Крутое интервью про доказательную медицину, применение информационных систем и хайп:
(Спасибо [id3463|@id3463])
"LW: I have spent more than 30 years developing and implementing what I have called “knowledge couplers.” Medical knowledge is used to select and analyze patient data, coupling the data in a matrix fashion with medical knowledge developed through research. The output of this coupling process is an organized display of options and evidence. This is far superior to that derived from a physician's memory or analysis.
LJ: As you know, the last decade in clinical practice support has given birth to a discipline called evidence-based medicine (EBM). How are automated tools such as knowledge couplers different from EBM and practice guidelines?
LW: Both are fundamentally supported by medical literature. However, EBM is based on a misguided use of statistical knowledge instead of the unique set of details from a given patient. A truly EBM system could develop if evidence would be used to individualize care rather than standardize it.
As an example, consider the following case described in a January 1996 NEJM article. The patient complained of severe fatigue. For months, many thousands of dollars were spent, and the patient almost died. Yet, the correct diagnosis — Addison's disease — could have been made at the outset of care using the right tools in a defined system. The physicians involved did not even consider Addison's disease until the patient was near death. Addison's disease would be a low priority for investigation in an evidence-based ranking of diagnostic possibilities, because, statistically, it is rare in the general population. Moreover, in this patient no single finding seemed specific to Addison's disease. But the patient's combination of findings, such as fatigue, hypotension, weight loss, abnormal pigmentation, dehydration, nausea, and abdominal pain, were highly specific to Addison's disease. If patients with this combination of findings are viewed as a subpopulation, then it becomes obvious that Addison's disease is common, not rare, for that population. But the medical literature cannot individualize the evidence in this way. A new kind of information tool is needed for practitioners to recognize the associations between individual combinations of findings and relevant medical knowledge."
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2911807/
(Спасибо [id3463|@id3463])
"LW: I have spent more than 30 years developing and implementing what I have called “knowledge couplers.” Medical knowledge is used to select and analyze patient data, coupling the data in a matrix fashion with medical knowledge developed through research. The output of this coupling process is an organized display of options and evidence. This is far superior to that derived from a physician's memory or analysis.
LJ: As you know, the last decade in clinical practice support has given birth to a discipline called evidence-based medicine (EBM). How are automated tools such as knowledge couplers different from EBM and practice guidelines?
LW: Both are fundamentally supported by medical literature. However, EBM is based on a misguided use of statistical knowledge instead of the unique set of details from a given patient. A truly EBM system could develop if evidence would be used to individualize care rather than standardize it.
As an example, consider the following case described in a January 1996 NEJM article. The patient complained of severe fatigue. For months, many thousands of dollars were spent, and the patient almost died. Yet, the correct diagnosis — Addison's disease — could have been made at the outset of care using the right tools in a defined system. The physicians involved did not even consider Addison's disease until the patient was near death. Addison's disease would be a low priority for investigation in an evidence-based ranking of diagnostic possibilities, because, statistically, it is rare in the general population. Moreover, in this patient no single finding seemed specific to Addison's disease. But the patient's combination of findings, such as fatigue, hypotension, weight loss, abnormal pigmentation, dehydration, nausea, and abdominal pain, were highly specific to Addison's disease. If patients with this combination of findings are viewed as a subpopulation, then it becomes obvious that Addison's disease is common, not rare, for that population. But the medical literature cannot individualize the evidence in this way. A new kind of information tool is needed for practitioners to recognize the associations between individual combinations of findings and relevant medical knowledge."
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2911807/
Крутое интервью про доказательную медицину, применение информационных систем и хайп:
(Спасибо [id3463 | @ id3463])
«LW: я потратил более 30 лет на разработку и внедрение того, что я назвал« соединителями знаний ». Медицинские знания используются для отбора и анализа данных пациентов, связывая данные в матричной форме с медицинскими знаниями, полученными в результате исследований. этот процесс связывания представляет собой организованный показ вариантов и доказательств, который намного превосходит тот, который извлекается из памяти или анализа врача.
ЖЖ: Как вы знаете, в последнее десятилетие в клинической практике родилась дисциплина, называемая доказательной медициной (EBM). Чем автоматизированные инструменты, такие как соединители знаний, отличаются от EBM и практических рекомендаций?
Л.В .: Обе основательно поддерживаются медицинской литературой. Однако EBM основан на неправильном использовании статистических знаний вместо уникального набора данных от конкретного пациента. Действительно система EBM могла бы развиваться, если бы доказательства использовались для индивидуализации ухода, а не для его стандартизации.
В качестве примера рассмотрим следующий случай, описанный в статье NEJM за январь 1996 года. Пациент жаловался на сильную усталость. В течение многих месяцев было потрачено много тысяч долларов, и пациент чуть не умер. Тем не менее, правильный диагноз - болезнь Аддисона - мог быть поставлен в самом начале лечения с использованием правильных инструментов в определенной системе. Участвующие врачи даже не рассматривали болезнь Аддисона, пока пациент не был на грани смерти. Болезнь Аддисона была бы низким приоритетом для исследования в основанном на фактических данных ранжировании диагностических возможностей, потому что, статистически, это редко в общей популяции. Более того, у этого пациента не было обнаружено ни одного конкретного признака болезни Аддисона. Но комбинация данных пациента, таких как усталость, гипотензия, потеря веса, патологическая пигментация, обезвоживание, тошнота и боль в животе, были очень специфичны для болезни Аддисона. Если пациенты с этой комбинацией результатов рассматриваются как субпопуляция, то становится очевидным, что болезнь Аддисона является распространенной, а не редкой, для этой группы населения. Но медицинская литература не может индивидуализировать доказательства таким образом. Для специалистов-практиков необходим новый вид информационного инструмента, чтобы распознавать связи между отдельными комбинациями результатов и соответствующими медицинскими знаниями ».
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2911807/
(Спасибо [id3463 | @ id3463])
«LW: я потратил более 30 лет на разработку и внедрение того, что я назвал« соединителями знаний ». Медицинские знания используются для отбора и анализа данных пациентов, связывая данные в матричной форме с медицинскими знаниями, полученными в результате исследований. этот процесс связывания представляет собой организованный показ вариантов и доказательств, который намного превосходит тот, который извлекается из памяти или анализа врача.
ЖЖ: Как вы знаете, в последнее десятилетие в клинической практике родилась дисциплина, называемая доказательной медициной (EBM). Чем автоматизированные инструменты, такие как соединители знаний, отличаются от EBM и практических рекомендаций?
Л.В .: Обе основательно поддерживаются медицинской литературой. Однако EBM основан на неправильном использовании статистических знаний вместо уникального набора данных от конкретного пациента. Действительно система EBM могла бы развиваться, если бы доказательства использовались для индивидуализации ухода, а не для его стандартизации.
В качестве примера рассмотрим следующий случай, описанный в статье NEJM за январь 1996 года. Пациент жаловался на сильную усталость. В течение многих месяцев было потрачено много тысяч долларов, и пациент чуть не умер. Тем не менее, правильный диагноз - болезнь Аддисона - мог быть поставлен в самом начале лечения с использованием правильных инструментов в определенной системе. Участвующие врачи даже не рассматривали болезнь Аддисона, пока пациент не был на грани смерти. Болезнь Аддисона была бы низким приоритетом для исследования в основанном на фактических данных ранжировании диагностических возможностей, потому что, статистически, это редко в общей популяции. Более того, у этого пациента не было обнаружено ни одного конкретного признака болезни Аддисона. Но комбинация данных пациента, таких как усталость, гипотензия, потеря веса, патологическая пигментация, обезвоживание, тошнота и боль в животе, были очень специфичны для болезни Аддисона. Если пациенты с этой комбинацией результатов рассматриваются как субпопуляция, то становится очевидным, что болезнь Аддисона является распространенной, а не редкой, для этой группы населения. Но медицинская литература не может индивидуализировать доказательства таким образом. Для специалистов-практиков необходим новый вид информационного инструмента, чтобы распознавать связи между отдельными комбинациями результатов и соответствующими медицинскими знаниями ».
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2911807/
У записи 8 лайков,
0 репостов,
829 просмотров.
0 репостов,
829 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Андрей Афанасьев
