KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 29 - Sayı: 3

ULUSAL SAĞLIK VERİ SÖZLÜĞÜ’NÜN ONTOLOJİ TABANLI HALE GETİRİLMESİ VE TIBBİ BİLİŞİM STANDARTLARI İLE ZENGİNLEŞTİRİLMESİ

Yasemin GÜLTEPE
Murat ÜNALIR
Sayfa
0
Yayın Tarihi
2014-09-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

OTUSVS’nin oluşturulmasında ontoloji tanımlama dili olarak OWL ve tıbbi bilişim standartları olarak da SNOMED CT kavramları/kodları, ICD 10 ve LOINC kodları kullanılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türkiye’de Ulusal Sağlık Bilgi Sistemi, dağıtık sağlık bilgi sistemleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamayı amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada Anlamsal Web teknolojileri kullanılarak, Ontoloji Tabanlı USVS (OTUSVS) geliştirilmiştir ve tıbbi bilişim standartlarındaki anlamsal farklılıkların ortadan kaldırılabilmesi amacıyla OTUSVS’nin tıbbi bilişim standartları ile zenginleştirilmesi için bir metodoloji önerilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:OTUSVS’nin oluşturulmasında ontoloji tanımlama dili olarak OWL ve tıbbi bilişim standartları olarak da SNOMED CT kavramları/kodları, ICD 10 ve LOINC kodları kullanılmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:USVS · Anlamsal Web · Ontoloji

Özet

Türkiye’de Ulusal Sağlık Bilgi Sistemi, dağıtık sağlık bilgi sistemleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamayı amaçlamaktadır. Dağıtık sağlık bilgi sistemlerinde birlikte çalışabilirlik için; bütün sağlık kurumlarına referans olan ve terminoloji bakımından büyük katkı sağlayan Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü (USVS) kullanılmaktadır. Web ortamında USVS’nin kolay bir şekilde hem insanlar hem de uygulamalar tarafından okunabilir ve anlaşılabilir olması için USVS’nin anlamsal olarak tanımlama gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Anlamsal Web’in temel bileşeni ontoloji, kavramsallaştırmanın biçimsel ve açık şekilde sunumudur. Ontolojiler, sağlık alanındaki uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada Anlamsal Web teknolojileri kullanılarak, Ontoloji Tabanlı USVS (OTUSVS) geliştirilmiştir ve tıbbi bilişim standartlarındaki anlamsal farklılıkların ortadan kaldırılabilmesi amacıyla OTUSVS’nin tıbbi bilişim standartları ile zenginleştirilmesi için bir metodoloji önerilmiştir. USVS’nin ontolojik yapıda olmasının avantajları karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. OTUSVS’nin oluşturulmasında ontoloji tanımlama dili olarak OWL ve tıbbi bilişim standartları olarak da SNOMED CT kavramları/kodları, ICD 10 ve LOINC kodları kullanılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GÜLTEPE, Y., ÜNALIR, M. (2014). ULUSAL SAĞLIK VERİ SÖZLÜĞÜ’NÜN ONTOLOJİ TABANLI HALE GETİRİLMESİ VE TIBBİ BİLİŞİM STANDARTLARI İLE ZENGİNLEŞTİRİLMESİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 3, 0. https://ajindex.com/articles/20493

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Rector, A.L., Nowlan, W.A., Kay, S., Goble, C.A. ve Howkins, T.J., “A Framework for Modelling the Electronic Medical Record”, Methods Inf. Med., Cilt 22, No 2, 109-119, 1993.
  2. Qamar, R., “Semantic Mapping of Clinical Model Data to Biomedical Terminologies to Facilitate Interoperability”, PhD Thesis, Dept. of Computer Science, University of Manchester, 257p, 2008. Sağlık Veri Standartları Geliştirme Komisyonu (SVSGK), Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü Sürüm 1.1, Çevrimiçi: http://www.sagliknet.saglik.gov.tr/USVSBrowser/All.jsp, 2008.
  3. Berners-Lee, T., Hendler, J. ve Lassila, O., “The Semantic Web”, Scientific American, Cilt 284, 34-43, 2001.
  4. Daconta, M.C., Obrst, L.J. ve Smith, K.T., “The Semantic Web: A Guide to the Future of XML”, Web Services and Knowledge Management, Wiley Publisher,
  5. Indiana, ISBN: 0-471-43257-1, 2003. Ivanović, M. ve Budimac, Z., “An overview of ontologies and data resources in medical domains”, Expert System with Applications, Cilt 41, No 11, 5158-5166, 2014.
  6. Wang, Q., Wu, J., Dong, Y. ve Wang, J., “Ontology-based design and information sharing for medical information”, The 1nd IEEE International Conference on Software Engineering and Service Sciences, 276-283, 2010.
  7. Wang, H.Q, Li, J.S., Zhang, Y.F., Suzuki, M. ve Araki, K., “ Creating personalised clinical pathways by semantic interoperability with electronic health records”, Artificial Intelligence in Medicine, Cilt 58, No 2, 81-89, 2013.
  8. Kose, I., Akpinar, N., Gurel, M., Arslan, Y., Ozer, H., Yurt, N., Kabak, Y. ve Dogac, A., “Turkey’s National Health Information System (NHIS)”, In the Proceedings of the eChallanges Conference, Stockholm, 170-177, 2008.
  9. METEOR, Australian Goverment Australian Institue of Health and Welfare, Çevrimiçi: “http://meteor.aihw.gov.au/content/index.phtml/itemId/181414”, 2010.
  10. Kabak, Y., Dogac, A., Kose, I., Akpinar, N., Gurel, M., Arslan, Y., Ozer, H., Yurt, N., Ozcam, A., Kirici, S., Yuksel, M. ve Sabur, E., “The Use of HL7 CDA in the National Health Information System (NHIS) of Turkey”, 9th International HL7 Interoperability Conference, Crete, Greece, 49-55, 2008.
  11. Sağlık Net Portalı, Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü, Çevrimiçi: http://www.sagliknet.saglik.gov.tr/portal_pages/notlogin/bilisimciler/bilisimciler_standart_usvs_icerigi.htm, 2008.
  12. Wroe, C., “Is Semantic Web Technology Ready for Healthcare?”, The 3rd European Semantic Web Conference, Cilt 194, 12-21, 2006.
  13. Noy, F.N. ve McGuiness, D.L., “Ontology development 101: a guide to creating your first ontology”, Stan