最近，我们正在研究Symedical中的一种机制，该机制旨在基于患者电子病历中的信息创建和部署临床见解。输入的信息包括各种各样的信息:诊断、问题、生命体征、实验室结果、药物、社会历史、程序、家族史，甚至是难以捉摸的信息，比如从非结构化程序记录中提取的“射血分数”读数。
这一机制非常有效，我们能够识别出可能患有糖尿病、高血压或心力衰竭的患者，而这些患者以前在病历中都遗漏了信息。非常酷。
有一件事让我觉得很奇怪:在设计充血性心力衰竭模型时，我们一度想确定病人是否有起搏器。任何在医疗信息技术领域工作过的人都知道，要做到这一点，就要在病人的病史中寻找与植入心脏起搏器有关的手术，对吧?
我正在考虑识别符合此标准的术语所需的语义，当我遇到其中一个“等一下……”时刻。就在那时，我突然意识到，我们几乎完全使用归纳推理来追踪两类相当重要的患者信息。这些类别缺少患者解剖和植入医疗设备。
归纳推理是你得出可能的根据观察得出的结论。它经常与演绎推理相混淆(我在看着你夏洛克…)，这就是你要做的某些根据观察得出的结论。每当我们根据证据进行猜测时，我们都在使用归纳推理来得出结论。
当涉及到已植入的设备或已移除的部件时，我们根据是否进行了外科手术来识别它们。在某些情况下，我们也可能将其作为“观察”、“问题”或“诊断”进行跟踪。另一个通常可以找到这些信息的地方是在非结构化笔记中。如果你仔细想想，这是一个明显的迹象，表明我们的系统是从以账单为中心发展而来的，而不是以临床为中心，因为生物或机械成分的存在或缺失在临床上是很重要的。
同样令人担忧的是，考虑到今天临床系统中历史数据的相对质量和不确定性，我们可能会根据五年前的CPT代码之类的东西来驱动临床决策。
我认为这是错误的原因是因为我们完全没有理由去诱导病人失去脾脏。这绝对是已知的在某个时刻，如果我们有适当的机制，它可以被记录下来。
这类信息真的那么相关吗?如果你读过我的系列文章精密医学我相信一个临床系统要想真正帮助医生，它必须知道尽可能多的信息，它应该对接近医生的病人有一定程度的了解。我相当肯定，治疗病人的提供者知道病人是否缺了一条腿，或者病人是否植入了心脏除颤器。事实上，我认为，如果提供者看到一个CPT代码表示切除了某些东西，他们会花一分钟时间与患者验证是否确实切除了某些东西。这些信息存在于提供者的头脑中，并影响他们如何治疗病人的决定。
我们当前的间接方法只允许应用程序和相关逻辑根据过程代码的存在进行猜测(如果实际上是对过程进行了编码)。除非我们真的希望应用程序对提供商有用，否则这并不重要。
为了避免疑问，我知道有一些概念，例如在SNOMED CT中，代表医疗设备(心脏起搏器)和缺失解剖(没有耳朵)。我想表达的是:(1)这些类型的概念的使用是例外，而不是规则;(2)即使它们被使用，它们也不是在一个一致的、可预测的地方。
想象一下，如果我们有一种新的信息类别，我们可以像跟踪清单一样跟踪这类数据。一份是手术切除、移植或改变的解剖位置列表。另一份是已经植入病人体内的设备列表。
每一类新信息的属性都是独特的，概念相关的，并且可以证明对疾病管理和分析非常有用。一旦我们在患者记录中建立了这些实体，我们就可以将它们与手术和并发症联系起来，这将进一步扩展并赋予我们丰富的临床知识。
当我遇到一些让一个和我一样长寿的“咸狗”感到惊讶的事情时，我总是觉得很有趣。它提醒我，如果我们希望发展医疗保健It，还有很多东西需要学习和重新评估。
如果你知道一个系统可以很好地处理这类信息，或者你自己有任何有趣的顿悟故事，请与我分享。如果它太长或相关的评论，我总是寻找一个客座博主。
