คำจำกัดความทางทฤษฎีของข้อมูล biomedical (BMI) ขาดหายไปเป็นเวลานาน เพื่อนำความสนใจไปยังสาขาวิชาทางวิทยาศาสตร์นี้ Charles Friedman, Ph.D. , เสนอทฤษฎีบทมูลฐานของสารสนเทศชีวการแพทย์ "คนที่ทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลมีความ" ดีกว่าคนอื่นที่ไม่มีใครช่วยเหลือ "ทฤษฎีบทของฟรีดแมนไม่ได้เป็นทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ที่เป็นทางการ (ซึ่งอิงกับการหักและเป็นที่ยอมรับว่าเป็นความจริง) แต่เป็นการกลั่น สาระสำคัญของ BMI
ทฤษฎีบทนี้อนุมานได้ว่า informaticians ชีวการแพทย์มีความกังวลว่าทรัพยากรสารสนเทศจะสามารถช่วย (หรือไม่) ได้อย่างไร เมื่อพูดถึง 'คน' ในทฤษฎีบทของเขาฟรีดแมนแนะนำว่านี่อาจเป็นได้ทั้งบุคคล ( ผู้ป่วย นักวิทยาศาสตร์นักวิทยาศาสตร์ ผู้ดูแลระบบ ) กลุ่มคนหรือแม้แต่องค์กร
นอกจากนี้ทฤษฎีบทที่เสนอมีสามข้อที่ช่วยในการกำหนดข้อมูลได้ดีขึ้น:
- สารสนเทศเป็นเรื่องเกี่ยวกับคนมากกว่าเทคโนโลยี นี่หมายความว่าทรัพยากรควรจะสร้างเพื่อประโยชน์ของประชาชน
- แหล่งข้อมูลต้องประกอบด้วยข้อมูลที่บุคคลไม่รู้จัก นี่แสดงให้เห็นว่าทรัพยากรต้องเป็นข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นข้อมูล
- ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคลกับทรัพยากรกำหนดว่าทฤษฎีบทนั้นมีอยู่หรือไม่ ข้อสรุปนี้จะรับรู้ว่าสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับบุคคลเพียงอย่างเดียวหรือทรัพยากรเพียงอย่างเดียวไม่จำเป็นต้องทำนายผล
ผลงานของฟรีดแมนได้รับการยอมรับว่าเป็นการกำหนดค่าดัชนีมวลกายด้วยวิธีง่ายๆและเข้าใจง่าย อย่างไรก็ตามนักเขียนคนอื่น ๆ ได้แนะนำมุมมองทางเลือกและการเพิ่มเติมทฤษฎีบทของเขา ตัวอย่างเช่นศาสตราจารย์ Stuart Hunter ของ Princeton University ได้เน้นถึงบทบาทของวิธีการทางวิทยาศาสตร์เมื่อ จัดการกับข้อมูล
กลุ่มนักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยเท็กซัสสนับสนุนว่าคำจำกัดความของดัชนีมวลกายควรรวมถึงความคิดที่ว่าสารสนเทศในสารสนเทศคือ 'ข้อมูลและความหมาย' สถาบันการศึกษาอื่น ๆ ให้คำจำกัดความที่ซับซ้อนซึ่งเป็นที่รู้จักในสาขาสหสาขาวิชาชีพของ BMI และเน้นข้อมูลข้อมูลและความรู้ในบริบทของ biomedicine
การแสดงออกของทฤษฎีบทพื้นฐานของฟรีดแมน
เป็นประโยชน์ในการพิจารณาการแสดงออกของทฤษฎีบทในแง่ของประชาชนหรือองค์กรที่จะใช้แหล่งข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นทฤษฎีบทที่แท้จริงในสถานการณ์ที่กำหนดสามารถทดสอบเชิงประจักษ์กับการทดลองแบบสุ่มควบคุมและการศึกษาอื่น ๆ
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการใช้ทฤษฎีบทของฟรีดแมนในบริบทของการดูแลสุขภาพในปัจจุบันจากมุมมองของผู้ใช้รายอื่น
ผู้ป่วย
- ผู้ป่วยที่ใช้แอปพลิเคชันการแจ้งเตือนเกี่ยวกับยาจะปฏิบัติตามกฎการใช้ยาของตนมากกว่าผู้ป่วยรายเดิมที่ไม่ใช้แอป
- ผู้ป่วยที่พยายามลดน้ำหนักที่ติดตามอาหารและการออกกำลังกายในแอปสมาร์ทโฟนจะลดน้ำหนักมากกว่าผู้ป่วยรายเดียวกันที่ไม่มีแอป
- ผู้ป่วยที่ใช้พอร์ทัลผู้ป่วยเพื่อสื่อสารกับแพทย์ของเขาจะรู้สึกมีส่วนร่วมในการดูแลมากกว่าผู้ป่วยคนเดิมโดยไม่มีพอร์ทัล
- ผู้ป่วยที่ใช้พอร์ทัลของผู้ป่วยเพื่อดูผลการทดสอบจะแสดงความพึงพอใจในการดูแลของเธอมากกว่าผู้ป่วยรายเดิมที่ไม่มีพอร์ทัล
- ผู้ป่วยที่เข้าร่วมในฟอรัมออนไลน์สำหรับ โรคข้ออักเสบรูมาตอยด์ จะรับมือกับโรคได้ดีกว่าผู้ป่วยรายเดิมที่ไม่มีเวทีสนทนา
ผู้ใช้แพทย์
- กุมารแพทย์ที่ใช้บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) พร้อมกับการแจ้งเตือนการฉีดวัคซีนจะมีแนวโน้มที่จะสั่งการฉีดวัคซีนทันเวลามากกว่าแพทย์คนเดียวกันโดยไม่ต้องแจ้งเตือน
- ผู้ให้บริการด้านการแพทย์ฉุกเฉินที่สามารถเข้าถึงศูนย์ ข้อมูลสุขภาพ ในท้องถิ่น (HIE) จะสั่งการการทดสอบซ้ำน้อยกว่าผู้ให้บริการรายเดียวกันโดยไม่ต้องใช้ HIE
- พยาบาลที่ใช้ระบบไร้สายในการส่งสัญญาณชีพจรเข้าสู่ EHR จะทำให้ข้อผิดพลาดของเอกสารน้อยกว่าพยาบาลเดียวกันโดยไม่มีระบบไร้สาย
- ตัวจัดการกรณีที่ใช้รีจีสทรีผู้ป่วยจะระบุผู้ป่วยที่มีความดันโลหิตสูงที่ไม่สามารถควบคุมได้มากกว่าตัวจัดการกรณีเดียวกันโดยไม่มีรีจิสทรี
- ทีมผ่าตัดที่ใช้รายการตรวจสอบด้านความปลอดภัยจะมีการติดเชื้อในบริเวณผ่าตัดน้อยกว่าทีมศัลยแพทย์เดียวกันโดยไม่มีรายการตรวจสอบ ( โปรดทราบว่ารายการตรวจสอบเป็นตัวอย่างของแหล่งข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องมีการใช้คอมพิวเตอร์)
- แพทย์ที่ใช้เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (CDS) สำหรับการใช้ยาปฏิชีวนะมีแนวโน้มที่จะกำหนดปริมาณยาปฏิชีวนะที่เหมาะสมกว่าแพทย์คนเดิมโดยไม่ใช้เครื่องมือ CDS
ผู้ใช้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพ
- โรงพยาบาลที่มีโปรแกรมประเมินความเสี่ยงในการเกิดภาวะเลือดต่ำในหลอดเลือดดำ (DVT) ใน EHR จะมี DVT น้อยกว่าโรงพยาบาลเดียวกันโดยไม่มีโปรแกรม
- โรงพยาบาลที่มีแพลตฟอร์มใบสั่งแพทย์แบบใช้มือถือแบบเคลื่อนที่ (CPOE) จะมีคำสั่งซื้อทางโทรศัพท์น้อยกว่าโรงพยาบาลเดียวกันโดยไม่มี CPOE เคลื่อนที่
- โรงพยาบาลที่ใช้ HIE เพื่อส่งข้อมูลสรุปการให้บริการไปยังผู้ให้บริการปฐมภูมิจะมีการ readmissions น้อยกว่าโรงพยาบาลเดียวกันโดยไม่มี HIE
- บ้านพักคนชราที่ใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์จะมีอัตราการลดลงของผู้ป่วยต่ำกว่าบ้านพักคนชราเดียวกันโดยไม่มีเซ็นเซอร์
- คลินิกสุขภาพนักเรียนที่ส่งการแจ้งเตือนข้อความจะได้อัตราการฉีดวัคซีนไวรัส human papillomavirus (HPV) สูงกว่าคลินิกที่ไม่มีระบบส่งข้อความ
- คลินิกสุขภาพในชนบทที่ใช้ telemedicine เพื่อให้คำปรึกษาเสมือนจริงกับผู้เชี่ยวชาญจะส่งผู้ป่วยน้อยลงไปที่ห้องฉุกเฉินเมื่อเทียบกับคลินิกเดียวกันโดยไม่มี telemedicine
- การปฏิบัติทางการแพทย์กับแดชบอร์ดด้านการปรับปรุงคุณภาพจะระบุช่องว่างในการดูแลสุขภาพที่รวดเร็วกว่าการปฏิบัติเดียวกันโดยไม่ต้องแดชบอร์ด
ล่าสุดเกี่ยวกับสารสนเทศชีวการแพทย์
บางครั้งการศึกษาทางชีวการแพทย์ศึกษาปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งอาจเป็นเรื่องยากที่จะจับภาพ สาขานี้ประกอบด้วยการวิจัยในวงกว้างตั้งแต่การประเมินขององค์กรจนถึงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจีโนมิก (เช่นการวิจัยโรคมะเร็ง) นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้เพื่อพัฒนารูปแบบการทำนายทางคลินิกซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) นักวิชาการสองคนจากมหาวิทยาลัย Pittsburgh, Gregory Cooper และ Shyam Viswarswaran กำลังทำงานเกี่ยวกับการออกแบบโมเดลการทำนายทางคลินิกจากข้อมูลที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ML) และแบบเบส์ (Bayesian modeling) งานของพวกเขาอาจมีส่วนช่วยในการพัฒนารูปแบบเฉพาะของผู้ป่วย แบบจำลองที่กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญในการแพทย์สมัยใหม่
> แหล่งที่มา:
Bernstam E, Smith J, Johnson T. ข้อมูลทางการแพทย์คืออะไร? J Biomed แจ้ง 2010; 43: 104-110
> Friedman CP "ทฤษฎีบทพื้นฐาน" ของสารสนเทศชีวการแพทย์ J Am Med Inform Assoc. 2009; 16: 169-170
Hunter J. การเพิ่มทฤษฎีบทพื้นฐานของสารสนเทศฟรีชีวการของ Friedman J Am Med Inform Assoc . 2010; 17 (1): 112
> Visweswaran S, Cooper G. การเรียนรู้รูปแบบการคาดเดาที่เฉพาะเจาะจงของอินสแตนซ์ J Mach เรียนรู้ Res 2010; 11: 3333-3369