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Toni Mas cartela

TONI MasToni Mas

Toni Mas es CEO y CIO de Bitac. Profesional sénior en Tecnologías de la información, certificado en HL7, CDA y representación del conocimiento, SNOMED CT, LOINC , ICD9 , IC10 y NANDA.


 

Toni Mas es socio fundador y responsable de Bitac, una pyme innovadora dedicada a  mejorarla calidad de la información clínica mediante el uso de estándares. Sus servicios de consultoría se orientan a la normalización de catálogos y a los estudios de impacto.

 

La interoperabilidad, igual que la tecnología, debe ser trasparente para el usuario. Al consultar un dato clínico desde cualquier dispositivo, al usuario no le interesa  saber que está pasando por 17 sistemas, utilizando 42 estándares y 72 protocolos, sino que lo que quiere es obtener la información de forma rápida y fiable.

Interoperabilidad de forma intuitiva suena a algo de intercambio y tiene algo de eso, con la finalidad de obtener beneficios mutuos.

TM1 interoperabilidad

Cuando hablamos de interoperabilidad en nuestro ámbito, estamos hablando de  de interoperabilidad entre sistemas. Hay diferentes niveles de interoperabilidad: desde la forma más básica, que sería el intercambio de señales eléctricas, hasta la hasta la interoperabilidad más sofisticada, que podría ser la organizativa.

Se habla habitualmente de 4 capas de interoperabilidad:

  1. La técnica contemplada en estándares como SOA o XML
  2. La capa sintáctica en la que se construyen los mensajes estructurados, como es en el caso del HL7 y DICOM.
  3. En la capa de interoperabilidad semántica tendríamos vocabularios controlados como el CIE-10 o SNOMED CT.
  4. Y en la organizativa estándares como la ISO 13940.

 

La interoperabilidad semántica

“La interoperabilidad semántica lo que pretenden es mantener el significado del acto clínico con independencia de organizaciones, sistemas, procesos y personas por los que transita”

¿Como lo hacemos para fijar el significado de un acto clínico?...la cantidad de datos que se mueve es enorme (como estará la ley de Moore?) . Y con la mhealth los datos se multiplican, aunque es posible que los datos que genera no puedan ser interpretados de forma univoca cuando se quiera intercambiar con otro actor, pues es probable que no tengamos el nivel de interoperabilidad semántico necesario.

Tradicionalmente, el recurso mas utilizado para posibilitar la interoperabilidad, ha sido establecer las llamadas “Tablas de equivalencia”.

EJEMPLO: Si mi App realiza una medición de glucosa que quiero intercambiar con un sistema de historia clínica electrónica, mi App genera un código, el sistema de HC tiene una tabla de equivalencia que trasforma el código de la App a uno que el sistema entiende y utiliza, “entendiendo” lo que significa.

Tablas equiv

Las tablas de equivalencia son un recurso muy valioso pero difícil de gestionar, porque a menudo los datos clínicos cambian y las tablas y sus relaciones de equivalencia -que frecuentemente no son sencillas- se deben mantener, se deben actualizar y el consumo de recursos del sistema se incrementa, bajando su eficiencia.

Una forma mucho mas eficiente de habilitar la interoperabilidad semántica, para capturar el acto clínico y poder  transmitirlo , sería la utilización de “Terminologías

Una “Terminología” permite capturar el significado del acto clínico porque está referenciado a un estándar. Hay muchas terminologías (nombre genérico), en las que podríamos agrupar taxonomías, ontologías, tesauros, vocabularios controlados. Dan cobertura a diferentes dominios como la actividad hospitalaria, la historia clínica electrónica, laboratorio, genética, etc. (por ejemlo ICD10, LOINC para laboratorio o  SNOMED CT).

 

¿Que es SNOMED CT?

SNOMED CT deriva de una terminología de Anatomía Patológica (utilizada desde hace más de 40 años), que servía básicamente para describir la morfología y la topografía de los hallazgos en anatomía patológica (SNOMED RT). La terminología fue creciendo con los años y se le unió con la Clinical Terms Version 3 (CTV3), desarrollada por la National Health Service (NHS) del Reino Unido y hace 5-7 años formaron SNOMED CT que hoy por hoy puede considerarse como la más desarrollada del mundo.

TM3 snodmed

La terminología se constituye, de forma básica, por conceptos, descripciones y relaciones. Estos elementos tienen como fin representar con precisión información y conocimiento clínico en el ámbito de la asistencia sanitaria.

SNOMED tiene más de 300.000 conceptos, más de un millón de relaciones entre conceptos y es un recurso tecnológico que tiene su complejidad. Los cursos de implantación de SNOMED recomiendan hacerlo poco a poco; entrar por un dominio, por un subconjunto, por ejemplo los que tiene que ver con la radiología.

SNOMED se puede ver como un árbol jerárquico, pero que además de tener las relaciones de “padre” a “hijo” tiene las relaciones cruzadas a través de atributos que permiten modelar y fijar el significado de los conceptos que contiene.

TM4

Algunas características interesantes:

  • Contenido científicamente validado
  • Basado en lógica descriptiva –inferencia-(*)
  • Expresiones- los conceptos se pueden combinar para modelar actos clínicos
  • Usado en más de 50 países. Multi-idioma –Muy útil para la traducción en Apps

(*) Esto en el mundo de las Apps todavía no tiene demasiada importancia, pero en el de las Historias Clínicas puede servir como ayuda al diagnóstico.

Ejemplos de lo que SNOMED CT denomina como conceptos:

TM5_snodmed.png

Ejemplo de cómo SNOMED CT se estructura:

TM6.png

Lo que se obtiene gracias a la interoperabililidad son datos que se pueden utilizar porque los diferentes sistemas se entienden

Inter operabilidad

Y si los sistemas se entienden, se pueden integrar los datos que proporcionan diferentes sistemas y/o dispositivos, como en el caso del glucómetro y la Historia Clínica Electrónica. 

Graficaglucosa

mHealth BCN Conference
Mesa 4 Research in progress
Fecha:  22 de febrero de 2018

 

 

 

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