ЕЛЕКТРОННІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ В МЕДИЦИНІ ТА БІОЛОГІЇ: ЗАГАЛЬНИЙ АНАЛІЗ
Ключові слова:
інформатика, інформаційна система, бази данихАнотація
У публікації узагальнено та проаналізовано досвід застосування електронних інформаційних систем із використанням баз даних. Коротко проаналізовано розвиток ідеї інформаційних систем та досліджено їх зразки, розроблені для медицини та біології, що описано у численних науково-технічних публікаціях (близько 370). Виконана класифікація таких систем, що традиційно були розроблені для медицини та біології. Далі розглянуто різні приклади таких інформаційних систем, а також систем, що мають характеристики як медичних, так і біологічних, щоб полегшити розроблення майбутніх досконаліших версій.
Продемонстровано, що можна виділити кілька основних типів інформаційних систем із базами даних для медицини, біології. Виконуючи їх класифікацію, нами впорядковано такі системи відповідно до кількості публікацій, присвячених кожному типу.
За результатами дослідження зроблено ряд висновків: 1. Медичні інформаційні системи характеризуються найбільшою чисельністю, різноманітністю та наближеністю до практики. 2. Електронні інформаційні системи в нейрофізіології, біології характеризуються більшою наближеністю до наукових досліджень. 3. Основна увага розробників зосереджена зараз на розробленні: медичних інформаційних систем загального призначення, електронних бібліотечних систем, електронних систем для роботи з документами, експертних систем і телекомунікаційних систем, що з'явилися в цих списках останнім часом, з початку пандемії SARS-CoV-2 (2019-nCoV). Інші типи були представлені менше, ніж зазначені.
Посилання
Petrov, V. V., Mintser, O. P., Kryuchin, A. A., Kryuchina, Ye. A. (2019). Big Data in medicine: promise and challenges. Medical informatics and engineering, 3, 20-30. doi: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2019.3.10429.
Klyuchko, O. M. (2008). Information and computer technologies in biology and medicine. Kyiv: NAU, 252. [In Ukrainian].
Klyuchko, O. М. (2018). Expert system for biology and medicine. Biotechnol. acta, 11 (5), 5-28. https://doi. org/10.15407/biotech11.06.005.
Klyuchko, O. М. (2019). Biotechnical information systems for monitoring of chemicals in environment: biophysical approach. Biotechnol. acta, 12 (1), 5-28. https://doi.org/10.15407/biotech.
Klyuchko, O. М., Buchatsky, L. P., Melezhyk, O. V. (2019). Biological databases: using object—oriented system analysis. Biotechnol. acta, 12 (3), 5-23. https:// doi.org/10.15407/biotech12.03.005.
Klyuchko, O. М., Biletsky, A. Ya. (2019). Computer recognition of chemical substances based on their electrophysiological characteristics. Biotechnol. acta, 12 (5), 5-28. https://doi.org/10.15407/biotech12.05.005.
Duan, Y., Edwards, J. S., Xu, M. X. (2005). Web-based expert systems: benefits and challenges. Inf. Manag., 42 (6), 799811. https:// doi.org/10.1016/j.im.2004. 08.005.
Fellbaum, C., Hahn, U., Smith, B. (2006). Towards new information resources for public health From Word Net to Medical Word Net. J. Biomed. Inform., 39 (3), 321-32. doi: 10.1016/j.jbi.2005.09.004.
Ferraris, M., Frixione, P., Squarcia, S. (2001). Network oriented radiological and medical archive. Comp. Physics Commun, 140, 226-32. https:lldoi.orgl10.1016l S0010-4655(01)00273-9.
Schnase, J. L., Cushing, J., Frame, M. (2003). Information technology challenges of biodiversity and ecosystems informatics. Information systems, 28 (4), 339-45.
Essen van, D. C. (2002). Windows on the brain: the emerging role of atlases and databases in neuroscience. Curr. Opin. Neurobiol. 12 (5), 574-9. https:lldoi. orgl10.1016l S0959-4388(02)00361-6.
Fox, J., Alabassi, A., Patkar, V., Rose, T., Black, E. (2006). An ontological approach to modeling tasks and goals. Comp. Biol. Med., 36, 837-56. https:lldoi. orgl10.1016lj. compbiomed.2005.04.011.
Palla, K., Ghahramani, Z., Knowles, D. A. (2012). A nonparametric variable clustering model. Advances in Neural Information Processing Systems, 2987-995.
Glenisson, P., Glanzel, W., Janssens, F., Moor, B. D. (2005). Combining full text and bibliometric information in mapping scientific disciplines. Inf. Proc. Manag., 41 (6), 1548-72. https:lldoi.orgl10.1016lj.ipm.2005.03.021.
Johnson, S. B., Friedman, R. (2007). Bridging the gap between biological and clinical informatics in a graduate training program. J. Biomed. Inform., 40 (1), 59-66. doi: 10.1016lj.jbi.2006.02.011.
Perez-Rey, D., Maojo, V., Garria-Remesal, M. et al.
(2006). Ontofusion: Ontology-based integration of genomic and clinical databases. Comp. Biol. Med. 36 (78), 712-30. doi: 10.1016lj.compbiomed.2005.02.004.
Klyuchko, O. M. (2018). Method of application of biotechnical monitoring system for bioindicators' accounting with biosensor and sub-system for optical registration. — Patent UA 129987 U, G01N33l00, C12Q 1l02, C12N 15l00. Issued: 26.11.2018, Bull. 22, 11. [In Ukrainian].
Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunov, G. V., Piankova, O. V. Method of application of monitoring system with biosensor and databases. Patent UA 135574 U; C12Q 1l02, G01N33l00, G01N33l50, G016F 11l20. Issued: 10.07.2019, Bull. 13, 10. [In Ukrainian].
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Журнал Медична інформатика та інженерія дозволяє автору (ам) зберігати авторські права без реєстрації.
Журнали Медична інформатика та інженерія відкритого доступу публікує відкриті статті відповідно до умов Creative Commons Attribution (CC BY) Ліцензії, яка дозволяє використання, поширення та відтворення на будь-якому носії, за умови, що оригінальний твір правильно цитується.
Цей журнал доступний через Creative Commons (CC) License CC-BY 4.0
