バイオメディカル情報学定理

理論医学的情報学（BMI）の理論的に定義された定義は、長い間欠けていました。 この科学分野に焦点を当てるために、Charles Friedman博士は、生物医学情報学の基本定理を提案した。 フリードマンの定理は実際に公式の数学定理（公理に基づいており、真実として受け入れられる）ではなく、むしろ蒸留であるBMIの本質の

この定理は、生物医学の情報科学者が、情報資源がどのように人々を助けることができるか（または不可能であるか）と関係していることを暗示している。 フリードマンは、これが個人（ 患者 、臨床家、科学者、 管理者 ）、人々のグループ、または組織であってもよいということを、彼の定理の中で「人」と呼ぶときに示唆します。

さらに、提案された定理には、情報学をよりよく定義するのに役立つ3つの帰結があります。

1. インフォマティクスは、技術よりも人に関するものです。 これは、人々の利益のためにリソースを構築すべきであることを意味します。
2. 情報資源には、その人がまだ知らないものが含まれていなければならない。 これは、リソースが正確で有益である必要があることを示唆しています。
3. 人とリソースとの相互作用によって、定理が成立するかどうかが決まります。 この結果は、単独で、またはリソースだけについて知っていることが、必ずしも結果を予測することができないことを認識しています。

フリードマンの貢献は、簡単で分かりやすい方法でBMIを定義するものとして認識されています。 しかし、他の著者は、彼の定理に代わる視点と追加を示唆している。 たとえば、プリンストン大学のスチュアート・ハンター教授は、 データを扱う際の科学的方法の役割を強調しました。

テキサス大学の科学者グループは、BMIの定義には、情報科学の情報が「データプラスの意味」であるという考えを含めるべきだと提唱した。 他の学術機関は、BMIの学際的性質を認識し、生物医学の文脈におけるデータ、情報、知識に焦点を当てた精巧な定義を提供した。

フリードマンの基本定理の表現

情報リソースを使用する人や組織の定理の表現を考えることは有益です。 定理が与えられたシナリオに当てはまるかどうかは、ランダム化比較試験および他の研究によって経験的に試験することができる。

以下は、異なるユーザーの観点から、現在のヘルスケアのコンテキストでフリードマンの定理を適用する方法の例です。

患者のユーザ

• 投薬リマインダーアプリを使用している患者は、そのアプリを使用していない同じ患者よりも投薬レジメンに忠実になります。
• スマートフォンアプリでダイエットや運動を追跡する体重を減らそうとする患者は、アプリなしで同じ患者よりも体重を減らすでしょう。
• 患者ポータルを使用して医師と通信する患者は、ポータルを持たない同じ患者よりも、自分のケアにもっと関わっているように感じるだろう。

• 検査結果を見るために患者ポータルを使用する患者は、ポータルを持たない同じ患者よりも、彼女のケアに対する満足度が高いであろう。
• 関節リウマチのオンラインフォーラムに参加している患者は、フォーラムのない同じ患者よりも彼女の病気に効果的に対処します。

臨床家のユーザー

• 予防接種リマインダを備えた電子健康記録（EHR）を使用している小児科医は、リマインダーを持たない同じ医師よりもタイムリーな予防接種を注文する可能性が高くなります。
• 地元の健康情報交換 （HIE）にアクセスできる緊急医療提供者は、HIEのない同じプロバイダーよりも重複検査を少なくします。

• バイタルサインをEHRに直接送信するために無線システムを使用する看護師は、無線システムを持たない同じ看護師よりも、文書化エラーを少なくします。
• 患者レジストリを使用する症例管理者は、コントロールされていない高血圧の患者を、レジストリのない同じ症例管理者よりも多く同定する。
• 安全チェックリストを使用している手術チームは、チェックリストのない同じ外科チームよりも手術部位の感染が少ないでしょう。 （ チェックリストはコンピュータ化する必要のない情報リソースの例であることに注意してください）。
• 抗生物質投与のための臨床的決定支援（CDS）ツールを使用する医師は、CDSツールなしで同じ医師よりも適切な抗生物質用量を処方する可能性が高い。

ヘルスケア組織のユーザー

• EHRにおけるコンピュータ化深部静脈血栓症（DVT）リスクアセスメントプログラムを有する病院は、プログラムなしで同じ病院より少ないDVTを有するであろう。
• モバイルコンピュータ化医師オーダーエントリー（CPOE）プラットフォームを備えた病院は、モバイルCPOEを使用しない同じ病院より電話注文が少なくなります。
• HIEを使用してプライマリケア提供者に退院要約を送る病院は、HIEのない同じ病院よりも少ない入院率を有するであろう。
• センサ技術を使用する老人ホームは、センサなしの同じ老人ホームよりも患者の転倒率が低い。
• テキストメッセージのリマインダーを送信する学生健康診療所は、テキストメッセージシステムを持たない診療所よりも、ヒトパピローマウイルス（HPV）の予防接種率が高くなります。
• 専門医との仮想相談に遠隔医療を使用している田舎の保健医療院は、遠隔医療のない同じ診療所と比較して、救急室への患者数が少なくなります。
• 品質改善ダッシュボードを備えた医療行為は、ダッシュボードなしで同じ医療よりも迅速に医療提供のギャップを特定します。

最新の医用情報学

バイオメディカルインフォマティクスでは、捕らえにくい複雑な問題を研究することがあります。 この分野には、組織の評価からゲノムデータセット分析（例：癌研究）に至るまで、幅広い研究が含まれています。 また、電子健康記録（EHR）によってサポートされている臨床予測モデルの開発にも使用できます。 ピッツバーグ大学のグレゴリー・クーパー（Gregory Cooper）とシャーマム・ヴィスワワワン（Shyam Visweswaran）の2人の学者は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ベイジアンモデリングを用いたデータから臨床予測モデルを設計しています。 彼らの研究は、患者固有のモデルの開発に貢献する可能性がある。 現代医学において重要なものとなっているモデル。

>出典：

> Bernstam E、Smith J、Johnson T.生物医学情報学とは何ですか？ J Biomed Inform 。 2010; 43：104-110。

>フリードマンCP。 バイオメディカル情報学の "基本定理"バイオメディカル情報学の "基本定理" 。 J Am Med Inform Assoc。 2009; 16：169-170。

>ハンターJ. フリードマンの「生物医学情報学の基礎定理」を強化する 。 J Am Med Inform Assoc 。 2010; 17（1）：112。

> Visweswaran S、Cooper G. インスタンス固有の予測モデルの学習 。 J Mach Learn Res 。 2010; 11：3333-3369。