Data Structuring and Visualization System for Neuro-oncology

神经肿瘤学数据结构和可视化系统

基本信息

  • 批准号:
    7877057
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 77.15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-07-01 至 2013-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): The medical record for a neuro-oncology patient is complex, consisting of typically a large number of both text and imaging data. It includes descriptions of prior observations, interpretations, and interventions which need to be integrated into decisions regarding current patient care. An appropriate review of a patient's medical record often requires that a physician review multiple clinical documents while mentally noting issues related to what the findings were, the chronology of events, spatial/temporal patterns of disease progression, the effects of interventions, and the possible causal lines of explanation of observed findings. Additionally, imaging data and imaging- derived conclusions are poorly integrated into patient care and management decisions. The physician also needs to filter out those pieces of information not related to the current clinical context of care. Given the time constraints, data complexity and data volume associated with chronic patient cases, an appropriate review of a patient's chart is in reality rarely performed. Additionally, the lack of tools for formalizing the representation of the accounts of current and prior cases impedes the development of clinical databases that can be ultimately used to learn patterns of disease. This proposal addresses the development of a system for facilitating the review of clinical patient data intended to promote an orderly process of medical problem understanding and care. The specific aims of the proposal are summarized as follows: 1) Development of a backend tool to facilitate the structured representation of observations, events, and inferences stated within medical reports. 2) Development of an application interface for visualizing, navigating, and editing structured patient data. 3) Evaluation of the effectiveness of the application in the domain of neuro-oncology. Relation to public health. If the goals of this proposal can be realized, neuro-oncologist should be able to more easily seek desired patient data and detect patterns of evidence as compared to the current mode of operation (HIS, RIS, PACS). The structuring tools should lead to improvements in the quality of clinical research databases.
描述(由申请人提供): 神经肿瘤患者的医疗记录很复杂,通常包含大量文本和图像数据。它包括对先前观察、解释和干预措施的描述,需要将其纳入有关当前患者护理的决策中。对患者病历的适当审查通常需要医生审查多个临床文件,同时在心里记下与结果、事件的时间顺序、疾病进展的空间/时间模式、干预措施的效果以及可能的因果关系相关的问题。对观察到的结果的解释。此外,影像数据和影像得出的结论未能很好地融入患者护理和管理决策中。医生还需要过滤掉那些与当前临床护理背景无关的信息。考虑到与慢性病患者病例相关的时间限制、数据复杂性和数据量,实际上很少对患者病历进行适当的审查。此外,缺乏对当前和先前病例的描述进行形式化表示的工具阻碍了最终可用于了解疾病模式的临床数据库的开发。 该提案涉及开发一个促进临床患者数据审查的系统,旨在促进医疗问题理解和护理的有序过程。该提案的具体目标总结如下: 1)开发后端工具,以促进医疗报告中所述观察、事件和推论的结构化表示。 2) 开发用于可视化、导航和编辑结构化患者数据的应用程序界面。 3)评估神经肿瘤学领域应用的有效性。 与公共卫生的关系。如果该提案的目标能够实现,与当前的操作模式(HIS、RIS、PACS)相比,神经肿瘤学家应该能够更轻松地寻找所需的患者数据并检测证据模式。结构化工具应该能够提高临床研究数据库的质量。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Statistics and causality: separated to reunite-commentary on Bryan Dowd's "separated at birth".
统计与因果关系:分离到重聚——评布莱恩·多德的《出生时分离》。
  • DOI:
    10.1111/j.1475-6773.2011.01243.x
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Pearl,Judea
  • 通讯作者:
    Pearl,Judea
Reply to commentary by Imai, Keele, Tingley, and Yamamoto concerning causal mediation analysis.
回复 Imai、Keele、Tingley 和 Yamamoto 关于因果中介分析的评论。
  • DOI:
    10.1037/met0000022
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Pearl,Judea
  • 通讯作者:
    Pearl,Judea
A Neuro-Oncology Workstation for Structuring, Modeling, and Visualizing Patient Records.
用于构建、建模和可视化患者记录的神经肿瘤学工作站。
An introduction to causal inference.
Clinical Case-based Retrieval Using Latent Topic Analysis.
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RICKY K. TAIRA其他文献

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    $ 77.15万
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  • 财政年份:
    2010
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Data Structuring and Visualization System for Neuro-oncology
神经肿瘤学数据结构和可视化系统
  • 批准号:
    7567140
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 77.15万
  • 项目类别:
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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