在观察性健康研究中开发一个强大的可计算表型定义工作流程来描述健康和疾病
摘要：健康信息学可以为从业者、患者、政策制定者和研究人员在健康和疾病方面做出的决策提供信息支持。健康信息学是建立在患者健康数据的基础上的，从而需要对患者健康信息进行编码。这种标准化是计算人群统计数据（如患病率、发病率等）所需的，这些统计数据是流行病学等领域常用的指标。关于健康和疾病的可靠决策依赖于我们组织、分析和评估包含患者健康数据的数据库的能力。 虽然存在用于结构化和分析患者数据的标准，例如健康信息交流、临床数据资源库和健康数据市场，但在健康信息学环境中，严格定义患者群体的类似最佳实践并不存在。将最佳实践编码化以制定疾病定义，有助于有效制定临床指南，为临床决策支持系统中使用的算法提供信息支持，并提供额外的患者指南。 在本文中，我们介绍了一种用于发展表型定义的工作流程。这个工作流程提供了一系列关于定义健康和疾病的建议。本文中的各种例子展示了该工作流程在健康信息学环境中的应用。
作者：Jacob S. Zelko, Sarah Gasman, Shenita R. Freeman, Dong Yun Lee, Jaan Altosaar, Azza Shoaibi, Gowtham Rao
论文ID：2304.06504
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-04-14