生物医学决策支持中的空间计算机遇：Atlas-EHR 愿景
计算机与社会
2024-03-01 v2
摘要
我们探讨了通过下一代生物医学决策支持来减少医疗专业人员理解患者病史所需时间的问题。该问题具有社会重要性，因为它有潜力改善医疗质量和患者预后。然而，由于医患比例高、病史可能较长、某些病症的治疗紧迫性以及患者差异性，浏览电子健康记录具有挑战性。当前的电子健康记录系统仅提供患者病史的纵向视图，浏览耗时，医生常常需要让护士、住院医师及其他人员进行初步分析。为克服这一局限，我们设想以 Atlas-EHR 的形式对患者病史（如电子健康记录（EHRs））及其他生物医学数据提供一种替代性的空间表示。正如 Google Maps 提供全球、国家、区域和本地视图，Atlas-EHR 可从患者解剖结构与病史的概览开始，再下钻至空间解剖子系统、其组成部件或子部件。Atlas-EHR 为空间计算呈现了一个引人注目的机遇，因为医疗几乎占美国经济的五分之一。然而，为地理用例（如导航、土地测量、制图）设计的传统空间计算在生物医学领域面临诸多障碍。本文在空间计算的五个广泛领域中提出了若干该主题下的开放研究问题。
引用
@article{arxiv.2305.09675,
title = {Spatial Computing Opportunities in Biomedical Decision Support: The Atlas-EHR Vision},
author = {Majid Farhadloo and Arun Sharma and Shashi Shekhar and Svetomir N. Markovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.09675},
year = {2024}
}