Hiji harti téoritis-grounded of informatika Kalautan (BMI) ieu kurang keur lila. Mawa sababaraha fokus ka sawah ilmiah ieu, Charles Friedman, Ph.D, diusulkeun central dasar informatika Kalautan. Ieu nandeskeun yén "hiji jalma digawé di partnership kalawan sumberdaya informasi nyaéta 'hadé' ti nu baé sarua unassisted". Teorema Friedman urang téh sabenerna hiji téoréma formal matematis (anu dumasar kana deduksi na katampi salaku leres), tapi rada distilasi a tina hakekat BMI.
central nu ngakibatkeun yen informaticians Kalautan anu prihatin ku sabaraha sumber informasi bisa (atawa bisa) ngabantu jalma. Lamun ngarujuk kana hiji 'jalma' dina teorema Na, Friedman nunjukkeun yen ieu boh bisa jadi hiji individu (a sabar , clinician a, élmuwan a, hiji administrator ), sakelompok jalma atawa malah hiji organisasi.
Saterusna, central diusulkeun boga tilu corollaries nu mantuan ngartikeun informatika hadé:
- Informatika nyaéta ngeunaan jalma ti téhnologi. Ieu ngakibatkeun yen sumber kudu diwangun pikeun kapentingan urang.
- The sumberdaya informasi kedah ngawengku hal jalmi teu acan terang. Ieu nunjukkeun yen sumberdaya nu perlu jadi duanana bener jeung informatif.
- Interaksi antara hiji jalma jeung sumberdaya hiji nangtukeun upami teorema nu nahan. corollary Ieu sadar yén naon urang terang ngeunaan jalma nu nyalira atanapi sumberdaya waé bisa merta ngaduga hasilna.
kontribusi Friedman urang geus dipikawanoh salaku watesan BMI dina cara basajan tur gampang-to-ngarti. Sanajan kitu, pangarang lianna geus ngusulkeun sudut pandang alternatif na tambahan keur central-Na. Contona, Professor Stuart Hunter of Princeton Universitas emphasized peran métode ilmiah lamun kaayaan data .
Hiji grup élmuwan ti Universitas Teksas ogé advocated yén harti BMI kedah ngawengku anggapan yen informasi dina informatika nyaeta 'data tambah harti'. institusi akademis sejenna disadiakeun definisi elaborate anu dipikawanoh alam multidisciplinary of BMI sarta fokus kana data, informasi, jeung pangaweruh dina konteks biomedicine.
Ungkapan tina central dasar Friedman urang
Éta mangpaat mertimbangkeun ungkapan tina central dina watesan jalma atawa organisasi nu bakal nganggo sumber informasi. Naha teorema nu nyepeng leres dina skenario dibikeun tiasa dites jadi émpiris kalawan percobaan dikawasa randomized sarta studi lianna.
Di handap ieu aya sababaraha conto kumaha teorema Friedman urang bisa dilarapkeun dina konteks kasehatan ayeuna ti perspektif pamaké béda.
Pamaké sabar
- Hiji pasien maké panginget aplikasi nginum obat bakal leuwih adherent mun regimen nginum obat nya ti sabar sarua teu maké aplikasi anu.
- A sabar nyoba leungit beurat anu ngalacak diet jeung latihan dina aplikasi smartphone bakal leungit leuwih beurat ti sabar sarua tanpa aplikasi nu.
- Hiji pasien anu ngagunakeun portal sabar pikeun ngahubung sareng dokter na bakal ngarasa leuwih aktipitas care na ti sabar sarua tanpa portal teh.
- Hiji pasien anu ngagunakeun portal sabar pikeun nempo hasil tés bakal nganyatakeun kapuasan luhur kalayan perawatan nya ti sabar sarua tanpa portal teh.
- Hiji pasien anu ngiring dina forum online pikeun rematik rheumatoid bakal Cope leuwih éféktif jeung panyakit nya ti sabar sarua tanpa forum.
Pamaké Clinician
- A pediatrician ngagunakeun hiji catetan kaséhatan éléktronik (EHR) kalawan panginget vaksinasi bakal leuwih gampang mesen vaccinations timely batan dokter sarua tanpa panginget.
- Hiji panyadia ubar darurat kalayan aksés ka lokal bursa informasi kaséhatan (HIE) baris mesen duplikat pangsaeutikna tés ti panyadia sarua tanpa HIE.
- Hiji Mantri anu ngagunakeun sistem wireless pikeun ngirimkeun tanda vital langsung kana EHR bakal nyieun kasalahan dokuméntasi kurang ti éta Mantri sarua tanpa sistem wireless.
- A manajer hal maké pendaptaran sabar bakal nangtukeun leuwih penderita hipertensi uncontrolled ti manajer hal sami tanpa pendaptaran.
- Hiji tim bedah maké Daptar pariksa kaamanan kudu inféksi situs bedah kurang ti tim bedah sami tanpa Daptar pariksa a. (Catetan yen Daptar pariksa dina conto hiji sumberdaya informasi nu teu perlu Komputerisasi.)
- Hiji dokter maké alat decision support klinis (CD) pikeun dosing antibiotik anu leuwih gampang nulis resep teh dosis antibiotik luyu batan dokter sarua tanpa alat CD.
Pamaké Organisasi Kamanusaan sarta Studi Kaséhatan
- Hiji rumah sakit kalayan program assessment résiko komputerisasi thrombosis venous jero (DVT) dina EHR kudu DVTs kurang ti RS sarua tanpa program.
- Hiji rumah sakit ku platform mobile komputerisasi urutan dokter Éntri (CPOE) kudu pesenan telepon kurang ti RS sarua tanpa CPOE mobile.
- Hiji rumah sakit anu ngagunakeun hiji HIE ngirim summaries ngurangan kana panyadia perawatan primér kudu readmissions kurang ti RS sarua tanpa HIE.
- Hiji imah asuhan ngagunakeun téknologi sensor kudu laju handap sabar ragrag ti imah asuhan sami tanpa sensor.
- A klinik kaséhatan murid anu ngirimkeun panginget pesen téks bakal ngahontal ongkos vaksinasi luhur pikeun papillomavirus manusa (HPV) ti klinik tanpa sistem olahtalatah teks.
- A klinik kaséhatan désa maké telemedicine pikeun consultations maya jeung spesialis bakal dikirim penderita pangsaeutikna ka kamar darurat, dibandingkeun jeung klinik sarua tanpa telemedicine.
- A prakték médis ku dasbor pamutahiran kualitas baris nangtukeun sela di rezeki Podomoro leuwih cepet ti praktek sarua tanpa dasbor.
The panganyarna dina Kalautan Informatika
Kadangkala informatika Kalautan ngulik masalah kompléks nu bisa jadi hésé pikeun moto. widang ieu kaasup ambahan nu lega na panalungtikan, mimitian ti Panakawan organisasi pikeun nganalisa datasets génomik (misalna ieu panalungtikan kanker). Éta ogé bisa dipaké pikeun ngamekarkeun model prediksi klinis, nu ayeuna keur dirojong ku rékaman kaséhatan éléktronik (EHR). Dua sarjana ti Universitas Pittsburgh, Gregory Cooper jeung Shyam Visweswaran, ayeuna dipake dina ngarancang model prediksi klinis tina data ngagunakeun kecerdasan jieunan (AI), mesin diajar (ML) jeung modeling Bayesian. karya maranéhanana bisa nyumbang kana ngembangkeun model sabar-spésifik. Model nu kiwari jadi krusial di ubar modern.
> Sumber:
> Bernstam E, Smith J, Adang T. Naon informatika Kalautan ?. J Biomed ngawartosan. 2010; 43: 104-110.
> Friedman CP. A "dasar teorema" tina Kalautan Informatika . J Am Med ngawartosan Assoc. 2009; 16: 169-170.
> Hunter J. Ningkatkeun Friedman urang "teorema dasar tina Kalautan Informatika" . J Am Med ngawartosan Assoc. 2010; 17 (1): 112.
> Visweswaran S, Cooper G. Learning conto-spésifik Models duga . J Mach Diajar res. 2010; 11: 3333-3369.