cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
snimed
Published by Universitas Islam Indonesia
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject :
Arjuna Subject : -
Articles 12 Documents
 1   2 
Search results for , issue "2012" : 12 Documents clear
DATAMINING PERESEPAN ELEKTRONIK DI PELAYANAN KESEHATAN PRIMER: POTENSI PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUKUNG KEPUTUSAN KLINIS Sanjaya, Guardian Y.; Harry, Sunandar; Lazuardi, Lutfan; Faizah, Noor
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2012
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu aspek monitoring dan evaluasi pelayanan kesehatan terkait persepan obat. Peresepan obat tidak rasional seperti polifarmasi, penggunaan antibiatik yang berlebih serta pemberian suplemen obat telah lama diketahui sebagai salah satu permasalahan kualitas pelayanan kesehatan. Sebagai badan kesehatan dunia, WHO sendiri telah memBerikan guidance terhadap mekanisme evaluasi ini sejak tahun 1993, mengingat dampak negatif baik secara klinis maupun sosio-ekonomi yang ditimbulkan. Sistem persepan elektronik yang akhir-akhir ini banyak diimplementasikan di beberapa fasilitas kesehatan berpotensi dalam memudahkan proses evaluasi ini. Bahkan, jika dikembangkan lebih lanjut, peresepan obat elektronik dapat ditingkatkan dengan mengkombinasikan sistem pendukung keputusan seperti peringatan terhadap alergi, penyesuaian dosis obat, peringatan interaksi obat dan atau kesesuaian jenis obat dengan formularium. Salah satu pendekatannya adalah kecerdasan buatan melalui konsep knowledge discovery from database (KDD). Untuk melihat potensi tersebut, paper ini menilai pola peresepan obat dengan bantuan aplikasi datamining Alphaminer dari E-business Technology Institute, the University of Hongkong. Terdapat 52.572 kunjungan pasien yang teridentifikasi pada 3 fasilitas kesehatan primer dalam kurun waktu 2010 sampai 2012. Sebanyak 8.580 (16,3%) kunjungan tidak diresepkan obat. Selebihnya, diberikan resep dengan variasi jumlah obat antara 1 sampai 18 obat dengan nilai median 4. Walaupun dibatasi pada 10 besar penyakit (karena keterbatasan aplikasi datamining yang digunakan), dapat dilihat pola pemberian obat pada diagnosis yang dimaksud. Banyaknya warna pada tiap-tiap bar menunjukkan jenis obat yang sering diresepkan, sedangkan lebar/tebal warna menunjukan seringnya obat tersebut diresepkan pada kasus diagnosis yang sama. Dengan pola tersebut, decision support system untuk peresepan obat dapat dikembangkan, namun terbatas pada fungsi suggestion. Fungsi lain seperti pengecekan dosis obat, interaksi antar obat, interaksi antar obat dan kondisi fisik umpamanya belum dapat dilakukan dan lebih tepat jika menggunakan pendekatan role-based (knowledge-based). Selain itu, nonknowledge-based ini juga terkendala validitas peresepan obat yang dilakukan di fasilitas kesehatan primer. Namun demikian, evaluasi terkait pola persepan obat tetap dapat dilakukan dan bahkan diperluas dengan variabel-variabel lainnya seperti kelompok umur, jenis jaminan kesehatan pasien dan dokter yang memberikan resep. Konsep datamining memiliki potensi dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan klinis pada peresepan elektronik. Namun demikian, potensi ini harus diimbangi dengan pengetahuan peresepan obat yang rasional, dalam upaya peningkatan validitas sistem.
RAGAM DAN TREN TEKNOLOGI BASISDATA PATOLOGI Rahayu, Nur Wijayaning
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2012
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ilmu patologi klinik mempelajari tentang perubahan abnormal dari cairan tubuh, termasuk darah, urin, cairan otak, cairan getah bening, enzim serta hormon tubuh sebagai akibat dari kondisi tubuh yang abnormal. Sebuah laboratorium klinik yang besar bisa melakukan hingga 700 macam tes patologi. Prosesnya terlihat cukup sederhana: pasien datang ke laboratorium untuk dites, dan setelah spesimen dianalisa, informasi tersebut disampaikan dalam bentuk laporan individual, tertulis dan rahasia kepada pasien, tetapi sesungguhnya laboratorium klinik memiliki sebuah Sistem Informasi Laboratorium (SIL) yang bisa memproses mulai dari pendaftaran pasien hingga pelaporan. Data dan informasi di SIL yang kompleks dimanfaatkan oleh banyak pihak, mulai dari direktur lab, pasian, asesor akreditasi lab, institusi kesehatan lain, hingga peneliti. Secara konten, data patologi bisa berupa teks dan format citra (image) dan sifat konten bisa terbuka(seperti data USTUR dan SEER) atau semi-terbuka untuk konsumsi publik. Untuk kepentingan riset, para peneliti bisa memanfaatkan data yang terbuka untuk publik dan mengekstraknya dengan software jadi atau software kompilasi sendiri. Para peneliti juga berusaha untuk menangani citra patologi yang berukuran besar, sehingga muncul inovasi seperti model mikroskop virtual, Cell Centered Database (CCDB) dan Pathology Analytics Imaging Standards (PAIS). Secara teknologi, survai dari College of American Pathologists menunjukkan bahwa basisdata Oracle dan Microsoft SQL Server banyak digunakan oleh 15 SIL terbesar di USA. Kolaborasi antar peneliti juga memunculkan inovasi baru, seperti identifikasi genom dengan sistem Ion Torrent NGS dan instrumen POCT genetis. Keragaman inovasi teknologi di luar negeri tersebut bisa menjadi alternatif untuk riset-riset patologi klinik di dalam negeri.

Page 2 of 2 | Total Record : 12

 1   2 

Filter by Year

2012 2012


Reset
Filter By Issues
All Issue 2019 2018 2017 2016: Prosiding SNIMED 2016 2015: Prosiding SNIMED 2015 2014: Prosiding SNIMED 2014 SNIMed IV (2013) 2012