¿Pueden OpenEHR, ISO 13606 y HL7 FHIR funcionar juntos? Una perspectiva agnóstica para la selección y aplicación de estándares de HCE en España.

Debido a la heterogeneidad de los estándares de Historia Clínica Electrónica (HCE), los equipos de toma de decisiones, que no son expertos en información de salud, expresan confusión para seleccionar y aplicar estos recursos en sus plataformas de datos. Por ello, un grupo de expertos ha analizado las fortalezas y debilidades sobre el diseño, las capacidades de modelado, la flexibilidad y los recursos implementados de tres estándares relevantes basados en Modelos Clínicos Detallados: OpenEHR, ISO 13606 y HL7 FHIR. Así, se concluyó que: (1) son útiles para los fines para los que han sido diseñados y presentan deficiencias en aquellos para los que no han sido diseñados; (2) son funcionalmente compatibles en plataformas y metodologías de datos de salud desarrolladas desde una perspectiva independiente de los estándares; y (3) son conceptualmente y técnicamente compatibles entre sí, por lo que la elección de uno u otro no tiene un alto impacto siempre que se parta de aquel más rico en capacidades de modelado y flexibilidad.

Eos y OMOCL: hacia una integración sin fisuras de los registros de openEHR en el modelo de datos común de OMOP

Este estudio se enfoca en el problema de reutilizar datos de historiales clínicos electrónicos (HCE) para fines de investigación. Aunque los HCE ofrecen promesas para mejorar la base de datos para ensayos clínicos, su estructura y semántica heterogénea dificultan su estandarización. Para superar esta dificultad, el modelo de datos común (CDM) de Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) ha ganado popularidad como estándar para estandarizar datos de investigación. Sin embargo, la conversión de EHR al CDM de OMOP requiere procesos complejos y costosos, lo que limita su reutilización para investigación. Para abordar la heterogeneidad de los EHR y la falta de precisión semántica en el lugar de atención, se ha adoptado ampliamente el estándar openEHR. Sin embargo, no se ha desarrollado un enfoque integral para integrar registros openEHR en el CDM de OMOP.

Contextualización de los acontecimientos adversos de especial interés para caracterizar las tasas de incidencia basales en 24 millones de pacientes con COVID-19 a través de 26 bases de datos: un estudio de cohortes retrospectivo multinacional.

Un estudio de cohortes multinacional analizó la incidencia de acontecimientos adversos de especial interés (AESI) después de la infección por COVID-19 y los comparó con las tasas históricas en la población general. Se recopilaron datos de atención primaria, registros sanitarios electrónicos y reclamaciones de seguros de múltiples bases de datos entre enero de 2017 y mayo de 2022. Se identificaron 16 AESI preespecificados, como infarto agudo de miocardio, anafilaxia, ictus, trombosis y miocarditis, entre otros.

Informe radiológico estructurado integrado con biomarcadores de imagen cuantitativos y sistemas de puntuación cualitativos

El artículo presenta un sistema de informe estructurado en radiología basado en plantillas web para mitigar las limitaciones del informe estructurado tradicional. El sistema utiliza validadores y reglas lógicas para evitar errores de informe y permite calcular automáticamente valores y puntuaciones cualitativos de radiología. Incluye información cuantitativa de biomarcadores de imágenes y se integra fácilmente con sistemas PACS/RIS. El sistema también es compatible con varios idiomas y cuenta con 24 plantillas de informe estructurado en uso en 37 hospitales e instituciones de atención médica. Un caso de uso específico de la plantilla SR es el informe de cáncer de próstata que incluye el sistema de puntaje PI-RADS 2.1 y biomarcadores de imágenes.

¿Pueden openEHR, ISO 13606 y HL7 FHIR trabajar juntos?

Nuestros expertos David Moner Cano, Diego Boscá Tomás, Alberto Maldonado junto con Miguel Pedrera Jiménez, Noelia García Barrio, Santiago Frid, Raimundo Lozano Rubí, Dipak Kalra, Thomas Beale, Adolfo Muñoz Carrero y Pablo Serrano Balazote han analizado las fortalezas y debilidades sobre diseño, capacidades de modelado, flexibilidad y recursos implementados de tres estándares relevantes basados en Modelos Clínicos Detallados: openEHR, ISO 13606 y HL7 FHIR para ayudar a los equipos de toma de decisiones, no expertos en información sanitaria, a comprender la heterogeneidad de los estándares de Historia Clínica Electrónica (HCE).

Definición y validación de subconjuntos SNOMED CT mediante el lenguaje de restricciones de expresión

Este artículo describe el desarrollo de SNQuery, una plataforma para definir subconjuntos de conceptos clínicos de la terminología SNOMED CT utilizando el Lenguaje de Restricciones de Expresiones (ECL) de SNOMED CT. La plataforma utiliza una base de datos orientada a grafos para representar el contenido de SNOMED CT y métodos para simplificar y validar semánticamente las expresiones ECL con el fin de reducir el tiempo de ejecución. Además, el artículo presenta un método para visualizar subconjuntos de la terminología con el fin de ayudar a su comprensión y validación. El objetivo de la plataforma es apoyar la vinculación de los modelos de información clínica a las terminologías, lo cual es necesario para lograr la interoperabilidad semántica entre los sistemas de historia clínica.

Una plataforma para el diseño y la ejecución de flujos de trabajo de transformación y razonamiento de datos clínicos

La implementación del marco conceptual es una plataforma web llamada CLIN-IK-LINKS, que permite a los usuarios crear, modificar y eliminar mapeos y definir y ejecutar flujos de trabajo. La plataforma se ha aplicado en dos casos de uso: publicación semántica de resultados de pruebas de laboratorio clínicos e implementación de dos protocolos de detección del cáncer colorrectal.

Metodología de modelado de arquetipos

Este artículo presenta una metodología para el modelado de arquetipos, que son una forma de representar los modelos de información clínica en los sistemas de registros electrónicos de salud (EHR, por sus siglas en inglés). La metodología se compone de cinco fases: análisis, diseño, desarrollo, validación y publicación, y cubre el proceso, los participantes y las herramientas involucradas en el diseño de arquetipos.