要約
従来の紙ベースの記録から高度な電子医療記録 (EHR) への極めて重要な移行により、記述統計による患者データの体系的な収集と分析が可能になり、患者集団全体のパターンと傾向についての洞察が得られました。
この進化は予測分析に向けて継続され、医療提供者が患者の転帰と潜在的な合併症を発生前に予測できるようになりました。
基本的なデジタル記録管理から高度な予測モデリングとデジタルツインへのこの進歩は、データ駆動型の洞察と個別化されたケアの提供を組み合わせた、より統合された患者中心のアプローチへの医療の広範な進化を反映しています。
この章では、英国と米国における EHR の導入の調査から始めて、医療情報システムの進化と重要性を探ります。
国際疾病分類 (ICD) システムの包括的な概要を提供し、ICD-9 から ICD-10 までの発展をたどります。
この議論の中心となるのは、医療データ共有における画期的な成果であり、おそらく世界中の研究者が無料で利用できる最も包括的な救命救急データベースである MIMIC-III データベースです。
MIMIC-III は高品質の医療データへのアクセスを民主化し、これまでにない研究と分析の機会を可能にしました。
この章では、特に死亡率と在院日数の指標、バイタルサインの抽出、および ICD コーディングに焦点を当て、その構造、臨床転帰分析機能、およびケーススタディを通じて実際の応用を検討します。
このテキストでは、詳細なエンティティ関係図と実践的な例を通じて、MIMIC の複雑なデータ構造を説明し、さまざまなクエリ手法が微妙に異なる結果をもたらす可能性があることを示し、正確なデータ抽出のためにデータベースのアーキテクチャを理解することが極めて重要であることを強調しています。
要約(オリジナル)
The pivotal shift from traditional paper-based records to sophisticated Electronic Health Records (EHR), enabled systematic collection and analysis of patient data through descriptive statistics, providing insight into patterns and trends across patient populations. This evolution continued toward predictive analytics, allowing healthcare providers to anticipate patient outcomes and potential complications before they occur. This progression from basic digital record-keeping to sophisticated predictive modelling and digital twins reflects healthcare’s broader evolution toward more integrated, patient-centred approaches that combine data-driven insights with personalized care delivery. This chapter explores the evolution and significance of healthcare information systems, beginning with an examination of the implementation of EHR in the UK and the USA. It provides a comprehensive overview of the International Classification of Diseases (ICD) system, tracing its development from ICD-9 to ICD-10. Central to this discussion is the MIMIC-III database, a landmark achievement in healthcare data sharing and arguably the most comprehensive critical care database freely available to researchers worldwide. MIMIC-III has democratized access to high-quality healthcare data, enabling unprecedented opportunities for research and analysis. The chapter examines its structure, clinical outcome analysis capabilities, and practical applications through case studies, with a particular focus on mortality and length of stay metrics, vital signs extraction, and ICD coding. Through detailed entity-relationship diagrams and practical examples, the text illustrates MIMIC’s complex data structure and demonstrates how different querying approaches can lead to subtly different results, emphasizing the critical importance of understanding the database’s architecture for accurate data extraction.
arxiv情報
| 著者 | Muhammet Alkan,Hester Huijsdens,Yola Jones,Fani Deligianni |
| 発行日 | 2025-01-16 16:30:02+00:00 |
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