بایڈیکلیکل انفارمیشنکس (بی ایم آئی) کی نظریاتی طور پر تعریف کی تعریف ایک طویل عرصے سے کم نہیں تھی. اس سائنسی میدان میں کچھ توجہ لانے کے لئے، چارلس فریڈمن، پی ایچ ڈی نے بائیوڈیکلیکل انفارمیشنکس کے بنیادی پریمیم کی تجویز کی. یہ بیان کرتا ہے کہ "کسی شخص کو معلومات کے وسائل کے ساتھ شراکت داری میں کام کرنا بہتر ہے 'اس طرح سے کسی بھی شخص کو بے چینی نہیں کیا جائے گا." فریڈین کے پرومیم اصل میں ایک رسمی ریاضیاتی نظریہ نہیں ہے (جو کٹوتی پر مبنی ہے اور اس کے طور پر درست ہے) بی ایم آئی کے جوہر کے.
اس نظریے کا مطلب یہ ہے کہ بایڈڈیکل انفارمیشنکسٹس اس بات سے متعلق ہیں کہ کس طرح معلومات وسائل لوگوں کی مدد کرسکتے ہیں یا نہیں کرسکتے ہیں. جب اس کے پروم میں ایک شخص کا حوالہ دیتے ہوئے، فرڈمن نے مشورہ کیا کہ یہ یا تو ایک فرد (ایک مریض ، ایک کلینگر، ایک سائنسدان، ایڈمنسٹریٹر )، لوگوں کا ایک گروہ یا اس سے بھی ایک تنظیم ہوسکتا ہے.
اس کے علاوہ، مجوزہ پروم میں تین قواعد موجود ہیں جو معلومات کو بہتر بنانے میں مدد فراہم کرتے ہیں:
- انفارمیشن ٹیکنالوجی سے زیادہ لوگوں کے بارے میں زیادہ ہے. اس کا مطلب یہ ہے کہ وسائل کے لوگوں کے لئے وسائل بنائے جائیں.
- انفارمیشن وسائل میں شامل ہونا لازمی ہے جس میں شخص پہلے ہی نہیں جانتا. اس سے پتہ چلتا ہے کہ وسائل کو صحیح اور معلوماتی دونوں ہونا ضروری ہے.
- ایک شخص اور ایک وسائل کے درمیان بات چیت کا تعین کرتا ہے کہ اگر پرامیم کا تعلق ہے. یہ ارتکاب اس بات کو تسلیم کرتی ہے کہ ہم اکیلے شخص کے بارے میں کیا جانتا ہے یا اکیلے وسائل کو لازمی طور پر نتائج کی پیشکش نہیں کر سکتا.
سادہ اور آسانی سے سمجھنے کے راستے میں بی ایم آئی کی وضاحت کے طور پر فریڈمان کے شراکت کو تسلیم کیا گیا ہے. تاہم، دوسرے مصنفین نے متبادل نظریات اور اس کے پریمیم کے اضافے کی تجویز کی ہے. مثال کے طور پر، پرنٹسٹن یونیورسٹی کے پروفیسر سٹیورٹ ہنٹر نے اعداد و شمار سے نمٹنے کے دوران سائنسی طریقہ کی کردار پر زور دیا.
ٹیکساس یونیورسٹی کے سائنس دانوں کے ایک گروہ نے یہ بھی دعوی کیا کہ بی ایم آئی کی تعریف میں یہ خیال شامل ہونا چاہئے کہ انفارمیشنکس میں معلومات 'ڈیٹا اور معنی' ہے. دیگر تعلیمی اداروں نے وسیع تعریفیں فراہم کی ہیں جن میں بی ایم آئی کی کثیر طبیعیات کی نوعیت کو تسلیم کیا گیا اور بایوڈیسڈین کے تناظر میں اعداد و شمار، معلومات اور علم پر توجہ مرکوز کی.
فریڈ مین کے بنیادی اصول کی تشریح
ان لوگوں یا تنظیموں کے ذریعہ جو کہ معلومات کے وسائل کا استعمال کرے گا اس کی نظریات پر غور کرنے کے لئے یہ مفید ہے. چاہے کسی ایسے منظر میں درست ہو جو نظریاتی طور پر بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز اور دیگر مطالعات کے ساتھ تجربہ کار تجربہ کیا جاسکتا ہے.
ذیل میں کچھ مثالیں ہیں کہ فریڈین کے نظریے کے مختلف صارفین کے نقطہ نظر سے موجودہ صحت کی دیکھ بھال کے تناظر میں کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے.
مریض کے صارفین
- ادویات کا یاد دہانی کا استعمال کرتے ہوئے ایک مریض ایک ہی مریض کے مقابلے میں اپلی کیشن کا استعمال نہ کرنے کے مقابلے میں اس کی دوا کے ریگمینٹ کے مطابق زیادہ ہوسکتا ہے.
- ایک مریض وزن کم کرنے کی کوشش کر رہا ہے جو اسمارٹ فون اپلی کیشن پر غذا اور مشق کو ٹریک کرتا ہے اس کے بغیر کسی بھی مریض سے زیادہ وزن کم ہو جائے گا.
- ایک مریض جو اپنے ڈاکٹر کے ساتھ بات چیت کرنے کے لئے مریض پورٹل کا استعمال کرتا ہے وہ پورٹل کے بغیر ایک ہی مریض سے اس کی دیکھ بھال میں زیادہ مصروف محسوس کرے گا.
- ایک مریض جو امتحان کے نتائج کے لۓ مریض پورٹل کا استعمال کرتا ہے وہ پورٹل کے بغیر اسی مریض سے زیادہ اپنی اطمینان کا اظہار کرے گا.
- ریمیٹائیوڈ گٹھائی کے لئے ایک آن لائن فورم میں حصہ لینے والے ایک مریض اس فورم کے بغیر ہی مریض سے زیادہ مرض سے زیادہ مؤثر طریقے سے نمٹنے میں مدد کرے گا.
کلینکین صارفین
- ویکسینیشن کے یاد دہانیوں کے ساتھ ایک الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ (ای ایچ ایچ) کا استعمال کرتے ہوئے پیڈیاٹریکینٹ یاد دہانیوں کے بغیر اسی ڈاکٹر کے مقابلے میں بروقت ویکسینز کا حکم دینے کا امکان زیادہ ہوگا.
- مقامی ہیلتھ انفارمیشن ایکسچینج (HIE) تک رسائی کے ساتھ ایک ہنگامی دوا فراہم کرنے والے ہی ہیری کے بغیر ہی ہی فراہم کنندہ سے کم ڈپلیکیٹ ٹیسٹ کریں گے.
- ایک نرس جو وائرلیس سسٹم کے بغیر وائرلیس سسٹم کے بغیر براہ راست اہم نشانیاں بھیجنے کے لئے وائرلیس سسٹم کا استعمال کرتا ہے، براہ راست اسی طرح نرسوں سے کم دستاویزات کی غلطی کرے گی.
- مریض کی رجسٹری کا استعمال کرتے ہوئے ایک کیس مینیجر اسی مینیجر سے رجسٹری کے بغیر غیر مربوط ہائی ہائپر ٹھنڈن کے ساتھ زیادہ مریضوں کی شناخت کرے گا.
- حفاظتی چیک لسٹ کا استعمال کرتے ہوئے ایک جراحی ٹیم کے پاس جراحی کے بغیر کسی سرجیکل ٹیم کے مقابلے میں کم سرجیکل سائٹ کے انفیکشن ہوسکتے ہیں. ( یاد رکھیں کہ چیک لسٹ ایک معلومات کے وسائل کا ایک مثال ہے جو کمپیوٹرائزڈ ہونے کی ضرورت نہیں ہے.)
- اینٹ بائیوٹک ڈائننگ کے لئے کلینک فیصلے کی حمایت (سی ڈی ایس) کا آلہ استعمال کرتے ہوئے ایک ڈاکٹر اس سے زیادہ سی ایس ایس کے آلے کے بغیر اسی ڈاکٹر کے مقابلے میں موزوں اینٹی بائیوٹک خوراک کی پیشکش کرنے کا امکان ہے.
ہیلتھ کیئر آرگنائزیشن کے صارفین
- ای ایچ ایچ میں کمپیوٹرائزڈ گہری وینس تھومباسس (ڈی ٹی ٹی) کے خطرے کی تشخیص کے پروگرام کے ساتھ ایک ہسپتال بھی اس پروگرام کے بغیر ہی ہی ہسپتال سے کم DVT پڑے گا.
- موبائل کمپیوٹرائزڈ ڈاکٹروں کے آرڈر اندراج (سی پی او ای) کے پلیٹ فارم کے ساتھ ایک ہسپتال پڑے گا جس میں موبائل سی پی او ای کے بغیر اسی ہسپتال سے کم ٹیلی فون آرڈر ہوں گے.
- ایک ہسپتال جس میں بنیادی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو خارج ہونے والے مادہ کے ٹکڑے بھیجنے کے لئے HIE کا استعمال ہوتا ہے اس کے بغیر ہی HIE کے بغیر ہی ہسپتال میں کم پڑھنے والی باتیں ہوتی ہیں.
- سینسر ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے ایک نرسنگ گھر ہی سینسر کے بغیر ہی نرسنگ گھر سے زیادہ مریضوں کی فالوں میں کم ہوگا.
- ٹیکسٹ پیغام رسانی کے نظام کے بغیر ایک طالب علم کی صحت کلینک جس میں ٹیکسٹ پیغام یاد دہانیوں کو بھیجتا ہے وہ انسانی پیپٹیلوماویرس (ایچ پی وی) کی کلینک کے مقابلے میں زیادہ ویکسین کی شرح حاصل کرے گا.
- ماہرین کے ساتھ مجازی مشاورت کیلئے ٹیلی میڈیکل کلینک کا استعمال کرتے ہوئے ایک دیہی صحت کلینک بھی اسی کلینک کے بغیر ٹیلی میڈیسن کے مقابلے میں، کم مریضوں کو ہنگامی کمرے میں بھیجے گا.
- معیار کی بہتری کے ڈیش بورڈ کے ساتھ ایک طبی مشق ڈیش بورڈ کے بغیر ایک ہی مشق کے مقابلے میں زیادہ تیزی سے صحت کی خدمات میں فرق کی تشخیص کرے گی.
تازہ ترین بایڈڈیکل انفارمیشنکس
کبھی کبھی حیاتیاتی معلومات کو پیچیدہ مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے جو قبضہ کرنا مشکل ہوسکتا ہے. اس شعبے میں تنظیموں کی تشخیص سے جینومیٹک ڈیٹا بیس تجزیہ (مثال کے طور پر کینسر ریسرچ) میں وسیع پیمانے پر تحقیقات شامل ہیں. یہ کلینیکل پیشن گوئی ماڈل تیار کرنے کے لئے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جو الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (ای ایچ آر) کی طرف سے حمایت کی جا رہی ہے. پٹسبرگ یونیورسٹی، گریگوری کوپر اور شیام ویسٹوران یونیورسٹی کے دو عالمن، مصنوعی انٹیلی جنس (AI)، مشین سیکھنے (ایم ایل) اور بائیسین ماڈلنگ کے ذریعہ کلائنکل پیشن گوئی کے ماڈلوں کو ڈیزائن کرنے پر کام کرتے ہیں. ان کے کام مریض مخصوص ماڈلوں کی ترقی میں حصہ لے سکتے ہیں. ماڈل جو جدید دوا میں اہم بن رہے ہیں.
> ذرائع:
> برنسٹ ای ای، سمتھ جی، جانسن ٹی. بایڈیکلیکل انفارمیشنکس کیا ہے ؟. جی باہمی معلومات 2010؛ 43: 104-110.
> Friedman CP. حیاتیاتی معلومات کی ایک "بنیادی نظریہ" . جی ایم میڈ انفار انوائس. 2009؛ 16: 169-170.
> ہنٹر جی بڑھانا فریڈمن کی "حیاتیاتی معلومات کے بنیادی نظریہ" . جی ایم میڈ انفار انوائس . 2010؛ 17 (1): 112.
> Visweswaran S، کوپر جی. سیکھنا مثال - مخصوص متوقع ماڈل . جے مچ سیکھنا دوبارہ کریں . 2010؛ 11: 3333-3369.