임상 의사결정 지원 및 지식 관리
임상 의사결정 지원 및 지식 관리는 임상 지식이 어떻게 인코딩되고, 조직화되며, 진료 시점에 임상의와 환자에게 전달되는지에 초점을 맞춘 보건 정보학 분야입니다. 이 분야는 환자별 지침을 제공하는 소프트웨어 시스템(임상 의사결정 지원 시스템), 임상적 의미를 기계가 처리할 수 있도록 하는 공식 어휘 및 온톨로지, 진료 지침을 실행 가능한 논리로 변환하는 작업, 그리고 이러한 지침을 점차 생성하는 언어 및 데이터 기반 방법(자연어 처리 및 기계 학습)을 포괄합니다.
Definition
임상 의사결정 지원은 건강과 의료를 개선하기 위해 적절한 시점에 지능적으로 필터링되고 제시되는 지식과 개인별 정보를 임상의, 직원 또는 환자에게 제공하는 프로세스 및 도구를 의미합니다. 지식 관리는 이러한 도구가 의존하는 임상 지식을 획득하고, 구조화하며, 관리하고, 유지하는 보완적인 학문입니다.
Scope
이 분야는 임상 의사결정 지원 시스템의 설계 및 입증된 효과; 통제된 용어 및 온톨로지를 통한 지식 표현; 정보 시스템에서의 진료 지침 구현; 임상 텍스트의 자연어 처리; 임상 예측을 위한 기계 학습이라는 다섯 가지 상호 연결된 주제를 통해 독자에게 방향을 제시합니다. 이 분야는 임상적 권고를 발행하기보다는 지식 기반 지침이 어떻게 구축되고 평가되는지를 설명하면서, 정보학 내의 방법론적 및 인프라적 주제로 다룹니다.
Sub-topics
Key concepts
- 임상 의사결정 지원 시스템 (CDSS)
- 지식 표현 및 통제된 어휘
- 온톨로지 및 용어 표준
- 지침 계산 가능성 및 실행 가능한 논리
- 임상 텍스트의 자연어 처리
- 임상 예측 및 기계 학습
- 경고 피로 및 워크플로우 통합
- 증거-실천 전환
Clinical relevance
의사결정 지원 및 지식 관리는 약물 상호작용 경고부터 위험 점수 및 오더 세트 기본값에 이르기까지 임상의가 전자 건강 기록에서 보는 정보의 많은 부분을 형성합니다. 이러한 도구가 어떻게 구축되고 검증되는지 이해하는 것은 정보학 소양 및 증거 평가의 일부입니다. 이 분야는 시스템을 통해 지식이 어떻게 전달되는지 설명하며, 그 자체로 개별 환자에 대한 진단 또는 치료 방향의 원천은 아닙니다.
Evidence & guidelines
체계적 문헌고찰에 따르면 컴퓨터화된 의사결정 지원은 의료인의 성과를 향상시킬 수 있지만, 환자 결과에 대한 효과는 더 가변적이며, 특정 설계 특징, 특히 업무 흐름 내에서 그리고 의사결정 시점과 장소에서 지원을 자동적으로 제공하는 것이 시스템 성공 여부와 강하게 연관되어 있습니다(Garg, 2005; Kawamoto, 2005). 효과적인 의사결정 지원을 위한 '십계명'과 같은 영향력 있는 실용적 종합 연구는 이러한 교훈을 설계 원칙으로 정리했습니다(Bates, 2003).
History
이 분야는 1970년대 초기의 규칙 기반 전문가 시스템과 1990년대 이후 의사결정 지원이 컴퓨터화된 의사 처방 입력 및 전자 건강 기록으로 이동한 데서 기원합니다. 2000년대의 체계적 문헌고찰은 어떤 설계 특징이 지원을 효과적으로 만드는지 명확히 했으며, 이후 수십 년 동안 표준 기반 지식 공유, 자연어 처리 및 기계 학습이 임상 지식 생성의 경로로 추가되었습니다.
Key figures
- David W. Bates
- Kensaku Kawamoto
- R. Brian Haynes
- Edward H. Shortliffe
Related topics
Seminal works
- garg-2005
- kawamoto-2005
- bates-2003
Frequently asked questions
- 임상 의사결정 지원과 지식 관리의 차이점은 무엇입 scaffolds?
- 임상 의사결정 지원은 진료 시점에서 환자별 지침을 제공하는 것이며, 지식 관리는 지원 도구가 활용하는 임상 지식을 획득하고, 구조화하며, 유지하는 상위 작업입니다. 이 둘은 상호 의존적입니다. 지원은 그 뒤에 있는 큐레이션된 지식만큼만 견고합니다.
- 임상 의사결정 지원이 환자 결과를 개선합니까?
- 체계적 문헌고찰에 따르면 의사결정 지원은 진료 과정과 의료인 성과를 확실히 개선하지만, 실제 환자 결과에 대한 효과는 더 가변적이며 설계 및 워크플로우 통합에 크게 좌우됩니다. 이것은 증거 요약이며 임상적 조언이 아닙니다.