2016 | 308 | 157-172
Article title

System elektronicznych zapisów medycznych dla wspomagania decyzji z wykorzystaniem Google Application Engine (GAE)

Title variants
System of electronic medical records for decision suport using Google Application Engine (GAE)
Languages of publication
W artykule określono aktualność użycia i alternatywne podejścia dla wdrożenia medycznego systemu informatycznego (MeIS) w dziedzinie opieki zdrowotnej. Omówiono możliwości wdrożenia systemu wspomagania decyzji (DSS) w diagnostyce powikłania ciąży. Przedstawiono wyniki opracowania platformy DSS jako modułu (wtyczki) dla rozpowszechnionego publicznie MeIS o otwartym kodzie OpenEMR. Opracowano model informacyjny bazy danych DSS. Zrealizowano dialogowy komponent DSS z użyciem API zawartym w MeIS OpenEMR. Opracowano moduł administracyjny DSS z użyciem frameworku Yii2 w technologii PHP. Przedstawiono podejścia do realizacji algorytmu procesu podejmowania decyzji w postaci odrębnej usługi środkami Google App Engine.
The article presents an actuality of usage and alternative approaches for application of medical information system (MeIS) in branch of healthcare. Possibilities of usage of decision support system (DSS) at diagnostics of pathology of pregnancy are analyzed. Outcomes of development of DSS platform as plugin for open-source MeIS OpenEMR are presented. Information model for database of DSS is developed. Dialog component of DSS using API of MeIS OpenEMR is implemented. Administration module of DSS is developed with help of PHP-framework Yii2. An approache for implementation of algorithm of decision making process in the form of separate service applying Google App Engine is presented.
Physical description
  • Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej. Wydział Budowy Maszyn i Informatyki. Katedra Informatyki i Automatyki
  • Państwowy Uniwersytet Medyczny w Tarnopolu. Katedra Informatyki Medycznej
  • Aminpour F., Sadoughi F., Ahamdi M. (2014), Utilization of Open Source Electronic Health Record Around the World: A Systematic Review, “Journal of Research in Medical sciences – The Official Journal of Isfahan University of Medical Sciences”, Vol. 19, No. 1, s. 57-64.
  • Andrushchak I.Y., Gvozdetska I.S., Martsenyuk V.P. (2015), Qualitative Analysis of the Antineoplastic Immunity System on the Basis of a Decision Tree, “Cybernetics and Systems Analysis”, Vol. 51, No. 3, s. 461-470, DOI: 10.1007/s10559-015-9737-6.
  • Bright T.J., Wong A., Dhurjati R. (2012), Effect of Clinical Decision-Support Systems: A Systematic Review, “Annals of Internal Medicine”, Vol. 157, No. 1, s. 29-43.
  • Edelman E.A., Lin B.K., Doksum T. (2014), Evaluation of a Novel Electronic Genetic Screening and Clinical Decision Support Tool in Prenatal Clinical Settings, “Maternal and Child Health Journal”, Vol. 18, No. 5, s. 1233-1245.
  • Esmaeilzadeh P., Sambasivan M., Kumar N., Nezakati H. (2015), Adoption of Clinical Decision Support Systems in a Developing Country: Antecedents and Outcomes of Physician’s threat to Perceived Professional Autonomy, “International Journal of Medical Informatics”, Vol. 84, Issue 8, s. 548-560.
  • Fritz F., Tilahun B., Dugas M. (2015), Success Criteria for Electronic Medical Record Implementations in Low-Resource Settings: A Systematic Review, “Journal of the American Medical Informatics Association”, Vol. 22, No. 2, s. 479-488.
  • Global healthcare it market analysis and segment forecasts to 2020 – healthcare it industry, outlook, size, application, product, share, growth prospects, key opportunities, dynamics, trends, analysis, healthcare it report – grand view research inc, (dostęp: 3.06.2017).
  • Goldspiel B.R., Flegel W.A., DiPatrizio G. (2014), Integrating Pharmacogenetic Information and Clinical Decision Support into the Electronic Health Record, “Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA”, Vol. 21, No. 3, s. 522-528.
  • Han J., Kamber M. (2001), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, San Francisco.
  • Jaspers M.W.M., Smeulers M., Vermeulen H., Peute L.W. (2011), Effects of Clinical Decision-Support Systems on Practitioner Performance and Patient Outcomes: A Synthesis of High-Quality Systematic Review Findings, “Journal of the American Medical Informatics Association: JAMIA”, Vol. 18, No. 3, s. 327-334.
  • Martirosyan H., Frize M., Ong D.E., Gilchrist J. (2014), A Decision-Support System for Expecting Mothers and Obstetricians, 6th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering MBEC 2014, 7-11 September 2014, Dubrovnik, Croatia, Springer International Publishing, Vol. 45, s. 703-706.
  • Pahl C., Mehrbakhsh N., Zare M. (2015), Role of Openehr as an Open Source Solution for the Regional Modelling of Patient Data in Obstetrics, “Journal of Biomedical Informatics”, Vol. 55, s. 174-187,
  • Reynolds C.J., Wyatt J.C. (2011), Open Source, Open Standards, and Health Care Information Systems, “Journal of Medical Internet Research”, Vol. 13, No. 1, s. 24.
  • Roshanov P.S., Fernandes N., Wilczynski J.M. (2013), Features of Effective Computerised Clinical Decision Support Systems: Meta-Regression of 162 Randomised Trials, “BMJ (Clinical Research ed.)”, Vol. 346, February 14, s. 657.
  • Wikipedia, List of Open-Source Healthcare Software, of_open-source_healthcare_software#Electronic_health_or_medical_record (dostęp: 3.06.2017).
  • [www 1] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 2] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 3] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 4] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 5] Forms (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 6] Notes (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 7] OpenEMR API (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 8] Forms API (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 9] Policies (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 10] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 11] (dostęp: 03.06.2017).
  • [www 12] (dostęp: 03.06.2017).
Document Type
Publication order reference
YADDA identifier
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.