga wala magamit ang app.
- Ang usa ka pasyente nga naningkamot nga mawad-an og gibug-aton kinsa nagsubay sa pagkaon ug ehersisyo sa usa ka smartphone app mawad-an og mas daghang timbang kay sa sama nga pasyente nga wala ang app.
- Ang usa ka pasyente nga naggamit sa usa ka pasyente nga portal nga makigkomunikar sa iyang doktor mas mobati sa iyang pag-atiman kay sa sama nga pasyente nga wala ang portal.
- Ang usa ka pasyente nga naggamit sa usa ka pasyente nga portal sa paglantaw sa mga resulta sa pagsulay magpahayag sa mas taas nga katagbawan sa iyang pag-atiman kay sa sama nga pasyente nga wala ang portal.
- Ang usa ka pasyente nga miapil sa usa ka online forum alang sa rheumatoid arthritis mas epektibo nga makasagubang sa iyang sakit kaysa sa sama nga pasyente nga wala ang forum.
Mga Tigdumala sa Clinician
- Ang usa ka doktor nga naggamit sa usa ka electronic health record (EHR) uban ang mga pahinumdum sa pagbakuna mas lagmit nga mag-order sa tukmang panahon nga pagbakuna kaysa sa usa ka doktor nga walay mga pahinumdom.
- Ang usa ka emergency medicine provider nga adunay access sa usa ka lokal nga health information exchange (HIE) mag-order og dyutay nga mga pagsulay sama sa usa ka provider nga wala ang HIE.
- Ang usa ka nurse kinsa naggamit sa usa ka wireless nga sistema aron sa pagpadala sa mahinungdanon nga mga timailhan direkta ngadto sa EHR makahimo sa mas diyutay nga dokumentasyon nga mga sayup kay sa sama nga nars nga walay wireless nga sistema.
- Ang usa ka case manager nga naggamit sa usa ka pasyente nga pagrehistro makaila sa dugang nga mga pasyente nga adunay dili kontrol sa hypertension kay sa sama nga case manager nga wala ang registry.
- Ang usa ka surgical team nga naggamit sa usa ka safety checklist adunay gamay nga mga impeksiyon sa site sa surgical kaysa sa sama nga surgical team nga walay checklist. ( Timan-i nga ang checklist usa ka ehemplo sa usa ka kapanguhaan sa impormasyon nga dili kinahanglang computerized.)
- Ang usa ka doktor nga naggamit sa clinical decision support (CDS) nga himan alang sa dosis sa antibiotic mas lagmit nga magreseta sa angay nga dosis sa antibiotiko kay sa sama nga doktor nga wala ang tool sa CDS.
Mga Gumagamit sa Panglawas sa Panglawas
- Ang usa ka ospital nga adunay computerized deep venous thrombosis (DVT) risk assessment program sa EHR adunay mas diyutay nga DVT kaysa sa samang ospital nga walay programa.
- Ang usa ka ospital nga adunay mobile computerized physician order entry (CPOE) nga plataporma magkagamay nga mga order sa telepono kaysa sa samang ospital nga walay mobile CPOE.
- Ang usa ka ospital nga naggamit sa HIE aron ipadala ang mga summaries sa pagtangtang ngadto sa mga nag-unang mga nag-atiman sa pag-atiman adunay mas diyutay nga pagbasa kaysa sa samang ospital nga walay HIE.
- Ang usa ka nursing home nga gamit ang sensor nga mga teknolohiya adunay mas ubos nga rate sa pasyente nga mahulog kay sa sama nga balay sa nursing nga walay mga sensor.
- Ang usa ka klinikang panglawas sa estudyante nga nagpadala sa mga pahinumdom sa text makabaton sa mas taas nga rates sa bakuna alang sa human papillomavirus (HPV) kay sa usa ka klinika nga wala ang sistema sa text messaging.
- Ang usa ka rural nga klinika sa kahimsog nga gamit ang telemedicine alang sa mga virtual nga konsultasyon uban sa mga espesyalista magpadala sa mas diyutay nga mga pasyente ngadto sa emergency room, itandi sa sama nga klinika nga walay telemedicine.
- Ang usa ka praktikal nga medikal nga adunay kalidad nga dashboard nga pag-uswag makaila sa mga kal-ang diha sa tagana nga paghatag sa panglawas nga labaw ka paspas kay sa samang praktis nga wala ang dashboard.
Ang Pinakabag-o sa Biomedical Informatics
Usahay ang biomedical informatics magtuon sa komplikadong mga problema nga mahimong lisud makuha. Kini nga field naglakip sa usa ka halapad nga kolor sa pagpanukiduki, gikan sa mga pagsusi sa mga organisasyon ngadto sa genomic nga mga pagtuki sa mga dataset (pananglitan sa panukiduki sa kanser). Mahimo usab kini gamiton aron mapalambo ang mga modelo sa prediksiyon sa klinika, nga gisuportahan sa electronic health records (EHR). Duha ka mga eskolar gikan sa Unibersidad sa Pittsburgh, Gregory Cooper ug Shyam Visweswaran, karon nagtrabaho sa pag-desinyo sa mga modelo sa prediksiyon sa clinical gikan sa data gamit ang artificial intelligence (AI), machine learning (ML) ug Bayesian modeling. Ang ilang trabaho makatampo sa pagpalambo sa mga modelo sa pasyente nga piho. Ang mga modelo nga karon nahimong hinungdan sa modernong medisina.
> Mga Tinubdan:
> Bernstam E, Smith J, Johnson T. Unsa ang biomedical informatics ?. J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. Usa ka "Pundamental nga Teorema" sa Biomedical Informatics . J Am Med Pagpahibalo Assoc. 2009; 16: 169-170.
> Hunter J. Pagpadako sa "Pundamental nga Teorema sa Biomedical Informatics ni Friedman" . J Am Med Pagpahibalo Assoc . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Pagkat-on sa Pamaagi nga Piho nga Predictive Models . Magtuon si J Mach Res . 2010; 11: 3333-3369.