标准自动化周边测量概念在医学术语中的差距分析
Shahin Hallaj1,2, William Halfpenny1,2, Niloofar Radgoudarzi1,2
1Division of Ophthalmology Informatics and Data Science, Hamilton Glaucoma Center, Shiley Eye Institute, Viterbi Family Department of Ophthalmology, University of California, San Diego.
标准自动周边测量 (SAP) 数据元素在当前的医学术语中存在重大差距,阻碍了数据共享. 为LOINC提出了新的概念,以改善SAP数据标准和医疗保健互操作性.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 健康数据标准 卫生数据标准
背景情况:
- 标准自动周边测量 (SAP) 对于诊断和监测视野缺陷至关重要.
- 当前的医疗术语,如LOINC和OMOP CDM在表示SAP数据元素方面存在局限性.
- 这一缺陷影响了数据的互操作性和大规模的健康数据分析.
研究的目的:
- 在逻辑观测标识符名称和代码 (LOINC) 和观察医疗结果伙伴关系 (OMOP) 共同数据模型 (CDM) 中识别和解决标准自动化周边测量 (SAP) 数据元素表示的差距.
- 提出解决方案,以提高SAP数据的表现和改善医疗保健系统之间的互操作性.
主要方法:
- 从两个外围设备中提取了SAP数据元素和DICOM属性.
- 使用各自的浏览器,将提取的元素与LOINC和OMOP CDM中的现有概念进行比较.
- 识别和分类数据缺口,通过OHDSI眼科和视觉研究工作组的共识开发新的LOINC概念.
主要成果:
- 82%的提取的SAP数据元素在标准化术语中缺乏表征.
- 只有2.6%的相关DICOM属性被代表.
- 现有的代码被发现是模两可的或错误的,需要新的标准化概念与DICOM保持一致.
结论:
- 在当前医疗术语中,SAP数据元素的表示存在重大差距.
- 拟议的新LOINC概念旨在增强SAP数据标准和大数据表示.
- 解决这些差距对于改善数据互操作性和促进眼科研究至关重要.
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