Biomedicinsk informatik teorem

En teoretiskt grundad definition av biomedicinsk informatik (BMI) saknades länge. För att föra ett visst fokus på detta vetenskapliga område föreslog Charles Friedman, Ph.D., den grundläggande stämningen för biomedicinsk informatik. Det står att "en person som arbetar i partnerskap med en informationsresurs är" bättre "än samma person oassisterad." Friedmans teorem är inte egentligen en formell matematisk teori (som är baserad på avdrag och accepteras som sann), utan snarare en destillation av kärnan i BMI.

Statsen innebär att biomedicinska informatörer är oroade över hur informationsresurser kan (eller inte kan) hjälpa människor. När han hänvisar till en "person" i sin teorem, föreslår Friedman att detta antingen kan vara en individ ( patient , kliniker, forskare, administratör ), en grupp människor eller till och med en organisation.

Dessutom har den föreslagna stolen tre konsekvenser som bidrar till att bättre definiera datateknik:

  1. Informatik handlar mer om människor än teknik. Detta innebär att resurser ska byggas till gagn för människor.
  2. Informationsresursen måste innehålla något som personen inte redan vet. Detta tyder på att resursen måste vara både korrekt och informativ.
  3. Samspelet mellan en person och en resurs bestämmer om teoreminnehållet. Denna följd erkänner att det vi vet om personen ensam eller resursen ensam inte nödvändigtvis kan förutsäga resultatet.

Friedmans bidrag har erkänts som att definiera BMI på ett enkelt och lättförståeligt sätt. Andra författare har dock föreslagit alternativa synpunkter och tillägg till hans ståndpunkt. Till exempel betonade professor Stuart Hunter från Princeton University rollen som den vetenskapliga metoden vid hantering av data .

En grupp vetenskapsmän från University of Texas föreslog också att definitionen av BMI bör innefatta uppfattningen att information i datateknik är "data plus meaning". Andra akademiska institutioner gav utarbetade definitioner som erkände BMI: s tvärvetenskapliga karaktär och fokuserade på data, information och kunskaper inom biomedicin.

Uttryck av Friedmans grundläggande ståndpunkt

Det är användbart att överväga uttryck av teorem när det gäller de personer eller organisationer som skulle använda informationsresurserna. Huruvida ståndpunkten är sant i ett givet scenario kan testas empiriskt med randomiserade kontrollerade studier och andra studier.

Nedan följer några exempel på hur Friedmans teorem kan tillämpas inom ramen för den nuvarande vården från olika användares perspektiv.

Patientanvändare

Kliniker Användare

Hälsovårdsorganisation Användare

Det senaste om biomedicinsk informatik

Ibland studerar biomedicinsk informatik komplicerade problem som kan vara svåra att fånga. Detta fält innehåller ett brett spektrum av forskning, allt från utvärderingar av organisationer till genomiska datasetanalyser (t.ex. cancerforskning). Det kan också användas för att utveckla kliniska prediktionsmodeller, som stöds av elektroniska journaler (EHR). Två forskare från University of Pittsburgh, Gregory Cooper och Shyam Visweswaran arbetar för närvarande med att utforma kliniska prediktionsmodeller från data med hjälp av artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och Bayesian modellering. Deras arbete kan bidra till utvecklingen av patientspecifika modeller. Modeller som nu blir viktiga inom modern medicin.

> Källor:

> Bernstam E, Smith J, Johnson T. Vad är biomedicinsk informatik ?. J Biomed Inform . 2010; 43: 104-110.

> Friedman CP. En "grundläggande stämning" för biomedicinsk informatik . J Am Med Inform Assoc. 2009; 16: 169-170.

> Hunter J. Förbättra Friedmans "Grundläggande teori om biomedicinsk informatik" . J Am Med Inform Assoc . 2010; 17 (1): 112.

> Visweswaran S, Cooper G. Lärande instansspecifika prediktiva modeller . J Mach Learn Res . 2010; 11: 3333-3369.