Beneficis de l’aplicació i ús de SNOMED CT (2)

Leer en castellano

Ariadna Rius Soler, Responsable Línia de Terminologia – Jordi Ayza Graells, Assessor Tecnològic

Aquests entrada és la continuació de la que es va publicar sobre la codificació seguint estàndards i la idoneïtat de SNOMED CT com a terminologia de referència. I pertany a la sèrie de posts sobre els beneficis de l’aplicació i ús de SNOMED CT publicat pel Centre de Competències d’Integració.

Amb l’extensió de l’ús de les TIC, un dels grans reptes per al registre de la informació mèdica és el poder disposar d’un sistema de representació d’aquesta informació que reculli el coneixement clínic i permeti  el seu tractament i utilització als sistemes d’informació. En aquest post es tracten les dificultats que presenta l’ús de la terminologia SNOMED CT i es comenten algunes de les eines disponibles per ajudar a resoldre-les.

3    Dificultats que presenta l’ús de SNOMED CT

3.1 Nombre molt elevat de conceptes

El que per un costat és una avantatge (nomenclatura molt precisa) per l’altre suposa una dificultat (més de 311.000 conceptes). Això suposa una dificultat objectiva a l’hora de seleccionar l’expressió més adequada a la informació que un usuari vol introduir en un EHR (Electronic Health Record).

Per resoldre aquesta dificultat, la mateixa terminologia permet crear i treballar amb subconjunts els termes i codis més utilitzats dins d’àmbits concrets. A més, des de la mateixa IHTSDO (International Health Terminology Standards Development Organisation) s’ofereixen alguns subconjunts i eines per facilitar el treball amb SNOMED CT. També el Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya, a través de l’OFSTI (Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat) de la Fundació TicSalut, i amb la col·laboració de nombrosos experts clínics ha desenvolupat subconjunts específics per a determinats àmbits, dins el projecte Diccionari Clínic per iSalut.

3.2 Idoneïtat limitada en alguns àmbits concrets

Ja hem comentat que hi ha terminologies que s’han creat amb un objectiu concret i per a un domini determinat. Quan aquestes terminologies específiques esdevenen estàndards poden ser més efectives que una terminologia molt més àmplia i definida per a un altre objectiu. Així, en l’àmbit de la salut, ens trobem amb vocabularis estàndard i àmpliament utilitzats, que dins del seu àmbit i objectiu són més útils i eficients que SNOMED CT. Ens referim a vocabularis com la CIM-9-MC (Classificació Internacional de Malalties, 9a revisió, Modificació Clínica), la CIM-10 (Classificació Internacional de Malalties, 10a revisió), NANDA (North American Nursing Diagnosis Association codes), LOINC (Logical Observation Identifiers, Names and Codes) o l’ATC (Anatomical Therapeutic Chemical).

Per exemple, les classificacions CIM-9-MC i CIM-10 estan pensades per a classificar els diferents conceptes, permetent l’explotació de la informació codificada per analitzar la mortalitat i la morbiditat dels pacients. Per aquest objectiu, SNOMED CT pot resultar excessiu

Per altra banda, encara que tinguem terminologies més efectives en àmbits concrets, apareix un problema quan volem utilitzar aquests codis en un altre àmbit més general, en el que és més eficient una altra terminologia. Podem tenir dificultats operatives si ens trobem coexistint múltiples terminologies.

El problema es resol fent una “traducció” d’una terminologia a l’altra, utilitzant un mapa de correspondències (també anomenats conjunts de referències creuades o mapejos). Per evitar disposar de mapes de correspondències de tots a tots, és molt interessant disposar d’una terminologia de referència. D’aquesta manera sols cal disposar d’un mapa de correspondència entre cada terminologia i la terminologia de referència.

Per les seves característiques, SNOMED CT és una terminologia ideal per ser utilitzada com a terminologia de referència.

Diverses entitats ofereixen mapejos entre una d’aquestes terminologies estàndard i SNOMED CT. Entre elles hi ha la mateixa IHTSDO i la NLM (US. National Library of Medicine). De tota manera, en cada cas, val la pena fer atenció amb el procediment utilitzat per a fer el mapeig i el tipus i nombre de conceptes inclosos.

3.3 Aplicació de SNOMED CT en el registre de termes a un EHR

En el dia a dia de l’atenció sanitària, és habitual que el professional introdueixi conceptes relatius a l’estat del pacient: símptomes, avaluacions, comentaris i diagnòstics, entre d’altres. Per introduir aquests conceptes, el professional utilitza expressions de llenguatge natural en un determinat idioma i, a vegades, emprant expressions d’argot habituals en el centre on treballa. Si volem que aquesta introducció es faci utilitzant un vocabulari controlat i que també es registri seguint una codificació normalitzada com SNOMED CT, cal que l’estació clínica de treball (ECT) que utilitza aquest professional per enregistrar els conceptes  disposi d’un conjunt d’utilitats que l’ajudin a utilitzar un vocabulari controlat i que realitzin la codificació a SNOMED CT de forma transparent. I tot això de manera àgil.

Aquest és un dels aspectes que resulten claus per a l’extensió efectiva de l’ús de SNOMED CT. Una de les estratègies utilitzades per introduir conceptes aplicant un vocabulari controlat és que l’estructura dels formularis estigui suficientment normalitzada i que, per tant, el sistema de l’estació sàpiga si el concepte que estem introduint correspon a un símptoma, a una avaluació, a un diagnòstic , etc. i que, de forma automàtica,  vagi suggerint les expressions normalitzades més probables d’acord amb el vocabulari controlat a utilitzar. Si l’aplicació de l’estratègia és prou àgil, la introducció de dades al formulari pot ser igual de ràpida que si es fes utilitzant llenguatge natural sense cap control.

Referències

A la següent entrada tractarem la importància de la Gestió i el Manteniment de les Terminologies i les tasques que comporten.

Llegir en català

Ariadna Rius Soler, Responsable Línea de Terminología – Jordi Ayza Graells, Asesor Tecnológico.

Este post es la continuación del que se publicó sobre la codificación siguiendo estándares y la idoneidad de SNOMED CT como terminología de referencia. Y pertenece a la serie de posts sobre Beneficios de la aplicación y uso de SNOMED CT publicado por el Centre de Competències d’Integració de TecnoCampus.

Con la extensión del uso de las TIC, uno de los grandes retos para el registro de la información médica es poder disponer de un sistema de representación de esta información que recoja el conocimiento clínico y permita su tratamiento y utilización mediante sistemas informáticos. En este post se trata de las dificultades que presenta el uso de la terminología SNOMED CT y se comentan algunas de las herramientas disponibles para ayudar a resolver estas dificultades.

3    Dificultades que presenta el uso de SNOMED CT

3.1 Número muy elevado de conceptos

Lo que por un lado es una ventaja (nomenclatura muy precisa) por el otro supone una dificultad (más de 311.000 conceptos). Esto supone una dificultad objetiva a la hora de seleccionar la expresión más adecuada a la información que un usuario quiere introducir en un EHR (Electronic Health Record).

Para resolver esta dificultad, la misma terminología permite crear y trabajar con subconjuntos los términos y códigos más utilizados dentro de un ámbito concreto. Además, desde la misma IHTSDO (International Health Terminology Standards Development Organisation) se ofrecen algunos subconjuntos y herramientas para facilitar el trabajo con SNOMED CT. También el Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, a través de la OFSTI (Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat) de la Fundación TicSalut, y con la colaboración de numerosos expertos clínicos, ha desarrollado subconjuntos específicos para determinados ámbitos. Estos componentes se han desarrollado dentro del proyecto Diccionario Clínico para iSalut.

3.2 Idoneidad limitada en algunos ámbitos concretos

Ya hemos comentado que hay terminologías que se han creado con un objetivo concreto y para un dominio determinado. Cuando estas terminologías específicas devienen estándares pueden ser más efectivas que una terminología mucho más amplia y definida con otro objetivo. Así, en el ámbito de la salud, nos encontramos con terminologías estándar y ampliamente utilizadas, que dentro de su ámbito y objetivo son más útiles y eficientes que SNOMED CT. Nos referimos a vocabularios controlados como la CIE-9-MC (Clasificación Internacional de Enfermedades, 9a revisión, Modificaciones Clínicas), CIE-10 (Clasificación Internacional de Enfermedades, 10a revisión), NANDA (North American Nursing Diagnosis Association codes), LOINC (Logical Observation Identifiers, Names and Codes) o la ATC (Anatomical Therapeutic Chemical).

Por ejemplo, las clasificaciones CIE-9-MC y CIE-10 están pensadas para clasificar los diferentes conceptos, permitiendo la explotación de la información codificada para analizar la mortalidad y la morbididad de los pacientes. Para cubrir este objetivo, SNOMED CT puede resultar excesivo.

Por otra parte, aunque tengamos terminologías más efectivas en ámbitos concretos, aparece un problema cuando queremos utilizar estos códigos en otro ámbito más general, en el que es más eficiente otra terminología. Podemos tener dificultades operativas si nos encontramos coexistiendo múltiples terminologías.

El problema se resuelve haciendo una ” traducción” de una terminología a otra, utilizando un mapa de correspondencias (también denominados conjuntos de referencias cruzadas o mapeos). Para evitar disponer de mapas de correspondencias de todos a todos, es muy interesante disponer de una terminología de referencia. Así, sólo es necesario disponer de un mapa de correspondencia entre cada terminología y la terminología de referencia.

Por sus características, SNOMED CT es una terminología ideal para ser utilizada como terminología de referencia.

Varias entidades ofrecen mapeos entre una de estas terminologías estándar y SNOMED CT. Entre ellas encontramos a la misma IHTSDO y a la  NLM (US. National Library of Medicine). De todos modos, en cada caso, conviene prestar atención al procedimiento que se ha seguido para efectuar el mapeo así como el tipo y número de conceptos incluidos.

 

3.3 Aplicación de SNOMED CT en el registro de términos a un EHR

En el día a día de la atención sanitaria, es habitual que el profesional introduzca conceptos relativos al estado del paciente: síntomas, evaluaciones, comentarios y diagnósticos, entre otros. Para introducir estos conceptos, el profesional utiliza expresiones de lenguaje natural en un determinado idioma y, a veces, empleando expresiones de argot habituales en el centro donde trabaja. Si queremos que esta información se introduzca utilizando un vocabulario controlado y que también se registre siguiendo una codificación normalizada como SNOMED CT, es necesario que la estación clínica de trabajo (ECT) que utiliza este profesional para registrar los conceptos disponga de un conjunto de utilidades que le ayuden a utilizar un vocabulario controlado y que realicen la codificación en SNOMED CT de forma transparente. Y todo ello de manera ágil.

Este es uno de los aspectos que resultan claves para la adopción efectiva del uso de SNOMED CT. Una de las estrategias utilizadas para introducir conceptos aplicando un vocabulario controlado es que la estructura de los formularios esté suficientemente normalizada y que, por tanto, el sistema de la estación sepa si el concepto que estamos introduciendo corresponde a un síntoma, a una evaluación, a un diagnóstico, etc. y que, de forma automática, vaya sugiriendo las expresiones normalizadas más probables de acuerdo con el vocabulario controlado a utilizar. Si la aplicación de la estrategia es suficientemente ágil, la introducción de datos con el formulario podrá ser igual de rápida que si se hiciera utilizando lenguaje natural sin ningún control.

 

Referencias

 

En el siguiente post de la serie trataremos la importancia de la Gestión y el Mantenimiento de las Terminología, así como de las tareas que comportan.

This post is only available in Catalan and Spanish:
Llegir en català (Read it in Catalan)
Leer en castellano (Read it in Spanish)
Jordi Ayza

Publicat per Jordi Ayza

Dr. Enginyer Industrial. He treballat al Institut de Cibernètica i al grup de Robòtica Intel•ligent i Sistemes de la Universitat Politècnica de Catalunya. A Tecnocampus vaig crear i consolidar el Cente de Competències d'Integració de Tecnocampus, promovent projectes de millora de la qualitat i l’eficàcia de l’atenció sanitària, o que proporcionin eines que ajudin al treball dels professionals de la salut, durant cinc anys. Actualment estic al departament de Mecatrònica de Tecnocampus treballant en Robòtica i Industria 4.0. Temes d'interès: Robòtica i Automatització i Integració de dispositius i aplicacions industrials.Millora de l'eficiència i la qualitat dels processos a partir de l'adquisició i integració de les dades de planta. Innovació i Tecnologia.

Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà Els camps necessaris estan marcats amb *