Dinasti Advisor Triage Mengaktifkan Dukungan Keputusan Medis

                  Dinasti Advisor Triage Mengaktifkan Dukungan Keputusan Medis


Dinasti Advisor Triage menggunakan teknologi Bayesian dari Hugin Expert (www.hugin.com) untuk mengaktifkan medis yang kuat pendukung keputusan solusi yang mudah digunakan, fleksibel, dan sesuai untuk pasien atau menggunakan penyedia layanan kesehatan. Menggunakan prinsip-prinsip yang paling matematis suara (ketidakpastian dan keyakinan jaringan) serta paling up to date statistik untuk pengambilan keputusan, ini adalah otomatis pertama pendukung keputusan solusi yang benar-benar mengemulasi cara dokter yang paling berpengalaman membuat triase, diagnostik dan terapi penilaian.
Keputusan Medis Dukungan Menggunakan Hugin Ahli Bayesian Teknologi

Dinasti adalah penyedia terkemuka Kerangka Aplikasi Cerdas ™ yang pragmatis merangkul teknik Artificial Intelligence dan teknologi untuk menciptakan mission-critical, scalable dan dapat diandalkan sistem aplikasi transaksional. Kerangka aplikasi cerdas membangun teknologi yang dipatenkan Dinasti, scalable, masa depan-proofed untuk pengembangan komponen yang telah disampaikan aplikasi ke dalam produksi pada rekening global utama sejak tahun 1991.

Dinasti telah ditempa pemasaran strategis dan kemitraan teknis dengan Cerdas Diagnostics Inc, penyedia terkemuka produk perangkat lunak cerdas diagnosa medis, untuk memperkenalkan solusi tanah-melanggar kesehatan cerdas: Dinasti Triage ™ Advisor.

Dinasti Advisor Triage menggunakan teknologi Bayesian dari Ahli Hugin untuk mengaktifkan medis yang kuat pendukung keputusan solusi yang mudah digunakan, fleksibel, dan sesuai untuk pasien atau menggunakan penyedia layanan kesehatan. Menggunakan prinsip-prinsip yang paling matematis suara (ketidakpastian dan keyakinan jaringan) serta paling up to date statistik untuk pengambilan keputusan, ini adalah otomatis pertama pendukung keputusan solusi yang benar-benar mengemulasi cara dokter yang paling berpengalaman membuat triase, diagnostik dan terapi penilaian.

Dinasti Advisor Triage adalah "masa-proofed" seperti yang telah dikembangkan dengan menggunakan Development Environment Dinasti dan sebagainya ditentukan secara independen dari perangkat keras sasaran, sistem operasi, GUI, middleware, transaksi prosesor dan software database yang aplikasi yang akan digunakan.

Dinasti Advisor Triage ditawarkan dalam beberapa edisi yang membahas persyaratan tertentu dari pendukung keputusan medis dalam konteks yang berbeda.
Sebuah Pengantar Triage

The Triage berarti pasien memprioritaskan berdasarkan urgensi dari situasi mereka. Kinerja yang tepat dari triage menjamin "kemungkinan wajar penyakit serius selalu lebih diutamakan daripada kemungkinan yang masuk akal dari penyakit ringan." Tujuannya adalah untuk meminimalkan keterlambatan dalam memberikan pelayanan kepada pasien.

Triage memiliki tiga langkah utama:

    Penilaian pasien Awal - ini adalah langkah yang paling penting. Karena beban yang luar biasa di sebagian besar ruang gawat darurat rumah sakit itu harus pendek untuk menjaga sistem mengalir. Di sisi lain, proses penilaian harus menyeluruh cukup untuk menentukan urgensi situasi.
    Penentuan Urgensi - ini adalah fitur utama dari setiap sistem triase dan didasarkan pada informasi dari langkah sebelumnya.
    Disposisi yang tepat - langkah terakhir adalah menempatkan pasien ke daerah perawatan yang tepat.

Menerapkan Sistem Triage

Awalnya triase adalah tugas di ruang gawat darurat rumah sakit, di mana dokter bertanggung jawab untuk evaluasi dan disposisi yang tepat dari pasien. Pada waktunya tugas dialihkan ke perawat terdaftar.

Sejak publikasi sistem triase pertama triase buku telah menjadi jauh lebih umum. Buku Triage mengandung algoritma dan pohon keputusan yang menyediakan langkah-demi-langkah aturan untuk membuat disposisi pasien yang benar. Buku-buku ini telah memungkinkan triase yang akan dilakukan oleh berbagai personel dengan pelatihan kurang formal.

Triage tidak hanya diberikan ketika pasien tiba di ruang gawat darurat rumah sakit (triase onsite), tetapi juga sebelum tiba di ruang gawat darurat (triase offsite.)

Sebuah solusi triase khas offsite memungkinkan pasien untuk memanggil call center telepon dan berbicara dengan operator terlatih. Operator menggunakan salah satu buku triase algoritma untuk menyediakan penelepon dengan disposisi.

Informasi lebih lanjut tersedia untuk saat melakukan triase di ruang gawat darurat. Tampilan pasien dan tanda-tanda vital adalah contoh informasi tambahan tersebut. Informasi ini tidak tersedia saat melakukan triase offsite. Triase Offsite karena itu lebih didasarkan pada data subjektif daripada kasus untuk triase onsite.
Algorithmic Pendekatan Triage

Buku Triage menggunakan sejumlah algoritma (biasanya pohon keputusan) sebagai dasar untuk non-medis personil terlatih melakukan triase.

Ada beberapa masalah dengan pendekatan ini:

    Dalam pengambilan keputusan medis kedua data input yang keputusan didasarkan, dan hasil akhir dari keputusan yang secara inheren tidak pasti. Pohon keputusan tidak dapat secara efisien menangani ketidakpastian tersebut.
    Masukan untuk sistem triase terutama informasi yang diberikan langsung oleh pasien. Pasien mungkin tidak mampu menyediakan semua informasi yang diminta. Pohon keputusan tidak mampu menangani informasi yang hilang.
    Mempertahankan pohon keputusan dalam terang pengetahuan baru adalah tugas yang sulit. Menambah dan menghapus aturan, terutama ketika ukuran pohon-pohon besar, memiliki overhead yang sangat tinggi dan rawan kesalahan.

Pohon keputusan bukan satu-satunya pendekatan algoritmik yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Alternatif yang baik adalah pendekatan Bayesian didasarkan pada probabilitas. Probabilitas dipahami dengan baik dan diterima mengukur ketidakpastian pada umumnya, dan khususnya dalam konteks medis.

Diagnosis yang benar dari seorang pasien menyajikan dengan kombinasi gejala adalah contoh yang baik tentang bagaimana ketidakpastian yang melekat dalam praktek kedokteran. Menggunakan pendekatan probabilistik, informasi yang hilang dapat ditangani dalam banyak cara yang sama bahwa masalah ketidakpastian lainnya dikelola.

Tujuan utama dari triage bukanlah diagnosis, melainkan disposisi yang tepat dari pasien. Karena keputusan didasarkan pada informasi yang tidak menentu metode diperlukan untuk mencerminkan manfaat dan biaya dari alternatif. Dalam sistem Bayesian nilai dari keputusan disebut Utility.







Sebuah Triage Dinasti bersih Advisor dikembangkan menggunakan Interface Hugin Ahli Graphical User
 

Medis Pengambilan Keputusan


Setiap pasien memiliki kombinasi masalah, salah satunya adalah yang paling penting untuk pasien. Masalah ini disebut "keluhan utama".

Misalnya seorang pasien dengan nyeri perut, mual dan diare mungkin mempertimbangkan sakit perut atau diare sebagai masalah utama.

Seorang dokter yang berpengalaman mengikuti proses berulang-ulang untuk mendiagnosa penyakit dari satu set masalah (gejala):

    Berdasarkan keluhan utama dokter merumuskan daftar diurutkan dari diagnosa berdasarkan probabilitas masing-masing diagnosis mengingat keadaan khusus untuk pasien tersebut.
    Kemudian oleh iteratif tes update dokter daftar ini, misalnya menghapus sejumlah diagnosa dan membawa satu atau dua ke atas daftar. Sebuah tes dapat sesederhana mengajukan pertanyaan.
    Akhirnya, berdasarkan hasil tes, dokter memiliki satu atau dua penyakit yang cocok untuk set menyajikan gejala pada pasien.

Ini adalah cara yang benar untuk membuat diagnosis medis dan ini adalah cara dokter yang berpengalaman melakukan tugas tersebut.

Setelah diagnosis, atau lebih diagnosa potensinya, telah membuat keputusan perlu dibuat untuk apa yang harus dilakukan selanjutnya. Proses ini secara inheren tidak pasti karena mungkin bahwa mungkin ada lebih dari satu penyebab yang mengarah ke diagnosis.

Menyadari ketidakpastian yang ada dokter dapat membuat keputusan sehingga:

    Untuk menyediakan cakupan maksimum untuk semua penyebab yang potensial.
    Untuk lebih mendiagnosa antara alternatif.
    Untuk memastikan bahwa penyebab sebenarnya tidak terjawab.

Istilah teknis untuk proses ini adalah utilitas berbasis pengambilan keputusan.

Dinasti Advisor Triase ™

Proses triase digunakan oleh Advisor Triage Dinasti adalah pohon keputusan dengan dua bagian:

    Bagian pertama adalah serangkaian pertanyaan yang dirancang untuk mengecualikan segera kondisi yang mengancam jiwa seperti pendarahan masif atau Myocardial Infarction (serangan jantung). Juga dikecualikan pada tahap pertama adalah kasus khusus seperti kehamilan atau AIDS. Jika pengguna menjawab ya untuk salah satu pertanyaan mereka disarankan untuk mencari perawatan medis darurat segera. Tidak ada triase lebih lanjut dilakukan.
    Langkah kedua adalah sistem triase yang menggunakan pendekatan Bayesian untuk inferensi, hanya didasarkan pada data subjektif yang diberikan oleh pasien. Sistem ini mengemulasi cara dokter yang paling berpengalaman membuat triase, penilaian diagnostik dan terapi.






Dinasti Advisor Triage membuka layar.
Catatan: Semua sesi Triage dicatat
untuk peer review mungkin.

Pendekatan Bayesian untuk Triage

Dinasti Advisor Triage berisi daftar diagnosis diferensial untuk setiap keluhan utama. Setiap diagnosis tersebut memiliki probabilitas awal, ini adalah kemungkinan memiliki penyakit bahwa ketika satu-satunya hal yang kita tahu tentang pasien adalah kepala mengeluh. Kita akan lihat segera di mana probabilitas awal berasal dari.

Untuk setiap satu keluhan utama serangkaian pertanyaan didefinisikan. Masing-masing pertanyaan berkaitan dengan suatu gejala tertentu dan biasanya pertanyaan yang sama dokter akan bertanya ketika menghadapi situasi yang sama.

Seperti pertanyaan dijawab informasi baru tersedia yang menyebabkan tabel probabilitas untuk diagnosa yang berbeda yang akan diperbarui. Tabel ini kemudian terpaksa sehingga diagnosis yang paling mungkin akan mengapung ke atas meja.

Differential Diagnosis Daftar

Daftar Diagnosis banding meliputi penyakit yang paling umum dalam konteks masing-masing keluhan utama. Seratus penyakit bisa menyebabkan keluhan tertentu. Dalam memilih daftar tom keluhan utama termasuk dalam Advisor Dinasti Triage asumsi berikut dibuat:

    Daftar ini mencakup diagnosis yang paling sering ditemui di setiap komunitas (misalnya Amerika Utara, Jepang, Italia.) Sebagai solusinya dibuat tersedia dalam geografi lainnya daftar mungkin perlu diperluas untuk mencerminkan kondisi lokal yang spesifik.
    Daftar ini juga termasuk yang mengancam jiwa diagnosis, meskipun mereka tidak selalu umum.
    Diagnosa yang memiliki presentasi yang sama atas dasar informasi subjektif dikelompokkan bersama-sama. Misalnya peptikum Maag dan Gastritis dikelompokkan bersama-sama karena mereka dapat terlihat mirip.

Kemungkinan terkait dengan setiap diagnosa berasal dari buku teks medis standar. Probabilitas biasanya tergantung pada informasi demografis yang berkaitan dengan pasien.

Misalnya, kemungkinan torsi ovarium adalah nol untuk laki-laki.

Kemungkinan penyakit tertentu dikenal untuk meningkatkan dengan usia sehingga perkiraan umur pasien juga masukan penting bagi proses diagnosis.

Adalah penting untuk memahami bahwa Dinasti Advisor Triage telah dilatih (seperti dokter nyata) untuk mengenali penyakit umum yang hadir dalam cara-cara umum. Seorang pasien yang menyajikan dengan diagnosis yang sangat jarang mungkin akan benar dibuang oleh sistem.

Sejauh mana jawaban pasien konsisten dengan model diagnosis yang mendasari Advisor Dinasti Triage dapat diperiksa saat runtime. Hal ini memungkinkan tingkat validasi jawaban sehingga risiko misdiagnosis non-diberitahu berkurang.

Pertanyaan

Setiap pertanyaan yang diajukan oleh Penasihat Triage Dinasti berhubungan dengan satu gejala tertentu.

Biasanya ada sejumlah pertanyaan umum yang umum untuk keluhan utama terlepas dari diagnosis. Contoh pertanyaan-pertanyaan ini adalah lokasi dan beratnya nyeri.

Kelompok lain dari pertanyaan yang khusus untuk kelompok tertentu diagnosis, atau mungkin bahkan untuk satu diagnosis spesifik.

Urutan pertanyaan diminta dirancang sehingga pertanyaan umum biasanya diminta di awal sesi triase. Pertanyaan yang lebih spesifik diminta kemudian dalam sesi.

Setiap pertanyaan merupakan gejala. Setiap gejala tersebut memiliki probabilitas yang ditugaskan dalam konteks masing-masing diagnosis potensial. Probabilitas ini berasal dari literatur medis.

Beberapa perubahan probabilitas dapat diminta untuk mencerminkan keadaan tertentu di wilayah tertentu. Misalnya di iklim tropis diagnosis tertentu dapat memiliki probabilitas tinggi bahwa dalam iklim dingin.

Literatur medis jarang melaporkan probabilitas yang dibutuhkan secara langsung. Biasanya mereka dilaporkan dalam bentuk kualitatif (sebagai kata sifat) daripada kuantitatif (seperti angka).

Membuat aturan yang digunakan oleh Advisor Triage Dinasti melibatkan menerjemahkan dari kualitatif ke bentuk kuantitatif. Dokter ahli kemudian berkonsultasi untuk kemungkinan menyesuaikan nomor probabilitas didasarkan pada pengalaman dunia nyata mereka.

Saat ini angka kuantitatif yang digunakan oleh Advisor Triage Dinasti mencerminkan presentasi yang relatif khas penyakit. Jika seorang pasien menyajikan dengan presentasi atipikal kemudian Dinasti Advisor Triage bisa salah mendiagnosa - seperti yang akan sebagian besar dokter.

Watak

Dinasti Advisor Triage menggunakan dua metode yang berbeda untuk disposisi:

    Para disposisi adalah tetap untuk kondisi yang mengancam jiwa dan khusus bahwa pasien ditanya tentang sebelum sesi dimulai triase.
    Dalam bagian Bayesian utama dari sistem disposisi untuk kondisi menggunakan pendekatan berbasis utilitas. Hal ini memungkinkan sistem untuk membuat keputusan terbaik dalam situasi yang tidak menentu.

Utilitas Berbasis Disposisi

Cara terbaik untuk memahami konsep utilitas dalam konteks triase adalah melalui fungsi kerugian.

Sebuah Fungsi kerugian didefinisikan untuk setiap keputusan dan setiap diagnosis diferensial. Fungsi tersebut merupakan kerugian yang timbul ketika keputusan tertentu dibuat tergantung pada diagnosis tertentu menjadi diagnosis diferensial yang benar. Fungsi kerugian adalah unit-kurang (kadang-kadang unit yang disebut sebagai Utiles).

Fungsi kerugian yang digunakan oleh Advisor Triage Dinasti adalah kombinasi dari biaya, resiko bagi kehidupan manusia karena kurangnya perawatan, risiko oleh lebih dari mengobati, dll

Sebagai contoh:

    Jika seorang pasien menderita "heartburn" diperintahkan untuk pergi ke ruang gawat darurat, itu menciptakan perjalanan yang tidak perlu dan ketidaknyamanan bagi pasien, biaya moneter ke ruang gawat darurat merawat pasien, dan sumber daya yang digunakan oleh ruang gawat darurat mungkin telah digunakan untuk memperlakukan orang lain.
    Seorang pasien menderita infark miokard (serangan jantung) diperintahkan untuk "tinggal di rumah dan melihat apakah gejala-gejala menjadi lebih buruk," mungkin menderita kerusakan permanen, termasuk kemungkinan kematian.

Dalam kedua contoh keputusan akan diklasifikasikan sebagai "salah," tapi jelas "lebih salah" dari yang lain.

Fungsi kerugian harus mensintesis semua berbagai faktor untuk membentuk nilai riil jumlah yang dapat dibandingkan secara numerik.

Fungsi kerugian dalam contoh ini bisa sangat sulit untuk dihitung, tetapi merupakan langkah yang diperlukan dalam setiap analisis keputusan.

Inti Asumsi

Dinasti Advisor Triage didasarkan pada asumsi inti berikut:

    Tujuan utama dari sistem ini adalah disposisi handal, diagnosis ditawarkan untuk tujuan informasi saja. Diagnosis berada di luar lingkup triase konvensional karena membutuhkan informasi yang obyektif seperti tes darah, tes MRI dll
    Pengambilan keputusan didasarkan pada model single fault. Ini berarti bahwa diasumsikan bahwa semua gejala pasien menyajikan hanya memiliki satu penjelasan. Misalnya, pasien memiliki baik gagal jantung atau pneumonia. Ini penyederhanaan seperti dalam kenyataannya pasien ini bisa memiliki pneumonia utama gagal jantung kronis.
    Keluhan adalah hasil dari masalah baru onset.
    Pasien adalah individu yang relatif sehat. Hal ini diperhitungkan pada pertanyaan screening awal.
    Sistem ini terutama dirancang untuk pengguna awam dan tidak dirancang untuk membantu dokter dalam kasus-kasus sulit seperti diagnosa biasa atau presentasi atipikal. Karena itu, sistem juga telah dirancang atas dasar bahwa perawat akan mendapatkan keuntungan dari menggunakan sistem dalam praktek sehari-hari triase.

Tentang Hugin

Hugin Ahli A / S, yang berbasis di Aalborg di Denmark, adalah pemimpin dunia dalam pengembangan perangkat lunak untuk kecerdasan buatan dan pendukung keputusan canggih. Utama perangkat lunak perusahaan produk, sistem Ahli Hugin, adalah alat yang digunakan dalam pengambilan keputusan, diagnosa medis, pemecahan masalah, analisis risiko dan penilaian keamanan. Hugin memungkinkan Anda untuk membangun model sistem pendukung keputusan berbasis di domain ditandai dengan ketidakpastian yang melekat. Para model yang didukung adalah jaringan kepercayaan Bayesian dan mereka ekstensi diagram pengaruh. Jaringan kepercayaan Bayesian sering digunakan untuk domain model yang ditandai dengan ketidakpastian yang melekat. Ketidakpastian ini dapat disebabkan oleh pemahaman yang tidak sempurna pengetahuan, domain lengkap dari keadaan domain pada saat di mana tugas yang diberikan yang akan dilakukan, keacakan dalam mekanisme yang mengatur perilaku domain, atau kombinasi dari semuanya. Untuk informasi lebih lanjut tentang Ahli Hugin pergi ke www.hugin.com.

Tentang Dinasti Technologies Inc

Dinasti Technologies, Inc (Dinasti) didirikan pada tahun 1991, dan selama dekade terakhir, Dinasti telah diakui sebagai pemimpin dan inovator dalam perangkat lunak Pengembangan Aplikasi dan metodologi. Dinasti bermitra dengan Diagnostik Cerdas untuk mengembangkan AskRed.com (sebelumnya dikenal sebagai DrRedDuke.com). Pembangunan Dinasti Lingkungan ™ (DDE) memungkinkan berbasis komponen pembuatan aplikasi dengan dukungan asli untuk berbagai platform termasuk Windows NT/2000, UNIX, AS/400, Compaq dan IBM S/390 Himalaya. Dinasti E-Kontainer ™ menciptakan layanan web berbasis XML memanfaatkan teknologi untuk menghubungkan aplikasi ke sistem lain, aplikasi dan perangkat presentasi. Dinasti menawarkan portofolio solusi aplikasi komponen dapat digunakan kembali dan sistem yang dibangun menggunakan teknologi Dinasti. Portofolio meliputi Dinasti Triage ™ Penasihat Medis Triage, SIBAC Core Banking for International Banking dan Urgentiel SOS Médecins untuk Call Center Darurat. Dinasti Technologies adalah sebuah perusahaan swasta yang didukung oleh sebuah konsorsium perusahaan modal ventura. Kantor pusat perusahaan Dinasti adalah di Houston, Texas. Untuk informasi lebih lanjut tentang Dinasti pergi ke www.dynasty.com.

Pertanyaan untuk Analisis dan Diskusi

   1. Apa teknologi DSS yang digunakan dalam Advisor Triage Dynasty?
   2. Apa jenis DSS dibangun oleh Dinasti Teknologi?
   3.  Apa itu teknologi Bayesian? Apa yang dimaksud dengan pohon keputusan?
   4. Apakah Anda pikir Advisor Triage Dinasti dapat berhasil dipasarkan? Siapa pengguna      ditargetkan DSS?
   5. Apa klaim manfaat Advisor Triage Dynasty?
   6. Apakah Anda mengantisipasi masalah dengan sistem? Jika demikian, jelaskan mereka.

JAWAB

1.      Teknologi DSS yang digunakan dalam Advisor triage Dynasty adalah teknologi Bayesian dari Hugin Expert.

2.      Jenis DSS dibangun oleh Dinasti teknologi Bayesian

3.      Yang dimaksud dengan teknologi Bayesian adalah mengaktifkan medis yang kuat pendukung keputusan solusi yang mudah digunakan, fleksibel, dan sesuai untuk pasien atau menggunakan penyedia layanan kesehatan.Pohon keputusan merupakan sebuah sistem atau cara yang manusia kembangkan untuk membantu mencari dan membuat keputusan untuk masalah-masalah tersebut dan dengan memperhitungkan berbagai macam faktor yang ada di dalam lingkup masalah tersebut. Secara umum, pohon keputusan adalah suatu gambaran permodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah ke solusi. Sedangkan dalam hal Dinasti Advisor Triage ini yang dimaksud dengan pohon keputusan adalah Proses triase digunakan oleh Advisor Triage Dinasti adalah pohon keputusan dengan dua bagian:
 Bagian pertama adalah serangkaian pertanyaan yang dirancang untuk mengecualikan segera kondisi yang mengancam jiwa seperti pendarahan masif atau Myocardial Infarction (serangan jantung). Langkah kedua adalah sistem triase yang menggunakan pendekatan Bayesian untuk inferensi, hanya didasarkan pada data subjektif yang diberikan oleh pasien.

4.      Menurut saya Advisor triage Dynasti berhasil dipasarkan dan pengguna dari DSS adalah pasien rumah sakit.

5.      klaim manfaat dari Advisor Triage Dynasty adalah mengaktifkan medis yang kuat pendukung keputusan solusi yang mudah digunakan, fleksibel, dan sesuai untuk pasien atau menggunakan penyedia layanan kesehatan. Menggunakan prinsip-prinsip yang paling matematis suara (ketidak pastian dan keyakinan jaringan) serta paling up to date statistik untuk pengambilan keputusan, ini adalah otomatis pertama pendukung keputusan solusi yang benar-benar mengemulasi cara dokter yang paling berpengalaman membuat triase, diagnostik dan terapi penilaian.

6.      Ya, karena sistem adalah suatu kesatuan yang terdiri komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan aliran informasi, materi atau energi untuk mencapai suatu tujuan. Dan dengan sistem juga kita dapat memecahkan suatu masalah.