LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) is a database and universal standard for identifying laboratory and clinical test results that is developed and maintained by Regenstrief Institute. Exchanging laboratory test results is one of the most important area in EHR system and the terminology for laboratory test results has to be standardized. In this paper, we present a pre-preprocessing tool that converts a local database in healthcare organizations to LMOF format LMOF format is required by RELMA and our work helps mapping laboratory test results to LOINC very efficiently Our proposed tool provided user friendly interface and 15% keyword reduction in RELMA search compared to no pre-processing RELMA search.
Parallel testing means ordering a number of tests at the same time so abnormalities in any of the tests can be found quickly and used in making the diagnosis. This is a good medical strategy to eliminate diseases and it is relatively inexpensive if all the tests are potential sources of information and performed on the same analyzer. In regression, the equation for the straight line is recast as y = bx + a. This change in terminology leads to confusion. Here a is the y-intercept or constant and b is the coefficient or slope of the line. A few more words of caution about regression - as in all of statistics there are certain assumptions: the x value is a true measure, both X and Y distributions are normal, and homoscedasticity, i.e., the variance of y is the same for each value of x. In this study the linearity classification made by different scientists were always in agreement. Typical examples of curves that were considered linear are presented in Fig. 1-5. Because these automated procedures values were usually within five percent of each other the curvature could be easily detected. The plot of the WBC, RBC, hemoglobin, hematocrit and platelet concentrations from approximately 74.4 to $0{\times}10^3/{\mu}L$ and $80.4-0{\times}10^3/{\mu}L$, $5.6-0{\times}10^6/{\mu}L$ and $6.1-0{\times}1106/{\mu}L$, 18.3-0 g/dL and 19.0-0 g/dL, 54.1-0% and 56.8-0% and 642.0 to $0.03{\times}10^3{\mu}L$ and $754.0-0{\times}10^3/{\mu}L$ on the ADVIA 2120 C Versus and A and B typical of an acceptable linear study as shown in Fig. 1-5. The grand mean of R2, intercept and slope is 0.99898, 0.99459 and 1.54626.
The timeliness and accuracy of test results are crucial factors for clinicians to decide and promptly administer effective and targeted antimicrobial therapy, especially in life-threatening infections or when vital organs and functions, such as sight, are at risk. Further research is needed to refine and optimize matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS)-based assays to obtain accurate and reliable results in the shortest time possible. MALDI-TOF MS-based bacterial identification focuses primarily on techniques for isolating and purifying pathogens from clinical samples, the expansion of spectral libraries, and the upgrading of software. As technology advances, many MALDI-based microbial identification databases and systems have been licensed and put into clinical use. Nevertheless, it is still necessary to develop MALDI-TOF MS-based antimicrobial-resistance analysis for comprehensive clinical microbiology characterization. The important applications of MALDI-TOF MS in clinical research include specific application categories, common analytes, main methods, limitations, and solutions. In order to utilize clinical microbiology laboratories, it is essential to secure expertise through education and training of clinical laboratory scientists, and database construction and experience must be maximized. In the future, MALDI-TOF mass spectrometry is expected to be applied in various fields through the use of more powerful databases.
In this paper, we propose a new framework for anomaly detection in medical wireless sensor networks, which are used for remote monitoring of patient vital signs. The proposed framework performs sequential data analysis on a mini gateway used as a base station to detect abnormal changes and to cope with unreliable measurements in collected data without prior knowledge of anomalous events or normal data patterns. The proposed approach is based on the Mahalanobis distance for spatial analysis, and a kernel density estimator for the identification of abnormal temporal patterns. Our main objective is to distinguish between faulty measurements and clinical emergencies in order to reduce false alarms triggered by faulty measurements or ill-behaved sensors. Our experimental results on both real and synthetic medical datasets show that the proposed approach can achieve good detection accuracy with a low false alarm rate (less than 5.5%).
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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pp.28-32
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2006
최근 연구결과에 의하면 심장질환을 포함한 심혈관질환은 성별에 관계없이 미국 및 전 세계적으로 질병사망의 주요 원인으로 조사되었다. 본 연구에서는 보다 효율적으로 진단하기 위해 진단의사 결정 보조시스템에 대해서 다룬다. 개발된 시스템은 혈청 내의 특정 단백질의 상대적 양을 측정할 수 있는 바이오칩인 압타머칩을 이용해 생성한 환자들의 칩 데이터를 Support Vector Machine, Neural Network, Decision Tree, Bayesian Network 등의 총 4가지 기계학습 알고리즘으로 분석하여 질환단계를 예측하고 진단을 위한 보조정보를 제공한다. 논문에서는 총 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 측정된 초기 시스템의 질환단계 분류성능을 제시하고 보다 유용한 진단의사결정 보조 시스템을 구성하기 위한 요소들에 대해서 논의한다.
Farooqi, Ammad Ahmad;Qureshi, Muhammad Zahid;Coskunpinar, Ender;Naqvi, Syed Kamran-Ul-Hassan;Yaylim, Ilhan;Ismail, Muhammad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권5호
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pp.1909-1912
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2014
It is becoming progressively more understandable that between transcription and translation there lies another versatile regulator that quantitatively controls the expression of mRNAs. Identification of miRNAs as key regulators of wide ranging signaling cascades and modulators of different cell-type and context dependent activities attracted basic and clinical scientists to study modes and mechanisms in details. In line with this approach overwhelmingly increasing in vivo and in vitro studies are deepening our understanding regarding miR-421, mir-155 and miR-650 mediated regulation of cellular activities. We also attempt to provide an overview of long non coding RNAs.
Many risk factors exist for chemotherapy-induced nausea and vomiting (CINV). This study utilized a multivariate projection technique to identify which risk factors were predictive of CINV in clinical practice. A single-centre, prospective, observational study was conducted from January 2007~July 2010 in Singapore. Patients were on highly (HECs) and moderately emetogenic chemotherapies with/without radiotherapy. Patient demographics and CINV risk factors were documented. Daily recording of CINV events was done using a standardized diary. Principal component (PC) analysis was performed to identify which risk factors could differentiate patients with and without CINV. A total of 710 patients were recruited. Majority were females (67%) and Chinese (84%). Five risk factors were potential CINV predictors: histories of alcohol drinking, chemotherapy-induced nausea, chemotherapy-induced vomiting, fatigue and gender. Period (ex-/current drinkers) and frequency of drinking (social/chronic drinkers) differentiated the CINV endpoints in patients on HECs and anthracycline-based, and XELOX regimens, respectively. Fatigue interference and severity were predictive of CINV in anthracycline-based populations, while the former was predictive in HEC and XELOX populations. PC analysis is a potential technique in analyzing clinical population data, and can provide clinicians with an insight as to what predictors to look out for in the clinical assessment of CINV. We hope that our results will increase the awareness among clinician-scientists regarding the usefulness of this technique in the analysis of clinical data, so that appropriate preventive measures can be taken to improve patients' quality of life.
In late December 2013, the Ebola virus emerged from West Africa. The outbreak started in Guinea and rapidly spread to Liberia and Sierra Leone. Initially, the virus is spread to the human population after contact with infected wildlife and then spread person-to-person through direct contact with body fluids such as blood, sweat, urine, semen, and breast milk. The Ebola virus infects endothelial cells, mononuclear phagocytes and hepatocytes. It causes massive damage to internal tissues and organs, such as blood vessels and the liver, and ultimately death. Most tests for the virus RNA rely on a technology called reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). While this method is highly sensitive, it is also expensive, requiring skilled scientists, and delicate power supplies. The strip analytical technique (enzyme-linked immunosorbent assay or ELISA) detects antigens or antibodies to the Ebola virus. This test is cheap and does not require electricity or refrigeration. Despite ongoing efforts directed at experimental treatments and vaccine development, current medical work on the Ebola viral disease is largely limited to supportive therapy. Thus, rapid and reliable diagnoses of the Ebola virus are critically important for patient management, infections, prevention, and control measures.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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pp.21-26
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2007
HITSP(Healthcare Information Technology Standards Panel)은 헬스 케어 관련 산업의 상호 운용성을 위해 일반적으로 수용되고 유용한 표준들을 선별하여 표준 세트를 제공하는 것을 목적으로 한다. HITSP에서는 평생전자건강진료정보(EHR, Electronic Health Record)의 활성화를 위해 첫 번째 해결해야 할 영역으로 검사실 결과 정보 교류를 정하였다. 이에 본 논문에서는 검사실 결과 정보 교류를 위한 방법으로 HITSP에서 제시하는 HL7 버전 2.x 메시지와 CDA 방법 중 인증(authentication) 처리가 가능하고 영속성(persistence)이 있는 CDA 방법을 선택하였다. 또한 CDA를 작성하고 처리하는 방법을 제시하고, 더 나아가 평생전자건강진료정보(EHR)를 위해 CDA를 적용하여 검사실 결과 정보를 교류하여 보았다. 이에 병원과 EHR 시스템의 상호 운용성이 높아져 진료 과정의 효율성을 높일 수 있었고 환자와 의료진에게 양질의 검사 결과 정보를 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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