Karpal tünel sendromunun (KTS) tanısında, fiziksel muayene, klinik testler ve elektrofizyolojik yöntemler kullanılmaktadır. Fakat pratikte uygulanan klinik ve elektrofizyolojik testlerde klinik ve laboratuvarlar için bir standart bulunmamaktadır. Bundan dolayı Elektronik Sağlık Kaydı (ESK) sistemlerinde, veri parçalanması veya uyumsuzluklar meydana gelebilmektedir. Ayrıca bu ESK sistemlerinde, ikincil kullanım ve farklı biyomedikal araştırma hedefleri dikkate alınmamakta ve rutin dökümantasyon işlemi sırasında, eksik, hatalı, tutarsız veri girişleri ve hatalı kodlamaları yapılabilmektedir. Bu çalışma ile, KTS tanısında farklı klinik ve merkezlerce de kullanılabilecek bir ESK sisteminin geliştirilmesi ve böylelikle standartlaştırılmış, kaliteli, öngörücü, önleyici, kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı katılımcı bir KTS biyomedikal veri ambarının oluşturulması hedeflenmiştir. KTS tabanlı ESK sistemi, Microsoft Visual Studio C# programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Ayrıca yeni hasta kaydı esnasında KTS ön tanısı için WEKA programı kullanılarak veri madenciliği yöntemine dayalı bir klinik karar destek sistemi (KKDS) ile desteklenmiştir. Geliştirilen ESK sistemi, klinik ve elektrofizyoloijk test sonuçlarının yanısıra hassas tıp yaklaşımı çerçevesinde genetik ve çevresel varyantların da tek bir veri tabanına entegre edilmesine imkan tanımakta ve ikincil kullanım amacıyla geniş ölçekli doğru eksiksiz ve aynı standartta bir veri ambarı sunabilmektedir.
Physical examination, clinical tests and electrophysiological methods are used in the diagnosis of carpal tunnel syndrome (CTS). However, in practice there are no standard clinical and electrophysiological tests for clinics and laboratories. Therefore, data fragmentation or incompatibilities may occur in Electronic Health Record (EHR) systems. Furthermore, secondary use and different biomedical research targets are not considered in these EHR systems. During routine documentation, incomplete, incorrect, inconsistent data entry and incorrect coding can be done. This study aimed to develop an EHR system that could be used in different clinics and centers in diagnosis of CTS, thus creating a standardized, high quality, predictive, preventive, personalized and real-time participatory CTS biomedical data warehouse. The CTS-based EHR system was developed using Microsoft Visual Studio C # programming language. Also during a new patient record, the system was supported by a clinical decision support system (CDSS) based on the data mining methods using WEKA program for pre-diagnosis of the CTS. This EHR system also allows clinical and electrophysiological test results as well as genetic and environmental variants to be integrated into a single database within the framework of precision medicine approachment. In addition, this system can provide a large scale accurate and complete data warehouse for secondary use purposes.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|