Особенности медицинских данных - раздел Медицина, МЕДИЦИНСКАЯ ИНФОМАТИКА КАК НАУКА. СТАНДАРТНЫЕ ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ Первым Шагом, Предваряющим Собственно Статистический Анализ, Является Исследо...
Первым шагом, предваряющим собственно статистический анализ, является исследование типа данных, основными из которых являются количественные и качественные.
Качественные данные подразделяются на порядковые, или ранговые (например, тяжесть проявлений заболевания), и классификационные, или номинальные (например, перенесенные заболевания, классы ксенобиотиков). Процедура ранжирования данных, т.е. упорядочивания их в соответствии с числовыми градациями, проводится в возрастающем, либо в нисходящем ряду значений. Число градаций, характеризующих данные, не должно быть излишне большим, так как в этом случае увеличивается элемент субъективности.
При обработке данных часто приходится переводить качественные данные в количественные. В свою очередь количественные данные могут подвергаться квантованию в зависимости от поставленной задачи (для выделения интервалов, соответствующих различным состояниям, например температура нормальная, субфебрильная, высокая и др.), и тогда они становятся аналогичны качественным шкалированным.
В случае пропусков информации (отсутствующие данные) нельзя использовать так называемое «обнуление», т.е. приписывать кодовое число нуль, так как это в большинстве случаев совпадает с кодированием нормы по данному признаку. Также методически неверно использовать среднее по классу, особенно при малых выборках, так как классы далеко не всегда являются однородными (гомогенными). Предпочтительно исключать такие наблюдения или кодировать пропущенные данные специальным знаком (числом) при условии, что «обход» таких «значений» предусмотрен в программе, т.е. обработка проводится только по известным значениям данных.
В клинической и экспериментальной медицинской практике исследователь реже употребляет слово «данные», но чаще — «параметры» или «переменные», ставя между этими понятиями знак равенства.
Нужно отличать понятие «переменная» от понятия «признак»: температура тела — параметр (переменная), температура тела более 37° С — признак (человек нездоров). Переменные бывают непрерывными и дискретными, в том числе, дихотомическими (принимающими одно из двух значений, например «здоров — болен»).
В клинической практике переменные часто описываются шкалами. Как было отмечено ранее, шкалы бывают качественными (сознание ясное, спутанное и т.д.), классификационными (цвет кожных покровов — розовые, синюшные, желтушные, характер хрипов в легких — сухие, влажные мелкопузырчатые, крупнопузырчатые и т.д.) и количественные, в том числе интервальные, порядковые, балльные.
Интервальные переменные (например, ударный объем, мл: 50 — 80, менее 50, более 80) полезно использовать для решения конкретной клинической задачи. Их также можно переводить в порядковые (на основе построения шкал), но лучше (при наличии возможности и если это не противоречит смыслу решаемой задачи) использовать собственно количественные значения переменной.
Балльные шкалы получают по-разному: после предварительной математической обработки, на основе чисто клинической оценки параметра, комбинированным способом.
Как правило, затруднения в отнесении параметров к количественным или качественным не возникают. Гораздо сложнее при переводе качественных данных в количественные, когда реально нужно определить «вес» градаций качественного параметра. Не всегда правомерен вариант «в лоб»: 1, 2, 3, 4 и т.д. (но не более девяти значений, исходя из известного закона в области психологии, определяющего пределы способности человека к переработке информации). Часто для получения реальных «весов» параметров необходимо проводить дополнительное исследование.
Особым типом данных являются даты. Бывает, что по смыслу работы с ними приходится производить действия (например, определять, сколько времени прошло между соседними исследованиями), поэтому нужно следить, чтобы они записывались в определенном формате.
Важен вопрос о точности измерения и представления медицинских параметров. Понятно, что точность исходных данных определяется точностью метода и(или) прибора, с помощью которых осуществляется измерение.
В описательной статистике при работе с медицинскими данными необходимо поступать следующим образом: с одной стороны, не допускать потерь информации исходно — использовать данные с той точностью, которая имеет место при измерении; с другой — при представлении результатов статистической обработки данных не приводить избыточной информации — в большинстве случаев достаточно той точности представления информации, что и в исходных данных, либо использования одного Дополнительного разряда. Обычно при предъявлении числовых данных указываются два знака после запятой. Исключением являются случаи представления констант и весовых коэффициентов функций, полученных в результате многомерного анализа (например, дискриминантного); тогда в результирующих таблицах обязательно должны приводиться все цифры после запятой.
Следует остановиться на еще одной особенности медицинских данных.
В математической статистике выводы основаны на допущении: то, что верно на случайной выборке, верно и для генеральной совокупности, из которой она получена.
Генеральная совокупность — это набор данных, описывающих нечто всеобъемлющее, например все дети, живущие на планете Земля, вся совокупность пациентов, которые могли бы получать определенный препарат и т. п.
Выборка — часть генеральной совокупности, описывающая ее с той или иной долей погрешности.
Часто сформировать истинно случайную выборку из генеральной совокупности не представляется возможным в силу того, что для выполнения требований репрезентативности объекты исследования (пациенты) должны проживать на разных континентах земного шара. Проведение таких исследований в настоящее время возможно, однако в силу существенных физиологических различий между людьми, живущими в разных уголках планеты, может быть потерян клинический смысл исследования. Это утверждение справедливо для достаточно широко распространенных в настоящее время международных мультицентровых исследований, посвященных, например, метаболическому синдрому, в которых принимают участие крупные отечественные центры и институты. В таких случаях выборка должна быть репрезентативна к исследуемой популяции (населению РФ или определенных, этнически сходных, регионов России).
Современная технология статистического анализа данных включает:
1) постановку задачи и планирование исследования: составление детального плана сбора исходных данных, определение характера выборки;
2) подготовку данных;
3) выбор методов обработки данных;
4) проведение анализа данных;
5) интерпретацию и представление результатов анализа.
Суть современной технологии обработки медицинских данныхс помощью методов математической статистики и их последующей интерпретации кратко изложена в подразд. 3.3 — 3.5.
В настоящее время в своей профессиональной деятельности врач любой специальности при решении задач медицинской науки и практики обязательно... Предлагаемый учебник принципиально отличается от издавав шихся ранее учебных... В гл дана подробная историческая справка Рассматриваются науки на основе которых зародилась медицинская...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Особенности медицинских данных
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
АИС — автоматизированная информационная система
АРМ — автоматизированное рабочее место АС — автоматизированная система
АСУ — автоматизированная система управления
АЦП — а
Исторический обзор
Прежде чем начать изучать МИ, следует узнать ее историю. Слово «кибернетика» в Древней Греции означало науку об искусстве управления и относилось к управлению кораблями. В СССР в середине ХХ в. киб
Место медицинской информатики в здравоохранении
Информатика как самостоятельная наука появилась в конце XX в. Хотя, как удачно заметил Г. А. Хай (2007), информатика су шествовала с момента возникновения человеческого общества, но не имела этого
Применение текстового редактора в медицинских задачах
В предыдущей главе уже упоминалось, что при решении задач медицинской информатики можно использовать стандартные программные средства, хотя все чаще для этого применяют специально разработанные п
Применение электронных таблиц при работе с медицинскими данными
Табличные процессоры (электронные таблицы) — удобное средство для проведения расчетов, построения диаграмм и анализа данных. Наиболее распространенные электронные таблицы MS Excel имеют бол
Программные средства математической статистики
Математическая статистика — универсальный инструмент для анализа любых данных, в том числе экспериментальных клинических и биомедицинских. Но выбираемый метод должен отвечать поставленной цели и
Использование методов математической статистики для анализа данных
В учебном издании по медицинской информатике было бы излишне приводить подробные описания методов математической статистики, тем более что в последние годы вышло достаточно большое количество спец
Интерпретация и представление полученных результатов
В настоящее время написание клинического отчета, научной статьи и тем более диссертации невозможно без грамотного представления результатов, полученных с помощью методов математической статистики
Понятие телемедицины
Телемедицина и Интернет, не являясь в прямом смысле составными частями медицинской информатики, характеризуются общими тенденциями развития.
Создание региональных и федеральных сетей опир
Этапы становления российской телемедицины
На первом этапе становления отечественной телемедицины (1960-1990-е гг.) появились такие достижения, как телеметрическая оценка параметров жизнедеятельности космонавтов, международные телеме
Телеконсультирование, теленаблюдение и телепомощь
Чрезвычайно важно организовывать телемедицинскую консультативную помощь в отношении социально значимых и трудно дифференцируемых заболеваний. Телеконсультации и телеконсилиумы с участием группы вра
Дистанционное обучение
Дистанционное преподавание все шире распространяется в развитых и развивающихся странах. Оно приобретает особое значение для повышения квалификации в связи с ускорением развития медицинской науки
Медицинские ресурсы сети интернет
Интернет — всемирная ИС, т.е. совокупность разных сетей, построенных на базе протокола TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet P-Protocol), т.е. протокола управления передачей в сети,
Общие требования к информационным медицинским системам
Основным документом, определяющим требования и порядок разработки АС (в том числе медицинских), является техническое задание (ТЗ).
Техническое задание на АС может включать следующие подра
Моделирование и использование моделей в медицине
Модель — это создаваемое человеком подобие изучаемого объекта (макет, изображение, схема, карта, словесное описание, математическое представление и т.п.). Метод моделирования состоит в исследован
Медико-технологические системы и их особенности
Медико-технологические системы — это системы, обеспечивающие обработку и анализ информации, представленной в электронной форме, для поддержки принятия решений и информационной поддержки медицинс
Особенности интеллектуальных автоматизированных рабочих мест
Интеллектуальное АРМ — это программный продукт, в котором некоторая часть или все модули поддержки процесса принятия решений реализованы с использованием систем, основанных на знаниях (экспертных
Специализированные рабочие места
Понятие «типовое АРМ» базируется на общих принципах его построения и функционирования. Это необходимое условие для разработки совместимых АРМ. Такой подход не исключает, однако, того, что в реальн
Информационно-технологические системы диспансерного наблюдения
Автоматизированные системы диспансерных осмотров населения могут быть как самостоятельными (для поддержки первичной диспансеризации или массовых медицинских осмотров), так и являться составной час
Электронная история болезни
Электронная история болезни (ЭИБ) — это информационная система, обеспечивающая автоматизацию ведения и формирования медицинской документации, оперативный обмен между участниками ЛДП и поддержку и
Права доступа к информации и конфиденциальность медицинских данных
К информации БД медицинских ИТС в силу своей деятельности имеют доступ многочисленные пользователи — от врачей (и даже медицинских сестер) до руководителей здравоохранения различного уровня. И это
Концепции разработки информационных систем лечебных учреждений
За рубежом внедрение АИС учрежденческого уровня достаточно давно считается совершенно необходимой и естественной составляющей деятельности здравоохранения. В развитых странах АИС ЛПУ разрабатываю
Функциональное назначение учрежденческих систем
Основной целью информатизации ЛПУ является повышение эффективности их деятельности: улучшение качества профилактического и лечебно-диагностического процессов, сокращение времени на их проведение
Технологические решения
В настоящее время в крупных медицинских учреждениях России успешно внедряются несколько десятков различных АИС ЛПУ, разработанных с использованием разных технологических решений. Рассмотрим некот
Информационно-аналитические системы
Информационно-аналитическая система — это система, обеспечивающая наряду с процессами сбора, накопления, хранения, поиска и статистической обработки информации формально-содержате
Географические информационные системы
Географическая информационная (геоинформационная) система (ГИС) — это система визуального представления географически или координатно «привязанной» проблемно-орие
Федеральные системы мониторинга состояния здоровья
Федеральная информационная система мониторинга состояния здоровья — это комплекс проблемно ориентированных иерархических ИМС, включающих регулярно обновляемые персонифицированные базы медицински
Понятие электронного здравоохранения
Переход к электронному здравоохранению (e-Health) предполагает построение территориальных и глобальных сетей передачи медицинских данных и создание на этой основе единого информационного п
Принципы построения единого информационного пространства
Информационное пространство данных медицинского и социального плана для поддержки принятия решений клинического и организационного характера в зависимости от общей направленности включает информа
Подходы и первый опыт электронного здравоохранения
В настоящее время с учетом новых технических возможностей началось создание региональных и моделирование глобальных медицинских систем, позволяющих объединять автономно функционирующие в отдельных
Возможности электронного здравоохранения
Рассматривая понятие «электронное здравоохранение» как систему оперативного доступа к персонифицированной информации корпоративных систем или распределенных БД с использованием телекоммуникацион
ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ
Автоматизированные рабочие места медицинских работников — комплексы, обеспечивающие ведение базы данных, обработку информации и поддержку процессов принятия решений в определенной
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов