1 UNIVERSITATEA DE MEDICINĂ ŞI FARMACIE “Victor Babeş” TIMIŞOARA DISCIPLINA DE INFORMATICĂ MEDICALĂ 2009 / 2010

2 www.medinfo.umft.ro/dimhttp://moodle.umft.ro

3 Bibliografie: 1.D Lungeanu, G I Mihalas: Informatica Medicala, Eurobit Timisoara, 2008 (si editia 2005) 2.J H van Bemmel, M A Musen: Medical Informatics, Springer, Heidelberg, 1998 3. E Shortliffe, L E Perrault: Medical Informatics, Springer, Heidelberg, 2001 4. E Coiera: Guide to Medical Informatics, the Internet and Telemedicine, Chapman & Hall Medical, London, 1997 5. R G Knapp, M C Miller: Clinical Epidemiology and Biostatistics, Williams & Wilkins, Baltimore, 1992

4 1. INFORMATICA MEDICALA INFORMATICA MEDICALA este o stiintã interdisciplinarã ce se ocupã cu: - def. clasica: studiul aplicatiilor calculatoarelor în practica si cercetarea medicală -def. moderna: studiul (generării,) achiziţiei, stocării, transmiterii, protecţiei, prelucrării şi utilizării informaţiei medicale

5 2. TEORIA INFORMATIEI 2. TEORIA INFORMATIEI

6 2.1. CONCEPTE INTRODUCTIVE a) VARIABILEa) VARIABILE –deterministice Valori bine definiteValori bine definite repetand masurarile se obtin aceleasi valorirepetand masurarile se obtin aceleasi valori –aleatoare (stochastice, random) Iau valori diferite chiar daca se mentin conditiileIau valori diferite chiar daca se mentin conditiile ex: aruncarea cu zarulex: aruncarea cu zarul

7 b) PRROBABILITATE:b) PRROBABILITATE: –EVENIMENT = REZULTATUL UNUI EXPERIMENT –FRECVENŢE: ABSOLUTĂ - n iABSOLUTĂ - n i RELATIVĂ - n i / N,  n i = NRELATIVĂ - n i / N,  n i = N –CÂMP DE EVENIMENTE: EVENIMENTE X 1 X 2... X kEVENIMENTE X 1 X 2... X k FRECV. ABS. n 1 n 2... n kFRECV. ABS. n 1 n 2... n k –DEFINIŢIA PROBABILITĂŢII: EXEMPLE

8 c) CÂMP DE PROBABILITĂŢI: c) CÂMP DE PROBABILITĂŢI: - EVENIMENTEX 1 X 2... X k - EVENIMENTEX 1 X 2... X k - PROBABILITĂŢIp 1 p 2... p k - PROBABILITĂŢIp 1 p 2... p k TIPURI DE EVENIMENTE: TIPURI DE EVENIMENTE: - ev. sigur - - - - p = 1 - ev. sigur - - - - p = 1 - imposibil - - - p = 0 - imposibil - - - p = 0 - ev.echiprobabile p i = p j - ev.echiprobabile p i = p j

9 2.2. CONCEPTUL DE INFORMATIE a) Definitie: categorie filosofică (grad ridicat de generalitate) definit prin proprietăţi:a) Definitie: categorie filosofică (grad ridicat de generalitate) definit prin proprietăţi: Proprietatea fundamentală: ‘ÎNLĂTURAREA UNEI NEDETERMINĂRI’ (incertitudini) b) Natura informatiei:b) Natura informatiei: –nu este materie (substanţă) –nu este energie

10 c) Triada abordării complete:c) Triada abordării complete: –materială (structură) –energetică (suport) –informatională (functie) d) Valoarea utilă a informatieid) Valoarea utilă a informatiei –depinde de receptor –example

11 2.3. CANTITATE DE INFORMATIE a) PENTRU UN EVENIMENT (Shannon)a) PENTRU UN EVENIMENT (Shannon) I i = log 2 (1/p i ) = - log 2 p i b) UNITATE: BIT (Binary digiT):b) UNITATE: BIT (Binary digiT): 1 bit înlătură o nedeterminare de 1/2

12 c) Alte unităţi – multiplii bitului: c) Alte unităţi – multiplii bitului: - octet = byte = succesiune de 8 biţi - octet = byte = succesiune de 8 biţi Ex: 01101101; total 2 8 = 256 valori Ex: 01101101; total 2 8 = 256 valori (suficient pt litere mici, mari, cifre, operatori etc) (suficient pt litere mici, mari, cifre, operatori etc) - kilobyte (Kb) = 2 10 bytes = 1024 - kilobyte (Kb) = 2 10 bytes = 1024 - megabyte (Mb) = 2 10 Kb - megabyte (Mb) = 2 10 Kb - gigabyte (Gb) = 2 10 Mb - gigabyte (Gb) = 2 10 Mb - terrabyte (Tb) = 2 10 Gb - terrabyte (Tb) = 2 10 Gb

13 d) ENTROPIA INFORMATIONALĂ INFORMATIA MEDIE PE EVENIMENTINFORMATIA MEDIE PE EVENIMENT I m = (n 1 I 1 +... + n k I k ) / N I m = H =  p i I i H = -  p i log 2 p i

14 e) PT. EVENIMENTE ECHIPROBABILE p i = 1 / k, H = H max = log 2 k p i = 1 / k, H = H max = log 2 k f) Exemple: o secvenţă proteică (100 aminoacizi) f) Exemple: o secvenţă proteică (100 aminoacizi) k = 20 aa, p = 1 / 20 k = 20 aa, p = 1 / 20 H = -20 ( (1/20) log 2 (1/20) ) = 4,2 bit/aa H = -20 ( (1/20) log 2 (1/20) ) = 4,2 bit/aa I tot = 100 x 4,2 = 420 bit I tot = 100 x 4,2 = 420 bit g) Relatia cu ordinea şi entropia termodinamică ( demonul lui Maxwell ) g) Relatia cu ordinea şi entropia termodinamică ( demonul lui Maxwell )

15 2.4. REDONDANŢĂ a) DEFINITIE:a) DEFINITIE: - RED. ABSOLUTĂ R = H MAX - H REAL - RED. RELATIVĂ R r = R / H MAX b) UTILITATE: reducerea efectelor perturbaţiilor în cursul transferului informatieib) UTILITATE: reducerea efectelor perturbaţiilor în cursul transferului informatiei

16 2.5. SISTEM DE COMUNICAŢIE a) DEFINITII:a) DEFINITII: MESAJ = informatia ce urmează a fi transmisă SEMNAL = suportul fizic pentru tranportul mesajului

17 b) SCHEMA UNUI SISTEM DE COMUNICAŢIE S = sursa (emiţător) R = destinatar (receptor) C = canalul de comunicatie N = perturbatii (zgomote)

18 c) TRADUCTORI = schimbarea suportului fizic d) MODEMS = MOdulare / DEModulare e) CODIFICARE = traducerea din alfabetul emiţătorului în cel al receptorului f) CAPACITATEACANALULUI = biti/secundă (bps,baud)

19 2.6. TRANSFERUL INFORMATIEI IN SISTEMELE BIOLOGICE a) CODIFICAREA GENETICĂ: a) CODIFICAREA GENETICĂ: ADN, 4 baze (A - T / U, C - G) ADN, 4 baze (A - T / U, C - G) REPLICARE, CODONI REPLICARE, CODONI b) CODIFICAREA ÎN SISTEMUL NERVOS b) CODIFICAREA ÎN SISTEMUL NERVOS - ÎN FRECVENŢĂ - PE AXONI - ÎN FRECVENŢĂ - PE AXONI - ÎN AMPLITUDINE - DENDRITE, SINAPSE - ÎN AMPLITUDINE - DENDRITE, SINAPSE c) INFORMATIA EXTERNA - organe de simţ c) INFORMATIA EXTERNA - organe de simţ d) INFORMATIA INTERNA - interoceptori d) INFORMATIA INTERNA - interoceptori

20 3. INFORMATIA MEDICALA 3. INFORMATIA MEDICALA

21 3.1. INFORMAŢIA MEDICALĂ RELAŢIA PACIENT – MEDICRELAŢIA PACIENT – MEDIC CICLUL ELEMENTAR AL ACTIVITĂŢII MEDICALECICLUL ELEMENTAR AL ACTIVITĂŢII MEDICALE INFORMAŢIA MEDICALĂ UTILIZATĂ IN ACTIVITATEA MEDICALĂ:INFORMAŢIA MEDICALĂ UTILIZATĂ IN ACTIVITATEA MEDICALĂ: –DATE – caracter individual - fapte –CUNOSTINTE – caracter general – concepte EXTRAGEREA CUNOŞTINŢELOREXTRAGEREA CUNOŞTINŢELOR –CERCETARE ŞTIINŢIFICĂ – M.C.S.

22 3.3. CICLUL ELEMENTAR AL ACTIVITATII MEDICALE

23 3.2. CLASIFICAREA INFORMATIEI MEDICALE PE NIVELE STRUCTURALE Nivelele informatiei medicale Nivel structural Studiate de: Domeniu Capitolul corespunzator din IM Nivel infra- individual Molecular / subcelular Biologie moleculara si genetica Stiintele vietii Bioinformatica Celula / tesut Biologie celulara OrganSistemFiziologie Neuro - informatica Teoria activitatilor cerebrale Stiinte cognitive Nivel individualIndivid(‘pacient’) Discipline paraclinice (investigatii) Discipline clinice (diagnostic, tratament) Stiinte medicale Informatica clinică Nivel supra- individual Nivel de comunitate Sanatate publica Stiinte ale sanatatii Informatica in sanatate Activitatea de ocrotire a sanatatii Managementul in sanatate

24 3.4. TIPURI DE DATE CALITATIVE – Anamneza (descriptive)CALITATIVE – Anamneza (descriptive) NUMERICE – Investigatii laboratorNUMERICE – Investigatii laborator GRAFICE – Biosemnale (ECG, EEG…)GRAFICE – Biosemnale (ECG, EEG…) SUNETE: FonocardiogramaSUNETE: Fonocardiograma IMAGINI STATICE: Radiografii, RMNIMAGINI STATICE: Radiografii, RMN IMAGINI DINAMICE – filmIMAGINI DINAMICE – film

25 3.5. Operaţii cu informaţii -Generare -Achiziţie – dep. de natura informaţiei -Stocare – baze de date, baze de cunoştinţe -Prelucrare – în vederea interpretării -Transmitere -Protecţie -Utilizare

26 4. CAPITOLELE INFORMATICII MEDICALE (Structura cursului) 4. CAPITOLELE INFORMATICII MEDICALE (Structura cursului)

27 Partea I: Date medicalePartea I: Date medicale –Stocare: Baze de date –Prelucrare: BiostatisticaBiostatistica Prelucrarea biosemnalelorPrelucrarea biosemnalelor Imagistica medicalaImagistica medicala Partea II: Cunostinte medicalePartea II: Cunostinte medicale –Decizia medicala asistata de calculator Partea III: Nivel supraindividualPartea III: Nivel supraindividual –Sisteme informatice

28 Profesiuni atasate domeniului medical

29 PAUZA