Теоретски утемељена дефиниција биомедицинске информатике (БМИ) дуго недостаје. Да би усредсредио пажњу на ово научно поље, Цхарлес Фриедман, Пх.Д., предложио је основну теорему биомедицинске информатике. Она наводи да "особа која ради у партнерству са информацијским ресурсом је" боља "од исте особе која није постојала." Фриедманова теорема заправо није формална математичка теорема (која се заснива на одбитку и прихваћа се као истинита), већ на дестилацију суштине БМИ.
Теорема подразумијева да биомедицински информатичари се баве начинима на које информативни ресурси могу (или не могу) помоћи људима. Када се говори о "особи" у његовој теореми, Фриедман предлаже да то може бити или појединац ( пацијент , клиничар, научник, администратор ), група људи или чак организација.
Штавише, предложена теорема има три утицаја који боље дефинишу информатику:
- Информатика је више о људима од технологије. То подразумијева да се ресурси требају градити у корист људи.
- Информативни ресурс мора укључити нешто што особа не зна. Ово указује на то да ресурс мора бити и правилан и информативан.
- Интеракција између особе и ресурса одређује да ли теорема држи. Овај допринос препознаје да оно што знамо о самој особи или самом ресурсу не може нужно предвидети резултат.
Фридманов допринос је препознат као дефинисање БМИ на једноставан и једноставан начин разумевања. Међутим, други аутори су предложили алтернативне ставове и додатке његовој теореми. На пример, професор Стуарт Хунтер са Универзитета Принцетон нагласио је улогу научног метода када се бави са подацима .
Група научника са Универзитета у Тексасу заговарао је и то да дефиниција БМИ треба да садржи појам да су информације у информатици "подаци плус значење". Друге академске институције пружиле су детаљне дефиниције које су препознале мултидисциплинарност при БМИ и фокусиране на податке, информације и знање у контексту биомедицине.
Изрази Фриедманове фундаменталне теореме
Корисно је узети у обзир изразе теорема у смислу људи или организација које би користиле информативне ресурсе. Да ли теорема важи у датом сценарију, може се емпиријски тестирати са рандомизираним контролисаним студијама и другим студијама.
У наставку су приказани примери како се Фриедманова теорема могла примијенити у контексту тренутне здравствене заштите из перспективе различитих корисника.
Корисници пацијента
- Пацијент који користи апликацију за подсецање лекова биће прикладнији за њен режим лијечења него исти пацијент који не користи апликацију.
- Пацијент који покуша да изгуби тежину који прати дијету и вежбање у апликацији за смартпхоне изгубиће више тежине од истог пацијента без апликације.
- Пацијент који користи портал о пацијенту да комуницира са својим лекаром, осећаће се више ангажован у његовој бриги него исти пацијент без портала.
- Пацијент који користи пацијентски портал за преглед резултата тестова изражаваће више задовољство њеном бригом него истом пацијенту без портала.
- Пацијент који учествује у онлине форуму за реуматоидни артритис ће се ефикасније бори са својом болестом од истог пацијента без форума.
Корисници клиничара
- Педијатар који користи електронски здравствени картон (ЕХР) са подсетницима о вакцинацији биће вероватније да нареди правовремене вакцинације од истог лекара без подсјетника.
- Добављач медицинске помоћи која има приступ локалној размјени здравствене информације (ХИЕ) ће наредити мање дуплих тестова од истог провајдера без ХИЕ-а.
- Медицинска сестра која користи бежични систем за преношење виталних знакова директно у ЕХР ће смањити грешке у документацији од исте медицинске сестре без бежичног система.
- Менаџер случаја који користи регистар пацијената идентификује више пацијената са неконтролисаном хипертензијом од истог менаџера случаја без регистра.
- Хируршки тим који користи листу за безбедност имаће мање хируршких инфекција на месту од истог хируршког тима без контролне листе. ( Имајте на уму да је контролна листа пример информационог ресурса који не мора бити компјутеризован.)
- Лекар који користи алат за подршку клиничке одлуке (ЦДС) за дозирање антибиотика вероватније ће прописати одговарајућу доза антибиотика од истог лекара без алата ЦДС-а.
Корисници организације здравствене заштите
- Болница са компјутеризованим програмом за процену ризика од дубоких венских тромбоза (ДВТ) у ЕХР-у имаће мање ДВТ-а него исте болнице без програма.
- Болница са мобилним компјутеризованим лекарским налогом за унос (ЦПОЕ) платформа имаће мање телефонских налога од исте болнице без мобилног ЦПОЕ-а.
- Болница која користи ХИЕ да пошаље извјештаје о изводјењу испорука примарним здравственим установама имаће мање реадмисија него исте болнице без ХИЕ-а.
- Дом за његу који користи сензорске технологије имаће нижу брзину пацијента него исти дом за његу без сензора.
- Студијска здравствена амбуланта која шаље СМС подсетнике постижеће веће стопе вакцинације за људски папилома вирус (ХПВ) него клиника без система размене текстуалних порука.
- Рурална здравствена клиника која користи телемедицину за виртуелне консултације са специјалистима ће послати мање пацијената у хитну помоћ, у поређењу са истом клиником без телемедицине.
- Медицинска пракса са контролним панелом за побољшање квалитета ће идентификовати недостатке у пружању здравствене заштите брже од исте праксе без контролне табле.
Најновије о биомедицинској информатици
Понекад биомедицинска информатика испитује комплексне проблеме које је тешко заробити. Ово поље укључује широк спектар истраживања, од евалуација организација до анализе геномских података (нпр. Истраживање рака). Такође се може користити за израду модела клиничке прогнозе, које подржавају електронске здравствене евиденције (ЕХР). Два научника са Универзитета у Питтсбургху, Грегори Цоопер и Схиам Висвесваран, тренутно раде на пројектовању модела клиничких предвиђања из података помоћу вештачке интелигенције (АИ), машинског учења (МЛ) и Баиезијског моделирања. Њихов рад могао би допринијети развоју модела специфичних за пацијенте. Модели који сада постају кључни у савременој медицини.
> Извори:
> Бернстам Е, Смитх Ј, Јохнсон Т. Шта је биомедицинска информатика? Ј Биомед Информ . 2010; 43: 104-110.
> Фриедман ЦП. "Основна теорема" биомедицинске информатике . Ј Ам Мед Информ Ассоц. 2009; 16: 169-170.
> Хунтер Ј. Развијајући Фриедманову "Фундаментну теорему биомедицинске информатике" . Ј Ам Мед Информ Ассоц . 2010; 17 (1): 112.
> Висвесваран С, Цоопер Г. Учење предиктивних модела специфичних за случај. Ј Мацх Леарн Рес . 2010; 11: 3333-3369.