論文の概要: Spatial Computing Opportunities in Biomedical Decision Support: The
Atlas-EHR Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09675v2
- Date: Thu, 29 Feb 2024 00:29:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 18:58:07.884720
- Title: Spatial Computing Opportunities in Biomedical Decision Support: The
Atlas-EHR Vision
- Title（参考訳）: バイオメディカル意思決定支援における空間コンピューティングの可能性:Atlas-EHRビジョン
- Authors: Majid Farhadloo, Arun Sharma, Shashi Shekhar and Svetomir N. Markovic
- Abstract要約: 医療従事者が次世代のバイオメディカル意思決定支援を通じて患者の医療史を理解するために必要な時間を短縮する問題を考察する。
この制限を克服するために、患者の履歴(電子健康記録(EHR)など)の代替空間表現を構想する。
Google Mapsがグローバル、ナショナル、地域、ローカルのビューを可能にするように、Atlas-EHRは患者の解剖学と歴史の概要から始めることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5824464725360072
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of reducing the time needed by healthcare
professionals to understand patient medical history via the next generation of
biomedical decision support. This problem is societally important because it
has the potential to improve healthcare quality and patient outcomes. However,
navigating electronic health records is challenging due to the high
patient-doctor ratios, potentially long medical histories, the urgency of
treatment for some medical conditions, and patient variability. The current
electronic health record systems provides only a longitudinal view of patient
medical history, which is time-consuming to browse, and doctors often need to
engage nurses, residents, and others for initial analysis. To overcome this
limitation, we envision an alternative spatial representation of patients'
histories (e.g., electronic health records (EHRs)) and other biomedical data in
the form of Atlas-EHR. Just like Google Maps allows a global, national,
regional, and local view, the Atlas-EHR may start with an overview of the
patient's anatomy and history before drilling down to spatially anatomical
sub-systems, their individual components, or sub-components. Atlas-EHR presents
a compelling opportunity for spatial computing since healthcare is almost a
fifth of the US economy. However, the traditional spatial computing designed
for geographic use cases (e.g., navigation, land-surveys, mapping) faces many
hurdles in the biomedical domain. This paper presents a number of open research
questions under this theme in five broad areas of spatial computing.
- Abstract（参考訳）: 医療従事者が次世代のバイオメディカル意思決定支援を通じて患者の医療史を理解するために必要な時間を短縮する問題を考察する。
この問題は、医療の質と患者の結果を改善する可能性があるため、社会的に重要である。
しかし、電子健康記録のナビゲートは、高い患者と医師の比率、潜在的に長い医療履歴、いくつかの医療疾患に対する治療の緊急性、患者の変動性のために困難である。
現在の電子健康記録システムは、閲覧に時間がかかる患者の医療歴の縦断的なビューしか提供しておらず、医師は初期分析のために看護師や住民などと関わりを持つ必要があることが多い。
この制限を克服するために、Atlas-EHRの形で患者の履歴(例えば、電子健康記録(EHR))と他の生体医学データ(英語版)の代替空間表現を構想する。
Google Mapsがグローバル、ナショナル、地域、ローカルのビューを可能にするように、Atlas-EHRは、患者の解剖学と歴史の概要から始まり、空間解剖学的サブシステム、個々のコンポーネント、またはサブコンポーネントにドリルダウンする。
Atlas-EHRは、医療が米国の経済のほぼ5分の1であるため、空間コンピューティングの魅力的な機会を提供する。
しかし、地理的用途(ナビゲーション、土地測量、マッピングなど)向けに設計された伝統的な空間計算は、生物医学領域において多くのハードルに直面している。
本稿では,空間コンピューティングの5分野において,このテーマの下で多くのオープンな研究課題を提起する。
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