Biyomedikal Bilişim Teoremi
İçindekiler:
- Friedman’ın Temel Teoreminin İfadeleri
- Hasta kullanıcıları
- Klinisyen Kullanıcıları
- Sağlık Örgütü Kullanıcıları
- Biyomedikal Bilişimdeki Son
Algoritma Nasıl Öğrenilir? (Eylül 2024)
Teorik olarak topraklanmış bir biyomedikal bilişim tanımı (BMI) uzun zamandır yoktu. Bu bilimsel alana odaklanmak için, Charles Friedman, Ph.D., biyomedikal bilişimin temel teoremini önermiştir.“Bir bilgi kaynağı ile ortaklaşa çalışan bir kişinin aynı kişiden yardım edilmeden“ daha iyi ”olduğunu belirtir. Friedman'ın teoremi aslında resmi bir matematik teoremi değil (tümdengelime dayalı ve doğru olarak kabul edilir) değil, bir damıtmadır. BMI özünün.
Teorem, biyomedikal bilişimcilerin, bilgi kaynaklarının insanlara nasıl yardım edebileceği (ya da edemeyeceği) ile ilgilendiğini ima ediyor. Teoreminde bir “kişiye” atıfta bulunarak, Friedman bunun bir birey (bir hasta, bir klinisyen, bir bilim adamı, bir yönetici), bir grup insan veya bir organizasyon olabileceğini öne sürüyor.
Ayrıca, önerilen teorem, bilişimi daha iyi tanımlamaya yardımcı olan üç ana bağa sahiptir:
- Bilişim teknolojiden çok insanlarla ilgilidir. Bu, kaynakların insanların yararı için inşa edilmesi gerektiği anlamına gelir.
- Bilgi kaynağı, kişinin bilmediği bir şeyi içermelidir. Bu, kaynağın hem doğru hem de bilgilendirici olması gerektiğini göstermektedir.
- Bir kişi ile bir kaynak arasındaki etkileşim, teoremin tutup tutmayacağını belirler. Bu sonuç, yalnız kişi veya kaynak hakkında bildiklerimizin sonucu kesin olarak tahmin edemediğini kabul eder.
Friedman’ın katkısı BMI’yi basit ve anlaşılması kolay bir şekilde tanımlamak olarak kabul edildi. Ancak, diğer yazarlar teoremine alternatif bakış açıları ve eklemeler önerdiler. Örneğin, Princeton Üniversitesi'nden Profesör Stuart Hunter, verilerle uğraşırken bilimsel yöntemin rolünü vurguladı. Teksas Üniversitesi'nden bir grup bilim adamı da BMI'nin tanımının bilişimdeki bilgilerin “veri artı anlam” olduğu fikrini içermesi gerektiğini savundu. Diğer akademik kurumlar, BKİ'nin multidisipliner doğasını tanıyan ve biyotıp bağlamında veri, bilgi ve bilgiye odaklanan ayrıntılı tanımlar sağlamıştır.
Friedman’ın Temel Teoreminin İfadeleri
Teorem ifadelerini bilgi kaynaklarını kullanacak kişi veya kuruluşlar açısından değerlendirmek yararlı olacaktır. Teoremin belirli bir senaryoda doğru olup olmadığı, randomize kontrollü çalışmalarla ve diğer çalışmalarla ampirik olarak test edilebilir.
Aşağıda Friedman’ın teoreminin mevcut sağlık bakımı bağlamında farklı kullanıcılar açısından nasıl uygulanabileceğine dair bazı örnekler verilmiştir.
Hasta kullanıcıları
- Bir ilaç hatırlatma uygulaması kullanan bir hasta, uygulamayı kullanmayan aynı hastaya göre ilaç rejimine daha bağlı kalacaktır.
- Bir akıllı telefon uygulamasında diyet izleyen ve egzersiz yapan kilo vermeye çalışan bir hasta, uygulama olmadan aynı hastadan daha fazla kilo kaybedecektir.
- Hekimiyle iletişim kurmak için hasta portalı kullanan bir hasta, portalı olmayan aynı hastaya göre onun bakımıyla daha fazla ilgilenecektir.
- Test sonuçlarını görüntülemek için bir hasta portalı kullanan bir hasta, portalı olmayan aynı hastaya göre onun bakımından daha yüksek memnuniyet elde edecektir.
- Romatoid artrit için çevrimiçi bir foruma katılan bir hasta, forumu olmayan aynı hastadan daha fazla hastalıkla başa çıkacaktır.
Klinisyen Kullanıcıları
- Aşı hatırlatmalarıyla birlikte elektronik sağlık kaydı (EHR) kullanan bir çocuk doktorunun, hatırlatmalar olmadan aynı aşıdan zamanında aşı siparişi verme olasılığı daha yüksektir.
- Yerel bir sağlık bilgi alışverişine (HIE) erişimi olan bir acil durum ilaç sağlayıcısı, HIE'siz aynı sağlayıcıdan daha az çift test isteyecektir.
- Hayati belirtileri doğrudan AİHS'ye iletmek için bir kablosuz sistem kullanan bir hemşire, kablosuz sistem olmadan aynı hemşireden daha az dokümantasyon hatası yapacaktır.
- Bir hasta sicilini kullanan bir vaka yöneticisi, kontrolsüz hipertansiyonu olan hastaları, aynı vaka yöneticisine göre daha fazla tanımlayacaktır.
- Güvenlik kontrol listesi kullanan bir cerrahi ekip, kontrol listesi olmayan aynı cerrahi ekipten daha az cerrahi bölge enfeksiyonuna sahip olacaktır. (Kontrol listesinin, bilgisayarlaştırılması gerekmeyen bir bilgi kaynağı örneği olduğunu unutmayın.)
- Antibiyotik dozlama için klinik karar destek (CDS) aracı kullanan bir doktorun, uygun antibiyotik dozunu CDS aracı olmadan aynı doktordan daha reçete etmesi daha muhtemeldir.
Sağlık Örgütü Kullanıcıları
- AİHM'de bilgisayarlı derin ven trombozu (DVT) risk değerlendirme programı olan bir hastane, programsız aynı hastaneden daha az DVT'ye sahip olacaktır.
- Mobil bilgisayarlı doktor sipariş girişi (CPOE) platformuna sahip bir hastanede mobil CPOE olmayan aynı hastaneden daha az telefon siparişi verilecektir.
- Birinci basamak hizmet sağlayıcılarına taburcu özetleri göndermek için bir HIE kullanan bir hastanede, HIE'siz aynı hastaneden daha az okuma yapılabilir.
- Sensör teknolojilerini kullanan bir bakım evi, sensörler olmadan aynı bakım evinden daha düşük bir hasta düşme oranına sahip olacaktır.
- Metin mesajı hatırlatmaları gönderen bir öğrenci sağlığı kliniği, insan papilloma virüsü (HPV) için aşılama oranlarını, metin mesajlaşma sistemi olmayan bir klinikten daha yüksek elde edecektir.
- Teletıp uzmanları ile sanal istişarelerde kullanılan bir kırsal sağlık kliniği, teletıpsız aynı kliniğe kıyasla, acil servise daha az hasta gönderecektir.
- Kalite iyileştirme kontrol paneline sahip tıbbi bir uygulama, sağlık hizmeti sunumundaki boşlukları kontrol paneli olmadan aynı uygulamadan daha hızlı tanımlayacaktır.
Biyomedikal Bilişimdeki Son
Bazen biyomedikal bilişim, yakalanması zor olabilecek karmaşık problemleri inceler. Bu alan, kuruluşların değerlendirmesinden genomik veri kümesi analizlerine (örneğin, kanser araştırması) kadar geniş bir araştırma yelpazesini içerir.Elektronik sağlık kayıtları (EHR) tarafından desteklenen klinik tahmin modellerini geliştirmek için de kullanılabilir. Pittsburgh Üniversitesi'nden Gregory Cooper ve Shyam Visweswaran'dan iki bilgin, şu anda yapay zeka (AI), makine öğrenmesi (ML) ve Bayesian modelleme kullanarak verilerden klinik tahmin modelleri tasarlamak için çalışıyor. Çalışmaları hastaya özel modellerin geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Modern tıpta günümüzde çok önemli olan modeller.
Biyomedikal Mühendisi Nasıl Olunur?
Biyomedikal mühendisi olmakla ilgileniyor musunuz? Biyoloji, mühendislik ve tıptan hoşlanıyorsanız, biyomedikal mühendisi olarak bir kariyer sizin için olabilir.