了解信息的快速方法之一就是通過視覺。“我們在識別模式方面要快得多，”多倫多大學博士計算機科學系及其動態(tài)圖形項目實驗室的學生Sultanum博士說。
“如果它是一個數(shù)字表與圖表，你可以更快地找到數(shù)據(jù)的分布圖。當使用文本時，事情變得有點復雜，因為不知怎的，你必須將文本翻譯成計算機可以的東西。理解，這是文本可視化的很大挑戰(zhàn)之一。“Sultanum的開發(fā)檢查了臨床使用的文本可視化，最近在柏林的IEEE VIS會議上提出了“基于策劃的臨床文本可視化方法” 。

她的合著者包括Devin Singh博士，病童醫(yī)院（SickKids）的急診室醫(yī)生，以及她的計算機科學研究生聯(lián)合主管，Michael Brudno教授和助理教授Fanny Chevalier。Brudno是計算醫(yī)學專家，Chevalier專注于數(shù)據(jù)可視化。
Singh在SickKids完成了他的兒科住院醫(yī)師培訓和兩年的兒科急診室獎學金，他非常了解醫(yī)學中對文本可視化工具的需求。
“我是這樣一個工具的最終用戶，這給了我一個獨特的視角，”。他的研究興趣包括實施臨床實踐的機器學習，這使他與Brudno合作，Brudno也是SickKids計算醫(yī)學中心的主任。Brudno正在監(jiān)督Singh在U of T對計算機科學碩士學位的追求。
“我的想法是讓我了解醫(yī)學上的細微差別，向尼科爾這樣的專家學習，并建立彌合差距的解決方案，以加強患者護理，”辛格說。
考慮到家庭醫(yī)生的時間限制，Sultanum說。他們通常會與患者會面15分鐘，患者之間可能不超過15分鐘來檢查文件。但是，如果病史較長的患者會遇到一位醫(yī)生而另一位醫(yī)生，那么軟件開發(fā)人員認為，兩位醫(yī)生都會花費大量時間閱讀整個患者病史，這是不可能的。
“如果你的患者病史很長，那么醫(yī)生會問患者的亮點是什么。不能保證患者能夠準確，完整地描述他們的病情。他們可能不記得了 - 但是這是在記錄中;她說。
Sultanum觀察并采訪了多倫多診所的一些醫(yī)生。他們的數(shù)據(jù)集包括每位患者超過300頁的醫(yī)療圖表說明。整個醫(yī)學圖表中提到的條件可視化為蒸汽圖，帶有液滴的帶狀圖，隨著術(shù)語的重復而擴展。例如，高血壓周圍較大的液滴意味著它對患者來說是一個問題。每種情況都標有不同的顏色。
“能夠快速查看單個屏幕，向我顯示一個可視化的患者病歷的準確總結(jié)，這是非常有價值的，”辛格說。“然后，我可以迅速從評估不適的病人到自信地做出我的臨床決定。
Singh說，Doccurate與其他醫(yī)學可視化工具的獨特之處在于能夠定制。例如，血凝塊可能與任何數(shù)量的疾病相關(guān)，但他說他可以對其進行分類，以便將最終的可視化繪制到正確的醫(yī)療狀況。
“它以可視方式傳達給我，這有助于將醫(yī)生的心理模型聯(lián)系在一起，通過可視化創(chuàng)建一個整體護理團隊。
Sultanum說她的研究的下一階段將是提供關(guān)于患者如何隨時間進化的敘述和進展的視覺感受。她將在Inria Saclay進行為期四個月的開發(fā)訪問時使用自然語言處理數(shù)據(jù)集開始探索這個想法，Inria Saclay是法國眾多計算機科學軟件開發(fā)機構(gòu)之一。
從概念證據(jù)到進一步的臨床試驗獲得Doccurate是另一個挑戰(zhàn)，但Singh認為時機是正確的。就在去年夏天，SickKids推出了一個新的電子健康信息系統(tǒng)Epic。隨著越來越多的醫(yī)院推進其電子健康信息系統(tǒng)，Doccurate將有更多的臨床使用機會。
“人們已經(jīng)準備好問'我們?nèi)绾尾捎眠@種電子病歷系統(tǒng)并找到其他增值？
“我們可以在醫(yī)學和計算機科學之間架起一座橋梁，以便實施這些類型的解決方案，以提高患者的安全性和我們提供的護理質(zhì)量。