Теоретично обосновано определение на биомедицинската информатика (ИТМ) липсва от дълго време. За да се фокусира върху тази научна област, д-р Чарлз Фридман предложи основната теорема за биомедицинската информатика. Той твърди, че "човек, работещ в партньорство с информационен ресурс, е по-добър от този, който не е подпомогнат." Теоремата на Фридман всъщност не е формална математическа теорема (която се основава на приспадане и се приема за истинска) от същността на ИТМ.
Теоремата предполага, че биомедицинските информатици се интересуват от това как информационните ресурси могат (или не могат) да помогнат на хората. Когато се позовава на "лице" в теоремата си, Фридман предполага, че това може да бъде физическо лице ( пациент , клиницист, учен, администратор ), група хора или дори организация.
Освен това, предложената теорема има три последствия, които помагат по-добре да се дефинира информатиката:
- Информатиката е повече за хората, отколкото за технологиите. Това означава, че ресурсите трябва да бъдат изградени в полза на хората.
- Информационният ресурс трябва да включва нещо, което човек вече не знае. Това предполага, че ресурсът трябва да бъде както правилен, така и информативен.
- Взаимодействието между човек и ресурс определя дали теоремата е в сила. Този следствие разпознава, че това, което знаем само за човека или за ресурса, не може непременно да предскаже резултата.
Приносът на Фридман е признат като определящ ИТМ по лесен и разбираем начин. Други автори обаче предложиха алтернативни гледни точки и допълнения към неговата теорема. Например проф. Стюарт Хънтър от Принстънския университет подчерта ролята на научния метод при обработката на данните .
Една група учени от Тексаския университет също така настояваше, че определението за ИТМ трябва да включва идеята, че информацията в информатиката е "данни плюс значение". Други академични институции предоставиха сложни определения, които разпознаха мултидисциплинарния характер на ИТМ и се съсредоточиха върху данните, информацията и знанията в контекста на биомедицината.
Изрази на фундаменталната теорема на Фридман
Полезно е да се обмислят изрази на теоремата по отношение на хората или организациите, които биха използвали информационните ресурси. Дали теоремата е вярна в даден сценарий може да бъде тествана емпирично с рандомизирани контролирани проучвания и други проучвания.
По-долу са дадени някои примери за това как теоремата на Фридман може да бъде приложена в контекста на настоящите здравни грижи от гледна точка на различните потребители.
Потребители на пациенти
- Пациент, използващ приложение за напомняне за медикаменти, ще бъде по-привързан към режима си на лечение, отколкото към същия пациент, който не използва приложението.
- Пациент, който се опитва да отслабне, който проследява диета и упражнения на смартфон, ще загуби повече тегло от един и същ пациент без приложението.
- Пациент, който използва портал на пациента, за да комуникира със своя лекар, ще се чувства по-ангажиран в грижата си, отколкото един и същ пациент без портала.
- Пациент, който използва портал на пациента, за да види резултатите от тестовете, ще изразява по-голямо удовлетворение от грижата си от същия пациент без портала.
- Пациент, който участва в онлайн форум за ревматоиден артрит, ще се справи по-ефективно с болестта си, отколкото с един и същ пациент без форума.
Клинични потребители
- Педиатър, който използва електронно здравно досие (ЕЗД) с напомняния за ваксинация, ще има по-голяма вероятност да нареди своевременни ваксинации от същия лекар без напомнянията.
- Доставчикът на спешна медицинска помощ, който има достъп до местен здравен информационен обмен (HIE), ще поръча по-малко дублирани тестове, отколкото един и същ доставчик без HIE.
- Сестра, която използва безжична система за предаване на жизнените знаци директно в ЕЗД, ще направи по-малко грешки в документацията, отколкото една и съща медицинска сестра без безжичната система.
- Мениджърът на случаите, използващ регистър на пациенти, ще идентифицира повече пациенти с неконтролирана хипертония, отколкото един и същ мениджър на случаите без регистъра.
- Хирургическият екип, използващ контролен списък за безопасност, ще има по-малко инфекции от мястото на операцията, отколкото един и същ хирургически екип без контролен списък. ( Обърнете внимание, че контролния списък е пример за информационен ресурс, който не се нуждае от компютъризация.)
- Лекар, използващ инструмент за подпомагане на клиничните решения (CDS) за дозиране с антибиотици, е по-вероятно да предпише подходяща доза антибиотик от същия лекар без CDS инструмента.
Потребители на организации за здравеопазване
- Болница с компютърна програма за оценка на риска от дълбока венозна тромбоза (ДВТ) в ЕЗД ще има по-малко ДВТ, отколкото една и съща болница без програмата.
- Болница с мобилна компютъризирана платформа за въвеждане на поръчки за лекар (CPOE) ще има по-малко телефонни нареждания в сравнение със същата болница без мобилна CPOE.
- Болница, която използва HIE, за да изпрати резюмета за освобождаване от отговорност на доставчиците на първична помощ, ще има по-малко реадмисия от тази болница без HIE.
- Домът за медицински сестри, който използва сензорни технологии, ще има по-ниска честота на падане на пациента в сравнение със същия дом без сензорите.
- Студентска клиника, която изпраща напомняния за текстови съобщения, ще постигне по-високи нива на ваксиниране за човешки папиломавирус (HPV), отколкото клиниката без системата за текстови съобщения.
- Клиниката за селско здраве, която използва телемедицината за виртуални консултации със специалисти, ще изпрати по-малко пациенти в спешното отделение, в сравнение със същата клиника без телемедицина.
- Медицинската практика с таблото за подобряване на качеството ще идентифицира пропуските в предоставянето на здравни грижи по-бързо от същата практика без таблото за управление.
Последните по биомедицинска информатика
Понякога биомедицинската информатика изследва сложни проблеми, които трудно могат да бъдат уловени. Това поле включва широк спектър от изследвания, вариращи от оценки на организации до анализи на геномните набори от данни (напр. Изследване на раковите заболявания). Тя може да се използва и за разработване на клинични прогнозни модели, които се поддържат от електронните здравни досиета (ЕЗД). Двама учени от университета в Питсбърг, Грегъри Купър и Шям Вишусваран, понастоящем работят върху проектирането на модели за клинични прогнози от данни, използващи изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и Bayesian моделиране. Работата им може да допринесе за разработването на специфични за пациента модели. Модели, които сега се превръщат в решаваща за съвременната медицина.
> Източници:
> Бернстам Е, Смит Дж., Джонсън Т. Какво е биомедицинска информатика ?. J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. "Основна теорема" на биомедицинската информатика . J Am Med информирайте доц. 2009; 16: 169-170.
> Хънтър Дж. Усъвършенстване на "Фундаменталната теорема на биомедицинската информатика" на Фридман . J Am Med информирайте доц . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Изучаване на специфични модели на прогнозиране . J Mach Научете Res . 2010; 11: 3333-3369.