生物醫學信息學定理

生物醫學信息學(BMI)的理論基礎定義很長一段時間缺乏。 為了給這個科學領域帶來一些焦點,Charles Friedman博士提出了生物醫學信息學的基本定理。 它指出“一個與信息資源合作的人比同一個人沒有幫助的人更好”。弗里德曼的定理實際上並不是一個形式化的數學定理(它是基於推論並被接受為真的),而是一種精餾BMI的本質。

這個定理意味著生物醫學信息學家關心信息資源如何能夠(或不能)幫助人們。 當弗里德曼在他的定理中提到一個“人”時,他認為這可能是一個人( 病人 ,臨床醫生,科學家, 管理者 ),一群人甚至一個組織。

此外,所提出的定理有三個推論來幫助更好地定義信息學:

  1. 信息學更多的是關於人而不是技術。 這意味著資源應該為人們的利益而建立。
  2. 信息資源必須包括這個人不知道的東西。 這表明該資源需要既正確又內容豐富。
  3. 人與資源之間的相互作用決定了定理是否成立。 這種推論意識到,我們只知道這個人或僅靠資源知道什麼不一定能預測結果。

弗里德曼的貢獻被認為是以一種簡單易懂的方式定義了BMI。 但是,其他作者已經提出了他的定理的替代觀點和補充。 例如,普林斯頓大學的斯圖爾特亨特教授在處理數據時強調科學方法的作用。

得克薩斯大學的一組科學家也主張BMI的定義應該包括信息學中的信息是'數據加意義'的概念。 其他學術機構提供了詳細的定義,承認BMI的多學科性質,並側重於生物醫學背景下的數據,信息和知識。

弗里德曼基本定理的表達

根據使用信息資源的人員或組織考慮表達定理是有用的。 在一個給定的情況下,定理是否成立可以通過隨機對照試驗和其他研究進行實證檢驗。

下面是從不同用戶的角度來看弗里德曼定理如何應用於當前醫療保健環境的一些例子。

患者用戶

臨床醫生用戶

衛生保健組織用戶

生物醫學信息學最新進展

有時,生物醫學信息學研究難以捕捉的複雜問題。 該領域包括廣泛的研究範圍,從組織評估到基因組數據集分析(如癌症研究)。 它也可以用於開發臨床預測模型,這些模型正在得到電子健康記錄(EHR)的支持。 匹茲堡大學的Gregory Cooper和Shyam Visweswaran兩位學者目前正在使用人工智能(AI),機器學習(ML)和貝葉斯建模從數據設計臨床預測模型。 他們的工作可能有助於患者特定模型的開發。 現在在現代醫學中變得至關重要的模型。

>來源:

> Bernstam E,Smith J,Johnson T.什麼是生物醫學信息學? J Biomed通知 2010; 43:104-110。

>弗里德曼CP。 生物醫學信息學的“基本定理” 美國醫學通訊聯合會。 2009; 16:169-170。

> Hunter J. 增強弗里德曼的“生物醫學信息學的基本定理” 美國醫學通訊聯合會 2010; 17(1):112。

> Visweswaran S,Cooper G. 學習實例特定的預測模型 J馬克學習Res 2010; 11:3333-3369。