Autor: José Alberto Maldonado Segura. Responsable de Innovación y consultor en interoperabilidad semántica en Veratech for Health.

El uso de SNOMED CT permite la mejora de la calidad de atención al paciente, la identificación precisa de cohortes de pacientes para investigación clínica, auditorías o informes, y la interoperabilidad de los datos de salud.

Introducción a SNOMED CT

Las terminologías clínicas son uno de los pilares básicos para la interoperabilidad de la información de salud. Proporcionan términos estandarizados para hacer referencia a un concepto clínico y por tanto permiten la representación consistente de la información. SNOMED CT es una terminología clínica multilingüe que abarca una amplia gama de dominios médicos gestionada por SNOMED International. Es considerada como la terminología más extensa e importante desarrollada a nivel mundial y contiene más de 350,000 conceptos en la actualidad. SNOMED CT es una ontología basada en conceptos y relaciones semánticas entre ellos donde los conceptos representan una idea clínica (enfermedad, procedimiento, organismo, etc.). Cada concepto tiene un identificador y un conjunto de descripciones. Una relación representa una asociación entre dos conceptos y sirven para definir de manera precisa y procesable el significado de los conceptos.

Los conceptos en SNOMED CT se organizan jerárquicamente por medio de relaciones IS_A. Todos los conceptos de SNOMED CT son subtipos de un concepto raíz «Concepto de SNOMED CT». Hay 19 conceptos de nivel superior bajo este concepto raíz. Estos incluyen hallazgo clínico, procedimiento, organismo, producto farmacéutico/biológico, etc. El resto de los conceptos descienden de estos 19 conceptos de nivel superior. Es importante destacar que un concepto puede pertenecer a varias jerarquías, lo que hace que SNOMED CT sea una terminología que soporta la poli-jerarquía. Por ejemplo, una neumonía bacteriana es tanto una neumonía infecciosa como una infección bacteriana de la vía respiratoria inferior. Además de las relaciones IS_A, contiene relaciones que definen el significado del concepto en relación con otros conceptos, incluyendo características esenciales como lugar del hallazgo o morfología y atributos complementarios como la gravedad o la lateralidad.

Otro aspecto a destacar es su capacidad de extensión que permite a las organizaciones usuarias añadir términos y relaciones que no se encuentran en la versión estándar para adaptar la terminología a sus necesidades específicas.

SNOMED CT como herramienta para estandarizar y codificar la información de salud

SNOMED CT tiene como objetivo principal estandarizar y codificar los significados utilizados en la información de salud a nivel global. Está plenamente reconocido que su uso aporta múltiples beneficios.  Podemos destacar que permite documentar y codificar la actividad clínica de manera precisa, detallada y específica lo que se traduce en una mejora de la calidad de la atención al paciente, ya que los profesionales de la salud pueden tomar decisiones más informadas. Su base ontología facilita un mecanismo de consulta que permite la identificación precisa de cohortes de pacientes relevantes para investigación clínica, auditorías o informes. Por último, facilita la interoperabilidad de los datos y por tanto su compartición entre personas, sistemas informáticos y organizaciones conservando su significado original.

Para aprovechar al máximo SNOMED CT se necesitan un amplio rango de herramientas que permitan administrar, explorar y explotar la terminología. Podemos destacar los sistemas de gestión terminológica para gestionar y mantener la terminología asegurando su calidad e integridad, visores que permitan la búsqueda de conceptos y relaciones, sistemas de ayuda a la codificación incluyendo procesamiento de lenguaje natural para detectar y extraer menciones de conceptos en textos narrativos, definición y gestión del mapeo con otras terminologías, definición y gestión de subconjuntos, motores de consulta sobre la propia terminología, entornos de autoría que faciliten su extensión o razonadores para explotar su base ontológica. Sin embargo, actualmente existe una falta de gobernanza e infraestructura para la gestión de SNOMED CT, lo que indica la necesidad de un enfoque más sistemático y estructurado para garantizar su gestión adecuada y una implementación exitosa en la práctica clínica. Las organizaciones de salud deben establecer un marco de gobernanza claro y proporcionar herramientas y recursos adecuados para trabajar con SNOMED CT de manera efectiva y eficiente.

Veamos como ejemplo ilustrativo el uso de la terminología durante la entrada de datos. En este escenario SNOMED CT se combina con el modelo de información utilizado para registrar la información, por ejemplo, la interfaz de usuario. Ambas tecnologías deben combinarse para capturar fielmente el significado clínico de los datos, es lo que se conoce como enlace terminológico. Un tipo de enlace terminológico es el de contenido que nos permite definir el conjunto de códigos admisibles para un atributo del modelo de información, por ejemplo, un subconjunto de enfermedades. Para poder definir estos enlaces es necesario disponer de un lenguaje de consulta capaz de especificar subconjuntos terminológicos sin tener que enumerar explícitamente los conceptos que lo forman y un entorno de edición, validación y visualización de tales subconjuntos. Véase por ejemplo la Figura 1, donde se muestra una consulta que define el subconjunto de las alergias no alimenticias compuesto por 1921 conceptos. Además, es necesario establecer donde se almacenan estos subconjuntos, como deben evolucionar para adaptarse a las nuevas versiones de la terminología o cómo hacerlos públicos para facilitar su reúso.

Figura 1. Subconjunto de conceptos SNOMED CT definido por medio de una consulta, en este caso empleado el lenguaje de restricciones de expresiones

SNOMED CT en el Sistema Nacional de la salud

Veratech For Health está trabajando activamente más de 6 años en el desarrollo de herramientas que faciliten la explotación e implantación de SNOMED CT en las organizaciones que incluyen motores de consulta, visores y detección de menciones de conceptos en textos narrativos como enfermedades o procedimientos. Estamos colaborando activamente con el Centro Nacional de Referencia de SNOMED CT para España dependiente del Ministerio de Sanidad del Gobierno de España en la puesta en marcha de un entorno informático que facilite la generación, publicación y consulta de la extensión nacional para España de SNOMED CT. Esto ha supuesto el desarrollo de un entorno para la clasificación y validación de la extensión y un navegador web para su consulta (https://snomedsns.es/).

El primero permite asignar las jerarquías correctas a los conceptos e inferir nuevas relaciones a partir de la definición lógica realizada por el autor además de comprobar la validez, por ejemplo, la no existencia de conceptos lógicamente equivalentes. Por su parte, el navegador permite localizar conceptos valiéndose de diferentes configuraciones de búsqueda tales como “exacto”, “contiene”, “términos parciales”, etc. Asimismo, es posible consultar los miembros de los conjuntos de referencias. El navegador permite la búsqueda y descarga de subconjuntos de conceptos. Para ello, se sirve de una implementación propia del lenguaje de restricciones sobre expresiones de SNOMED CT (ECL) que permite definir conjuntos de conceptos por medio de restricciones sobre la definición lógica de los conceptos como “enfermedades pulmonares que son un tipo de edema”, “alergias alimentarias” o “procedimientos oftalmológicos”, véase la Figura 1 para un ejemplo. Como resultado ofrece árboles de conceptos navegables con los ancestros y los descendientes del concepto encontrado. los sinónimos del concepto, sus relaciones inferidas, sus axiomas OWL y los conjuntos de referencias a los que pertenece, así como un diagrama descargable de sus relaciones definitorias.

Todavía queda mucho trabajo por hacer en cuenta a la adopción e implementación de SNOMED CT en las organizaciones, sin embargo, está reconocido que esta terminología tendrá un papel crucial en la explotación de la información de salud.

Este artículo lo podéis encontrar en la página 59 de la Revista SEIS