Special topic interoperability and EHR: Combining openEHR, SNOMED, IHE, and continua as approaches to interoperability on national ehealth

SummaryObjectives: The main aims of the paper comprise the characterization and examination of the potential approaches regarding interoperability. This includes openEHR, SNOMED, IHE, and Continua as combined interoperability approaches, possibilities for their incorporation into the eHealth environment, and identification of the main success factors in the field, which are necessary for achieving required interoperability, and consequently, for the successful implementation of eHealth projects in general.Methods: The paper represents an in-depth analysis regarding the potential application of openEHR, SNOMED, IHE and Continua approaches in the development and implementation process of eHealth in Slovenia. The research method used is both exploratory and deductive in nature. The methodological framework is grounded on information retrieval with a special focus on research and charting of existing experience in the field, and sources, both electronic and written, which include interoperability concepts and related implementation issues.Results: The paper will try to answer the following inquiries that are complementing each other:1. Scrutiny of the potential approaches, which could alleviate the pertinent interoperability issues in the Slovenian eHealth context.2. Analyzing the possibilities (requirements) for their inclusion in the construction process for individual eHealth solutions.3. Identification and charting the main success factors in the interoperability field that critically influence development and implementation of eHealth projects in an efficient manner.Conclusions: Provided insights and identified success factors could serve as a constituent of the strategic starting points for continuous integration of interoperability principles into the healthcare domain. Moreover, the general implementation of the identified success factors could facilitate better penetration of ICT into the healthcare environment and enable the eHealth-based transformation of the health system especially in the countries which are still in an early phase of eHealth planning and development and are often confronted with differing interests, requirements, and contending strategies.Citation: Beštek M, Stanimirovic D. Special Topic Interoperability and EHR: Combining openEHR, SNOMED, IHE, and Continua as approaches to interoperability on national eHealth. Appl Clin Inform 2017; 8: 810–825 https://doi.org/10.4338/ACI-2017-01-RA-0011 </jats:p

Combining ontologies and rules with clinical archetypes

Al igual que otros campos que dependen en gran medida de las funcionalidades ofrecidas por las tecnologías de la información y las comunicaciones (IT), la biomedicina y la salud necesitan cada vez más la implantación de normas y mecanismos ampliamente aceptados para el intercambio de datos, información y conocimiento. Dicha necesidad de compatibilidad e interoperabilidad va más allá de las cuestiones sintácticas y estructurales, pues la interoperabilidad semántica es también requerida. La interoperabilidad a nivel semántico es esencial para el soporte computarizado de alertas, flujos de trabajo y de la medicina basada en evidencia cuando contamos con la presencia de sistemas heterogéneos de Historia Clínica Electrónica (EHR). El modelo de arquetipos clínicos respaldado por el estándar CEN/ISO EN13606 y la fundación openEHR ofrece un mecanismo para expresar las estructuras de datos clínicos de manera compartida e interoperable. El modelo ha ido ganando aceptación en los últimos años por su capacidad para definir conceptos clínicos basados en un Modelo de Referencia común. Dicha separación a dos capas permite conservar la heterogeneidad de las implementaciones de almacenamiento a bajo nivel, presentes en los diferentes sistemas de EHR. Sin embargo, los lenguajes de arquetipos no soportan la representación de reglas clínicas ni el mapeo a ontologías formales, ambos elementos fundamentales para alcanzar la interoperabilidad semántica completa pues permiten llevar a cabo el razonamiento y la inferencia a partir del conocimiento clínico existente. Paralelamente, es reconocido el hecho de que la World Wide Web presenta requisitos análogos a los descritos anteriormente, lo cual ha fomentado el desarrollo de la Web Semántica. El progreso alcanzado en este terreno, con respecto a la representación del conocimiento y al razonamiento sobre el mismo, es combinado en esta tesis con los modelos de EHR con el objetivo de mejorar el enfoque de los arquetipos clínicos y ofrecer funcionalidades que se corresponden con nivel más alto de interoperabilidad semántica. Concretamente, la investigación que se describe a continuación presenta y evalúa un enfoque para traducir automáticamente las definiciones expresadas en el lenguaje de definición de arquetipos de openEHR (ADL) a una representación formal basada en lenguajes de ontologías. El método se implementa en la plataforma ArchOnt, que también es descrita. A continuación se estudia la integración de dichas representaciones formales con reglas clínicas, ofreciéndose un enfoque para reutilizar el razonamiento con instancias concretas de datos clínicos. Es importante ver como el acto de compartir el conocimiento clínico expresado a través de reglas es coherente con la filosofía de intercambio abierto fomentada por los arquetipos, a la vez que se extiende la reutilización a proposiciones de conocimiento declarativo como las utilizadas en las guías de práctica clínica. De esta manera, la tesis describe una técnica de mapeo de arquetipos a ontologías, para luego asociar reglas clínicas a la representación resultante. La traducción automática también permite la conexión formal de los elementos especificados en los arquetipos con conceptos clínicos equivalentes provenientes de otras fuentes como son las terminologías clínicas. Dichos enlaces fomentan la reutilización del conocimiento clínico ya representado, así como el razonamiento y la navegación a través de distintas ontologías clínicas. Otra contribución significativa de la tesis es la aplicación del enfoque mencionado en dos proyectos de investigación y desarrollo clínico, llevados a cabo en combinación con hospitales universitarios de Madrid. En la explicación se incluyen ejemplos de las aplicaciones más representativas del enfoque como es el caso del desarrollo de sistemas de alertas orientados a mejorar la seguridad del paciente. No obstante, la traducción automática de arquetipos clínicos a lenguajes de ontologías constituye una base común para la implementación de una amplia gama de actividades semánticas, razonamiento y validación, evitándose así la necesidad de aplicar distintos enfoques ad-hoc directamente sobre los arquetipos para poder satisfacer las condiciones de cada contexto

Exploring openEHR-based clinical guidelines in acute stroke care and research

Largely speaking, health information systems today are not able to exchange data between each other and understand the data’s meaning automatically by means of their information technology components. This lack of ‘interoperability’ also leads to patients experiencing an undesired discontinuity in their care. This thesis is a part of a health informatics field which tackles interoperability barriers by offering standardised information models for electronic health records. More specifically, this work explores possibilities of combining standardised information models offered by the openEHR interoperability approach with knowledge from evidence-based clinical practice guidelines. The applied methodology includes openEHR archetypes, the openEHR reference information model, standard medical terminologies such as SNOMED CT, the international stroke treatment registry SITS, a newly developed model for representing guideline knowledge (the ‘Care Entry-Network Model’), and rules authored in the Guideline Definition Language, a formalism recently endorsed by openEHR as a part of its specifications. The study design used is based on evaluating the work done by means of retrospectively checking the compliance of completed patient cases with guidelines from the domain of acute stroke management in Europe, both experimentally and using thousands of real patient cases from SITS. Our overall findings are that i) the Care Entry-Network Model facilitates an intermediate step between narrative guideline text and computer-interpretable guidelines to be deployed in openEHR systems, ii) the Guideline Definition Language is practicable for creating and automatically running openEHR-based computer-interpretable guidelines, where we also provide detailed accounts of our employed GDL technologies, and iii) the Guideline Definition Language combined with real patient data from patient data registries can generate new clinical knowledge, which in our case has benefited stroke carers and researchers working with acute stroke thrombolysis. In conclusion, using our methodology, health care stakeholders would get evidence-based knowledge components in their electronic health records based on shareable, well maintainable information and knowledge models in the form of archetypes and GDL rules respectively. However, our approach still needs to be tested at the point of clinical decision making and compared to other approaches for providing exchangeable computer-interpretable guidelines

Combining ontologies and rules with clinical archetypes

Al igual que otros campos que dependen en gran medida de las funcionalidades ofrecidas por las tecnologías de la información y las comunicaciones (IT), la biomedicina y la salud necesitan cada vez más la implantación de normas y mecanismos ampliamente aceptados para el intercambio de datos, información y conocimiento. Dicha necesidad de compatibilidad e interoperabilidad va más allá de las cuestiones sintácticas y estructurales, pues la interoperabilidad semántica es también requerida. La interoperabilidad a nivel semántico es esencial para el soporte computarizado de alertas, flujos de trabajo y de la medicina basada en evidencia cuando contamos con la presencia de sistemas heterogéneos de Historia Clínica Electrónica (EHR). El modelo de arquetipos clínicos respaldado por el estándar CEN/ISO EN13606 y la fundación openEHR ofrece un mecanismo para expresar las estructuras de datos clínicos de manera compartida e interoperable. El modelo ha ido ganando aceptación en los últimos años por su capacidad para definir conceptos clínicos basados en un Modelo de Referencia común. Dicha separación a dos capas permite conservar la heterogeneidad de las implementaciones de almacenamiento a bajo nivel, presentes en los diferentes sistemas de EHR. Sin embargo, los lenguajes de arquetipos no soportan la representación de reglas clínicas ni el mapeo a ontologías formales, ambos elementos fundamentales para alcanzar la interoperabilidad semántica completa pues permiten llevar a cabo el razonamiento y la inferencia a partir del conocimiento clínico existente. Paralelamente, es reconocido el hecho de que la World Wide Web presenta requisitos análogos a los descritos anteriormente, lo cual ha fomentado el desarrollo de la Web Semántica. El progreso alcanzado en este terreno, con respecto a la representación del conocimiento y al razonamiento sobre el mismo, es combinado en esta tesis con los modelos de EHR con el objetivo de mejorar el enfoque de los arquetipos clínicos y ofrecer funcionalidades que se corresponden con nivel más alto de interoperabilidad semántica. Concretamente, la investigación que se describe a continuación presenta y evalúa un enfoque para traducir automáticamente las definiciones expresadas en el lenguaje de definición de arquetipos de openEHR (ADL) a una representación formal basada en lenguajes de ontologías. El método se implementa en la plataforma ArchOnt, que también es descrita. A continuación se estudia la integración de dichas representaciones formales con reglas clínicas, ofreciéndose un enfoque para reutilizar el razonamiento con instancias concretas de datos clínicos. Es importante ver como el acto de compartir el conocimiento clínico expresado a través de reglas es coherente con la filosofía de intercambio abierto fomentada por los arquetipos, a la vez que se extiende la reutilización a proposiciones de conocimiento declarativo como las utilizadas en las guías de práctica clínica. De esta manera, la tesis describe una técnica de mapeo de arquetipos a ontologías, para luego asociar reglas clínicas a la representación resultante. La traducción automática también permite la conexión formal de los elementos especificados en los arquetipos con conceptos clínicos equivalentes provenientes de otras fuentes como son las terminologías clínicas. Dichos enlaces fomentan la reutilización del conocimiento clínico ya representado, así como el razonamiento y la navegación a través de distintas ontologías clínicas. Otra contribución significativa de la tesis es la aplicación del enfoque mencionado en dos proyectos de investigación y desarrollo clínico, llevados a cabo en combinación con hospitales universitarios de Madrid. En la explicación se incluyen ejemplos de las aplicaciones más representativas del enfoque como es el caso del desarrollo de sistemas de alertas orientados a mejorar la seguridad del paciente. No obstante, la traducción automática de arquetipos clínicos a lenguajes de ontologías constituye una base común para la implementación de una amplia gama de actividades semánticas, razonamiento y validación, evitándose así la necesidad de aplicar distintos enfoques ad-hoc directamente sobre los arquetipos para poder satisfacer las condiciones de cada contexto

Interface of inference models with concept and medical record models

Abstract. Medical information systems and standards are increasingly based on principled models of at least three distinct sorts of information – patient data, concepts (terminology), and guidelines (decision support). Well defined interfaces are required between the three types of model to allow development to proceed independently. Two of the major issues to be dealt with in the defining of such interfaces are the interaction between ontological and inferential abstractions – how general notions such as ‘abnormal cardiovascular finding ’ are abstracted from concrete data – and the management of the meaning of information in guidelines in different contexts. This paper explores these two issues and their ramifications. 1