Ang isang teoretikong pinagtibay na kahulugan ng biomedical informatics (BMI) ay kulang sa isang mahabang panahon. Upang magdala ng ilang pagtuon sa larangang pang-agham na ito, si Charles Friedman, Ph.D., ay nagpanukala ng pangunahing teorema ng mga biomedical informatics. Sinasabi nito na "ang isang taong nagtatrabaho sa pakikipagtulungan sa isang mapagkukunan ng impormasyon ay 'mas mahusay' kaysa sa walang katulad na taong iyon." Ang teorema ni Friedman ay hindi talaga isang pormal na mathematical theorem (na batay sa pagbabawas at tinanggap bilang totoo), kundi isang paglilinis ng kakanyahan ng BMI.
Ang teorama ay nagpapahiwatig na ang biomedical informaticians ay nababahala sa kung paano ang mga mapagkukunan ng impormasyon ay maaaring (o hindi) makakatulong sa mga tao. Kapag tumutukoy sa isang 'tao' sa kanyang teorama, nagpapahiwatig si Friedman na maaaring ito ay isang indibidwal (isang pasyente , isang clinician, isang siyentipiko, isang tagapangasiwa ), isang grupo ng mga tao o kahit isang samahan.
Higit pa rito, ang ipinanukalang teorama ay may tatlong mga corollaries na makakatulong na tukuyin ang mas mahusay na informatics:
- Ang mga impormasyon ay higit pa tungkol sa mga tao kaysa sa teknolohiya. Ito ay nagpapahiwatig na ang mga mapagkukunan ay dapat na itinayo para sa kapakinabangan ng mga tao.
- Dapat isama ng mapagkukunang impormasyon ang isang bagay na hindi pa alam ng tao. Ito ay nagpapahiwatig na ang mapagkukunan ay kailangang maging parehong tama at nagbibigay-kaalaman.
- Ang pakikipag-ugnayan sa pagitan ng isang tao at isang mapagkukunan ay tumutukoy kung ang teorama ay may hawak. Kinikilala ng corollary na ang alam natin tungkol sa taong nag-iisa o mapagkukunan lamang ay hindi maaaring mahulaan ang resulta.
Ang kontribusyon ni Friedman ay kinikilala bilang pagtukoy sa BMI sa isang simple at madaling maunawaan na paraan. Gayunpaman, ang iba pang mga may-akda ay nagmungkahi ng mga alternatibong pananaw at mga karagdagan sa kanyang teorama. Halimbawa, idiniriin ni Propesor Stuart Hunter ng Princeton University ang papel na ginagampanan ng pang-agham na pamamaraan kapag nakikipag-ugnayan sa data .
Ang isang pangkat ng mga siyentipiko mula sa University of Texas ay nagtaguyod din na ang kahulugan ng BMI ay dapat isama ang paniwala na ang impormasyong nasa informatics ay 'data plus meaning'. Ang iba pang mga institusyong pang-akademiko ay nagbibigay ng detalyadong mga kahulugan na nakilala ang multidisciplinary na katangian ng BMI at nakatuon sa data, impormasyon, at kaalaman sa konteksto ng biomedicine.
Mga Ekspresyon ng Pangunahing Teorema ni Friedman
Ito ay kapaki-pakinabang upang isaalang-alang ang mga expression ng teorama sa mga tuntunin ng mga tao o mga organisasyon na gamitin ang mga mapagkukunan ng impormasyon. Kung ang teorama ay tapat sa isang naibigay na sitwasyon ay maaaring empirically nasubok sa randomized kinokontrol na mga pagsubok at iba pang mga pag-aaral.
Nasa ibaba ang ilang mga halimbawa kung paano maaaring gamitin ang teorema ni Friedman sa konteksto ng kasalukuyang pangangalagang pangkalusugan mula sa pananaw ng iba't ibang mga gumagamit.
Mga Pasyenteng Gumagamit
- Ang isang pasyente na gumagamit ng app ng paalala ng gamot ay magiging mas malasakit sa kanyang panggagamot na pamumuhay kaysa sa parehong pasyente na hindi gumagamit ng app.
- Ang isang pasyente na sinusubukang mawalan ng timbang na sumusubaybay sa pagkain at ehersisyo sa isang smartphone app ay mawawalan ng mas maraming timbang kaysa sa parehong pasyente nang walang app.
- Ang isang pasyente na gumagamit ng isang pasyente portal upang makipag-usap sa kanyang manggagamot ay pakiramdam mas nakatuon sa kanyang pag-aalaga kaysa sa parehong pasyente na walang portal.
- Ang isang pasyente na gumagamit ng isang pasyente portal upang tingnan ang mga resulta ng pagsusulit ay magpapahayag ng mas mataas na kasiyahan sa kanyang pangangalaga kaysa sa parehong pasyente nang walang portal.
- Ang isang pasyente na nakikilahok sa isang online na forum para sa rheumatoid arthritis ay mas epektibong makayanan ang kanyang sakit kaysa sa parehong pasyente nang walang forum.
Mga Gumagamit ng Clinician
- Ang isang pedyatrisyan na gumagamit ng electronic health record (EHR) na may mga paalala sa bakuna ay mas malamang na mag-order ng mga napapanahong pagbabakuna kaysa sa parehong manggagamot na walang mga paalala.
- Ang isang provider ng emergency na gamot na may access sa isang lokal na impormasyon sa kalusugan ng palitan (HIE) ay mag-order ng mas kaunting dobleng mga pagsubok kaysa sa parehong provider nang walang HIE.
- Ang isang nars na gumagamit ng isang wireless na sistema upang magpadala ng mga mahahalagang palatandaan nang direkta sa EHR ay gagawa ng mas kaunting mga dokumentasyon ng mga error kaysa sa parehong nars na walang wireless na sistema.
- Ang isang case manager na gumagamit ng isang pasyente pagpapatala ay makilala ang higit pang mga pasyente na may hindi nakokontrol na hypertension kaysa sa parehong tagapamahala ng kaso nang walang pagpapatala.
- Ang isang kirurhiko koponan na gumagamit ng isang checklist sa kaligtasan ay magkakaroon ng mas kaunting mga operasyon ng impeksiyon sa site kaysa sa parehong kirurhiko koponan na walang checklist. ( Tandaan na ang checklist ay isang halimbawa ng isang mapagkukunan ng impormasyon na hindi kailangang makompyuter.)
- Ang isang doktor na gumagamit ng isang clinical decision support (CDS) na tool para sa dosis ng antibyotiko ay mas malamang na magreseta ng naaangkop na dosis ng antibyotiko kaysa sa parehong manggagamot na walang tool ng CDS.
Mga gumagamit ng Pangangalagang Pangkalusugan
- Ang isang ospital na may computerized deep venous thrombosis (DVT) na programa sa pagtatasa ng panganib sa EHR ay magkakaroon ng mas kaunting DVT kaysa sa parehong ospital na walang programa.
- Ang isang ospital na may mobile computerized order ng doktor entry (CPOE) platform ay magkakaroon ng mas kaunting mga order ng telepono kaysa sa parehong ospital na walang mobile CPOE.
- Ang isang ospital na gumagamit ng isang HIE upang magpadala ng mga buod ng paglabas sa mga tagapagbigay ng pangunahing pangangalaga ay magkakaroon ng mas kaunting mga readmissions kaysa sa parehong ospital na walang HIE.
- Ang isang nursing home na gumagamit ng mga teknolohiya ng sensor ay magkakaroon ng mas mababang rate ng pasyente na babagsak kaysa sa parehong nursing home na walang sensor.
- Ang isang klinikang pangkalusugan ng mag-aaral na nagpapadala ng mga paalala ng text message ay makakakuha ng mas mataas na mga rate ng bakuna para sa human papillomavirus (HPV) kaysa sa isang klinika na walang sistema ng text messaging.
- Ang isang rural na klinika sa kalusugan gamit ang telemedicine para sa mga virtual na konsultasyon sa mga espesyalista ay magpapadala ng mas kaunting mga pasyente sa emergency room, kumpara sa parehong klinika na walang telemedicine.
- Ang isang medikal na kasanayan na may kalidad na dashboard pagpapabuti ay makilala ang mga puwang sa pagbibigay ng healthcare sa mas mabilis kaysa sa parehong kasanayan nang walang dashboard.
Ang Pinakabagong sa Biomedical Informatics
Kung minsan ang mga biomedical informatics ay nag-aaral ng mga kumplikadong problema na maaaring mahirap makuha. Kasama sa larangan na ito ang malawak na pagsasaliksik, mula sa mga pagsusuri ng mga organisasyon sa mga pinag-aaralan ng mga genomic dataset (hal. Pananaliksik sa kanser). Maaari din itong gamitin upang bumuo ng mga modelo ng klinikal na hula, na sinusuportahan ng mga electronic health record (EHR). Dalawang iskolar mula sa Unibersidad ng Pittsburgh, Gregory Cooper at Shyam Visweswaran, ay kasalukuyang nagtatrabaho sa pagdidisenyo ng mga modelo ng kinalabasan ng klinika mula sa data gamit ang artipisyal na katalinuhan (AI), machine learning (ML) at Bayesian modeling. Ang kanilang trabaho ay maaaring mag-ambag sa pagpapaunlad ng mga partikular na modelo ng pasyente. Mga modelo na ngayon ay nagiging mahalaga sa modernong gamot.
> Pinagmulan:
> Bernstam E, Smith J, Johnson T. Ano ang biomedical informatics ?. J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. Isang "Pangunahing Teorema" ng Biomedical Informatics . J Am Med Inform Assoc. 2009; 16: 169-170.
> Hunter J. Pagpapaunlad ng "Pangunahing Teorem ng Biomedical Informatics" ni Friedman . J Am Med Inform Assoc . 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Mga Halimbawa ng Predictive Models . J Mach Learn Res . 2010; 11: 3333-3369.