Information models properties in learning health systems : A literature review

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Software integrador de información médica utilizando Health Level Seven y FHIR

Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) y Health Level 7 (HL7) son dos estándares que ayudan el intercambio de datos clínicos y que en los últimos años han ganado bastante protagonismo en la industria médica, ambos son estándares de información médica cuya propuesta es alcanzar la interoperabilidad entre los diferentes sistemas de proveedores de servicios médicos. FHIR y HL7 permiten reducir los esfuerzos de la industria médica a la hora de interoperar con otros entes médicos, puesto que brinda una sola estructura de datos que pretende ser universal, además FHIR se construyó con el enfoque de transferencia de estado representacional o REST que es la interfaz para conectar varios sistemas a través de HTTP. Sin embargo, en la industria médica latinoamericana y en específico en Ecuador, los esfuerzos para alcanzar la interoperabilidad de los sistemas médicos se han visto opacados por muchos aspectos, el más evidente es la inversión que conllevaría construir nuevos sistemas médicos que hagan uso de estos estándares y dejar obsoletos a los anteriores sistemas, o al menos a gran parte de su extracción de datos. Sin embargo, este proceso es necesario, para poder cumplir con la universalidad propuesta por el estado ecuatoriano donde se define la necesidad de extender la cobertura de los beneficios del sistema de salud, a toda la población. En este trabajo de titulación se presenta el diseño e implementación de un middleware de información médica usando estándares HL7 y FHIR, que permite la interoperabilidad de sistemas de información médica.Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) and Health Level 7 (HL7) in recent years have gained considerable prominence in the medical industry, both are medical information standards whose purpose is to achieve interoperability between the different systems of medical service providers. FHIR and HL7 reduce the efforts of the medical industry when it comes to interoperating with other medical entities, since they provide a single data structure that aims to be universal, and FHIR is built with the REST approach. However, in the Latin American medical industry and specifically in Ecuador, the efforts to achieve medical interoperability have been overshadowed by many aspects, the most evident being the investment that would entail building new medical systems that make use of these standards and render obsolete to previous systems, or at least to much of their data mining. However, this process is necessary in order to comply with the universality proposed by the Ecuadorian state, where it is defined as extending the coverage of the benefits of the health system to the entire population. For this reason, in this degree work, the design and implementation of a medical information middleware is presented using the HL7 and FHIR standards, which allows the interoperability of medical information systems.Ingeniero de SistemasCuenc

Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos

[ES] La explotación de datos de salud ha demostrado ser de creciente interés en la comunidad científica, especialmente para la creación y uso de sistemas de ayuda a la decisión clínica (SADC). Para abordar este problema, tradicionalmente se ha investigado por separado en materia de modelos de información, modelos de dominio y SADC. En lo que se refiere a modelos de información, las propuestas presentan limitaciones semánticas y no tienen en cuenta la interacción con los modelos de dominio, que pretenden proporcionar una comprensión formal y compartida del conocimiento clínico, ni con los SADC, cuya finalidad es proporcionar apoyo a la toma de decisión clínica a partir de la historia clínica electrónica (HCE). La finalidad de esta tesis se enmarca dentro del objetivo general de enriquecer sistemas de HCE con resultados de SADC y modelos de dominio representados mediante datos enlazados abiertos. Para ello, se investiga la combinación y explotación conjunta de las tecnologías más avanzadas para modelos de información, modelos de dominio y SADC. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de metodologías y herramientas para enriquecer la HCE con resultados de SADC y datos enlazados abiertos. Las contribuciones específicas son las siguientes: * Definición conceptual y metodológica de la HCE aumentada con información potencialmente relevante de la web semántica. * Definición conceptual y metodológica del informe radiológico estructurado (IRE), enriquecido con resultados de SADC basados en reglas, visión por computación y modelos de aprendizaje automático. * Caso de uso de HCE aumentada, consistente en enriquecer la HCE resumida del Sistema Nacional de Salud de España con datos enlazados abiertos sobre interacciones farmacológicas y tratamientos recomendados para los episodios activos del paciente. * Sistema de IRE enriquecido con resultados de SADC. Incluye el desarrollo de plantillas de IRE y mecanismos para el enriquecimiento de las mismas con resultados de SADC basados en reglas, cuantificación de imagen médica y redes neuronales. Nuestro objetivo es mejorar el grado de interoperabilidad en las integraciones de sistemas de HCE con SADC y datos enlazados abiertos, mediante estrategias basadas en los tres pilares de la interoperabilidad semántica: modelos de información, de arquetipos y de dominio. Esto tiene el potencial de repercutir positivamente sobre la salud y el cuidado del paciente, especialmente en el paradigma de la medicina personalizada.[CA] L'explotació de dades de salut ha demostrat ser de creixent interés en la comunitat científica, especialment per a la creació i ús de sistemes d'ajuda a la decisió clínica (SADC). Per a abordar aquest problema, tradicionalment s'ha investigat per separat en matèria de models d'informació, models de domini i SADC. Pel que fa a models d'informació, les propostes presenten limitacions semàntiques i no tenen en compte la interacció amb els models de domini, que pretenen proporcionar una comprensió formal i compartida del coneixement clínic, ni amb els SADC, la finalitat dels quals és proporcionar suport a la presa de decisió clínica partint de la història clínica electrònica (HCE). La finalitat d'aquesta tesi s'emmarca dins de l'objectiu general d'enriquir sistemes de HCE amb resultats de SADC i models de domini representats mitjançant dades enllaçades obertes. Per a això, s'investiga la combinació i explotació conjunta de les tecnologies més avançades per a models d'informació, models de domini i SADC. La principal contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament de metodologies i eines per a enriquir la HCE amb resultats de SADC i dades enllaçades obertes. Les contribucions específiques són les següents: * Definició conceptual i metodològica de la HCE augmentada amb informació potencialment rellevant de la web semàntica. * Definició conceptual i metodològica de l'informe radiològic estructurat (IRE), enriquit amb resultats de SADC basats en regles, visió per computació i models d'aprenentatge automàtic. * Cas d'ús de HCE augmentada, consistent a enriquir la HCE resumida del Sistema Nacional de Salut d'Espanya amb dades enllaçades obertes sobre interaccions farmacològiques i tractaments recomanats per als episodis actius del pacient. * Sistema de IRE enriquit amb resultats de SADC. Inclou el desenvolupament de plantilles de IRE i mecanismes per a l'enriquiment de les mateixes amb resultats de SADC basats en regles, quantificació d'imatge mèdica i xarxes neuronals. El nostre objectiu és millorar el grau d'interoperabilitat en les integracions de sistemes de HCE amb SADC i dades enllaçades obertes, mitjançant estratègies basades en els tres pilars de la interoperabilitat semàntica: models d'informació, d'arquetips i de domini. Això té el potencial de repercutir positivament sobre la salut i la cura del pacient, especialment en el paradigma de la medicina personalitzada.[EN] The exploitation of health data has proven to be of increasing interest in the scientific community, especially for the creation and use of clinical decision support systems (CDSS). To address this problem, separate research has traditionally been done on information models, domain models and CDSS. Regarding information models, the proposals present semantic limitations and do not consider the interaction with domain models, which aim to provide a formal and shared understanding of clinical knowledge, nor with CDSS, whose purpose is to provide clinical decision support from the electronic health record (EHR). The aim of this thesis is framed within the general goal of enriching EHR systems with SADC results and domain models represented by open linked data. For this purpose, the combination and joint exploitation of state-of-the-art technologies for information models, domain models and SADC is investigated. The main contribution of this thesis is the development of methodologies and tools to enrich EHR with SADC results and open linked data. Specific contributions are: * Conceptual and methodological definition of EHR augmented with potentially relevant information from the semantic web. * Conceptual and methodological definition of the structured radiology report (SRR), enriched with CDSS results based on logical rules, computer vision and machine learning models. * Augmented EHR use case, consisting of enriching the summarized EHR of the Spanish National Health System with linked open data on pharmacological interactions and recommended treatments for active patient episodes. * SRR system enriched with CDSS results. Includes the development of SRR templates and mechanisms for enriching them with SADC results based on logical rules, medical image quantification and neural networks. Our goal is to improve the degree of interoperability in EHR system integrations with CDSS results and linked open data, through strategies based on the three pillars of semantic interoperability: information, archetype and domain models. This has the potential to positively impact health and patient care, especially in the personalized medicine paradigm.Mañas García, A. (2022). Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/18773

PROV-Health: método para gerenciamento de dados de proveniência em sistemas de informação em saúde

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Florianópolis, 2023.A Ciência da Informação e a Ciência da Computação, compactuam aspectos interdisciplinares no que diz respeito à Proveniência de Dados entre diferentes Sistemas de Informação em Saúde (SIS). Os SIS armazenam grandes volumes de dados em seus repositórios descentralizados, tornando um desafio o gerenciamento e a interoperabilidade desses dados. Assim, a Proveniência de Dados associada a tecnologias computacionais contribui para a rastreabilidade dos dados de origem nos SIS, a fim de identificar erros e transformações nos dados e atribuí-los às fontes, sendo útil para tomadas de decisões nos mais variados cenários de saúde. Nesta tese apresenta-se um método para gerenciamento de dados de proveniência em SIS com base no instanciamento do modelo da World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) em conformidade com os aspectos de interoperabilidade entre diferentes bases de dados de saúde descentralizadas. Para alcançar os objetivos definidos para esta tese, assume-se uma metodologia de pesquisa aplicada em um estudo de caso, caracterizada como experimental e exploratória, com abordagem quantitativa e qualitativa. Quanto aos procedimentos técnicos no desenvolvimento e validação do método, foram realizados experimentos em um cenário de saúde real com dados reais, os quais possibilitaram identificar além de benefícios, desafios e ameaças durante sua experimentação. O método foi avaliado via formulário eletrônico enviado a especialistas da área, os quais destacaram pontos importantes para reflexão na estrutura do método. Conclui-se que ao final dos experimentos e das etapas de análises dos resultados, o método proposto mostrou-se significativo no que se refere ao gerenciamento de dados de proveniência em diferentes SIS, sendo possível adaptá-lo a qualquer cenário de saúde.Abstract: Information Science and Computer Science share interdisciplinary aspects when it comes to Data Provenance between different Health Information Systems (HIS). HIS store large volumes of data in their decentralized repositories, making the management and interoperability of this data a challenge. Thus, Data Provenance associated with computer technologies contributes to the traceability of source data in HIS, in order to identify errors and transformations in the data and attribute them to the sources, being useful for decision-making in the most varied health scenarios. This thesis presents a method for managing provenance data in HIS based on instancing the World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) model in accordance with interoperability aspects between different decentralized health databases. In order to achieve the objectives defined for this thesis, an applied research methodology was used in a case study, characterized as experimental and exploratory, with a quantitative and qualitative approach. As for the technical procedures for developing and validating the method, experiments were carried out in a real health scenario with real data, which made it possible to identify not only benefits, but also challenges and threats during experimentation. The method was evaluated via an electronic form sent to experts in the field, who highlighted important points for reflection on the structure of the method. The conclusion is that at the end of the experiments and the stages of analysis of the results, the proposed method proved to be significant in terms of managing provenance data in different HIS and can be adapted to any healthcare scenario