为什么患者管理系统不会对某些生物特征数据设定？

解答动态

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  我在这个行业工作过，有几种流行的病人管理系统，只接受医生为病人记录输入的任何数字。
  在实践中，这意味着如果你查看一千个病人的数据，你通常会发现医生在一个字段中输入了一米或两英尺用于存储厘米。
  您经常会发现输入验证的一个地方是计算器，其中一些系统用于生成BMI、eGFR等数字。但此SMS不会从交互式BMI计算器窗口生成，而是从患者数据库（已满）中的身高和体重生成
  当我开发一个图表来显示患者群体的平均BMI时，我发现为了得到一个外观合理的图表，我必须对它进行编程，以过滤出可能是数据错误的极端异常值，因为数据并没有在输入时全部得到验证。例如，我没有把身高低于10厘米的人包括在BMI表中问题：这是什么只是他们特定软件的一个？
  在几个系统中都是这样的，而不仅仅是一个系统。
  是否可能只是这样的情况，这些系统中的许多从来没有被用于大规模选择患者群体？
  是的。患者数据库从未打算这样使用。
  患者数据库的主要用例是将医生的笔记存储在诊所中，以便您的家庭医生在下次就诊时可以再次阅读。其他功能，如发送，在以后的版本中作为额外功能添加，或通过第三方附加软件实现。
  大量选择患者组不是患者管理系统的常见功能，但有第三方软件可以做到这一点。
  基本上，数据输入到软件a中，然后是由软件B发送的，软件公司B对软件公司A是否执行输入验证没有发言权。
  
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  是否可能只是这样的情况，这些系统中的许多从来没有用于大规模选择患者群体？
  这绝对与此无关。即使该软件仅用于患者就诊时保留患者信息的范围，计算出的BMI也不正确。
  大量收集数据的问题是，人们不再投入任何时间查看特定条目，因此他们不会看到明显错误的数据。相比之下，看前面病人信息的医生会注意到28000个数字。
  这只是他们特定软件中的一个吗？
  如果软件从未被要求在数据输入上设置边界，那么没有边界不是软件的。充其量，这是需求中的一个。28000也不是一个糟糕的计算。这是一个基于输入数据的正确计算。你不能因为输入的正确性而责怪一个计算，也不能责怪我所说的“大便进，大便出”。
  所以你想输入的身高（和体重，但现在让我们关注身高）。最低限额应该是多少？
  好吧，记录的最矮的约62厘米。但是当这个记录被打破时呢？因为大多数记录往往会偶尔被打破一次。而且，婴儿一般都是50厘米，所以也许这就是极限所在。但是早产儿呢？即使只考虑到有合理存活机会（24周）的早产的存活范围，它们也可以小到22厘米。所以如果你想考虑到所有人类，我们可以说22cm是一个合理的最小边界。
  您应该已经注意到22cm仍然接近我们开始时的6.2cm。
  I对您的示例进行了反向工程。对于体重指数为28000，身高为6.2厘米的人来说，你的体重大约需要108公斤。但即使你不允许这个高度，但仍然允许22厘米的高度，这仍然导致体重指数为2231.4。
  体重指数数据仍然是荒谬的，即使两个输入值都在各自的正常范围内。我们确定22cm的高度是可能的，108kg的重量也是现实的。
  您的问题是建立在这样一个假设之上的，即这样的数据验证对于无故障地实施来说是微不足道的。上述计算表明此假设不正确。
  或者是否有正当理由不希望将输入范围和健全性检查引入生物特征数据？
  虽然人们的身高和体重不会在之间发生变化，但通常不建议对数据添加比所要求的更多的性验证，只基于开发商认为可能合理的。
  例如，我国的车牌曾经是AAA-000格式（最初，梳妆台是不合法的）。软件应该只允许这种格式吗？好吧，看来是你逼的。但当那些车牌用完后，我们开始使用000-AAA。当它用完的时候，我们已经开始使用0-AAA-000.
  如果你写了那些验证检查，你就必须在每次格式更改时更改并重新部署你的应用程序。这是一个相关的话题，因为这正是我国发生的事情。他们不得不手动更新成千上万的设备（测速头、停车场头、警车头等等），因为他们无法注册这些新的车牌。
  如果他们不介意这种格式验证，他们就不必更新软件。考虑到在这种情况下，它是设备上的嵌入式软件，必须重新部署是一项繁琐而昂贵的任务。
  可能会遇到类似的问题有：固定电话这里是9位数，而手机是10位数。这里的邮政编码是4位数，但是他们最近引进了5位数的编码。房子的号码是数字，但是有一个边缘拆分为两个属性的属性将获得“a/B/C/…”后缀的情况。原来的数字1变成了数字1和1A，这和盒子（即数字1盒子a）不一样。例如，我们住在地址修订街14A，但隔壁的建筑（修订街14）是一栋公寓楼，并将他们的公寓标为A/B/C/。。。14A是我的门牌号。14号A座是一楼的下一个公寓。你可以想象，每当我填写一个表格，并注意到开发人员不必要地决定在数字文本框中强制使用数字格式时，我的沮丧情绪都会出现。考虑到基于人工智能的医疗决策的未来，我只是有点担心！你这是本末倒置。即使患者信息注册工具允许输入无意义的数据，这并不意味着数据的解释者必须盲目地相信它所说的任何事情。
  如果你只能实现一个验证，你应该把验证放在人工智能上，而不是数据收集工具上。如果你把你的人工智能犯的错误归咎于输入数据而不是人工智能，那么你的人工智能就不是人工智能，它只是一个算法。
  
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  也许你的假设是医生比程序员懂得更多。
  你想当医生告诉你的病人你不能治疗他们，因为it部门认为病人不可能存在吗？
  “对不起，Superfitathletticrunnerperson先生，我们不能治疗您，因为我们的系统不允许静息心率低于60。”
  
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  当然，允许发出此通知时出现了一些问题，但不一定是缺少输入验证。
  严格禁止无效输入听起来很简单，但实际上是一个极其困难的问题。一个典型的例子是验证姓名-一个字母输入肯定是有人键入他们的缩写，应该被拒绝？如果他们有共同的韩国人姓氏O.
  有时，程序员可能会编写可能的错误，并有一个“软验证”触发一个消息，如“这是一个不寻常的值，你确定吗？”？&据我们所知，这种情况发生在本例中，用户意外地单击了“是”。
  数据也经常在系统之间复制，因此可能是在一个系统中输入的数据缺乏验证，然后被导入另一个系统。同样，导入系统无法确定数据是否错误，但可能触发了“软验证”--导入包括X、Y和Z行上的可疑数据；。同样，人工操作人员需要正确处理这些信息。
  最后，数据被用来生成一个将要处理的报告。像按BMI对报告进行排序这样简单的事情会立即让这个结果脱颖而出，对照输入数据进行检查就会发现原因。在我看来，这是应该被发现的情况-但我们不知道这是一个在系统中丢失的功能，或操作员错误使用它
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