Entrades classificades amb: Aplicaciones

Aplicació d’Intel·ligència Artificial en el reconeixement de la Llengua de signes catalana

Leer en castellano
Read It in English

En aquesta entrada s’explica breument la recerca realitzada per estudiar mecanismes per al reconeixement de la llengua de signes a partir d’imatges.

Aquest projecte es va plantejar degut a que des del CCI es vol potenciar la utilització de la intel·ligència artificial per aconseguir beneficis en àmbits relacionats amb la salut. En una societat on cada dia s’aposta més per la integració de les persones amb discapacitat i on la tecnologia cada dia és més present, es considera que cal cercar formes d’aprofitar-la per aquest fi.

En aquest projecte a més d’estudiar les possibilitats en l’àrea del reconeixement de la llengua de signes, es va realitzar una eina per facilitar l’aprenentatge i la millora en l’ús de la llengua de signes catalana (LSC). Aquesta eina permet fer una demostració d’una de les possibles aplicacions que podria tenir aquest algoritme. Addicionalment podria tenir moltes altres aplicacions, com per exemple un traductor per mòbils amb càmera que permetés la comunicació amb persones no familiaritzades amb la LSC.

Un dels punts claus en un sistema de reconeixement d’imatge és el sistema de captura d’aquestes. La tecnologia escollida és el dispositiu Kinect desenvolupat per Microsoft mitjançant el qual es capturen els signes duts a terme per l’usuari. El procés de captura es duu a terme utilitzant la càmera de profunditat que inclou Kinect. A més de capturar la profunditat, gràcies a la càmera d’infrarojos permet una major independència de la il·luminació disponible tant en la captura d’imatges d’entrenament com en la fase d’explotació.

Quan Kinect retorna la imatge de profunditat, imatge on es representa la profunditat amb diferents colors, aquesta es binaritza. Aquest procés consisteix en que si el valor d’un píxel supera el llindar el píxel serà d’un color (blanc o negre) i si no el supera serà de l’altre color. D’aquesta manera es pot separar les mans del fons.

Posteriorment la imatge binaritzada ha de passar un sistema de preselecció que s’encarrega de descartar les lletres que no coincideixin en orientació i nombre de vèrtexs amb la imatge d’entrada.

Després de la preselecció s’inicia l’algoritme d’agrupament Knn sobre les lletres preseleccionades, aquest algoritme utilitza dos paràmetres que són l’àrea de la mà segmentada en quatre porcions i el perímetre de la mà. L’algoritme Knn determina la lletra que ha realitzat l’usuari, comparant el valor dels dos marcadors de la mostra realitzada per l’usuari amb les mostres d’entrenament que té l’aplicació.

A la següent imatge es representa de forma resumida aquest procés.

L’algoritme de clustering Knn consta de dues parts. Prèviament a la fase d’explotació del algoritme es necessari realitzar una fase d’entrenament en la que es defineixen els clústers que corresponen a cadascuna de les lletres.

Per generar aquests clústers es proporciona a l’algoritme un conjunt d’imatges de mostra  etiquetades amb la lletra a que es corresponen. Les mostres d’entrenament són imatges dels signes realitzades per un grup de persones de diferents edats, sexes i races. En base a l’àrea segmentada de la mà i el perímetre d’aquesta es situen les mostres en l’espai formant els diferents clústers.

En la fase d’explotació inicialment es calcula el valor dels marcadors de la mostra a reconèixer per poder situar la nova mostra dins l’espai de mostres d’entrenament.

A continuació es calcula la distància euclidiana de la mostra a reconèixer amb totes les mostres d’entrenament utilitzant els valors dels marcadors dividits entre la seva variança per tal d’igualar el seu pes. Es necessari dividir els marcadors entre la variança per evitar que els de major variabilitat tinguin un pes major a l’algoritme.

Seguidament cal obtenir el conjunt de les K mostres d’entrenament amb major similitud i determinar quina lletra té un major nombre d’ocurrències. La lletra predominant és el resultat del reconeixement. Es a dir s’obté les mostres que estan més properes en l’espai a la imatge que es vol reconèixer, suposant que aquestes pertanyen a la mateixa lletra.

Per últim el procés de Knn es repeteix 25 vegades per signe, a partir de 50 imatges del signe realitzat, agafades no consecutivament per reduir l’efecte de possibles errors de captura. A aquestes 25 imatges es comprova que com a mínim hi hagi una lletra que hagi estat seleccionada pel Knn més cops que el valor definit pel marge d’acceptació, en cas contrari s’informa que el reconeixement ha fallat. El valor òptim del marge d’acceptació s’ha considerat de quinze, mitjançant proves empíriques amb diferents persones utilitzant l’aplicació.

Llegir en català
Read It in English

En esta entrada se explica brevemente la investigación realizada para estudiar mecanismos para el reconocimiento de la lengua de signos a partir de imágenes.

Este proyecto se planteó debido a que desde el CCI se quiere potenciar la utilización de la inteligencia artificial para conseguir beneficios en ámbitos relacionados con la salud. En una sociedad donde cada día se apuesta más por la integración de las personas con discapacidad y donde la tecnología cada día es más presente, se considera que hay que buscar formas de aprovecharla por este fin.

En este proyecto además de estudiar las posibilidades en el área del reconocimiento de la lengua de signos, se realizó una herramienta para facilitar el aprendizaje y la mejora en el uso de la lengua de signos catalana (LSC). Esta herramienta permite hacer una demostración de una de las posibles aplicaciones que podría tener este algoritmo. Adicionalmente podría tener otras muchas aplicaciones, como por ejemplo un traductor para móviles con cámara que permitiera la comunicación con personas no familiarizadas con la LSC.

Uno de los puntos claves en un sistema de reconocimiento de imagen es el sistema de captura de estas. La tecnología escogida es el dispositivo Kinect desarrollado por Microsoft mediante el cual se capturan los signos llevados a cabo por el usuario. El proceso de captura se realiza utilizando la cámara de profundidad que incluye Kinect. Además de capturar la profundidad, gracias a la cámara de infrarrojos permite una mayor independencia de la iluminación disponible tanto en la captura de imágenes de entrenamiento como en la fase de explotación.

Cuando Kinect devuelve la imagen de profundidad, imagen donde se representa la profundidad con diferentes colores, esta se binariza. Este proceso consiste en que si el valor de un píxel supera el umbral definido el píxel será de un color (blanco o negro) y si no lo supera será del otro color. De este modo se puede separar las manos del fondo.

Posteriormente la imagen binarizada tiene que pasar un sistema de preselección que se encarga de descartar las letras que no coincidan en orientación y número de vértices con la imagen de entrada.

Después de la preselección, se inicia el algoritmo de agrupamiento Knn sobre las letras preseleccionadas, este algoritmo utiliza dos parámetros que son el área de la mano segmentada en cuatro porciones y el perímetro de la mano. El algoritmo Knn determina la letra que ha realizado el usuario, comparando el valor de los dos marcadores de la muestra realizada por el usuario con las muestras de entrenamiento que tiene la aplicación.

En la siguiente imagen se representa de forma resumida este proceso.

El algoritmo de clustering Knn consta de dos partes. Previamente a la fase de explotación del algoritmo es necesario realizar una fase de entrenamiento en la que se definen los clústeres que corresponden a cada una de las letras.

Para generar estos clústeres se proporciona al algoritmo un conjunto de imágenes de muestra etiquetadas con la letra a que se corresponden. Las muestras de entrenamiento son imágenes de los signos realizadas por un grupo de personas de diferentes edades, sexos y razas. En base al valor del área segmentada de la mano y el perímetro de esta se sitúan las muestras en el espacio formando los diferentes clústeres.

En la fase de explotación inicialmente se calcula el valor de los marcadores de la muestra a reconocer para poder situar la nueva muestra dentro del espacio de muestras de entrenamiento.

A continuación se calcula la distancia euclídea de la muestra a reconocer con todas las muestras de entrenamiento utilizando los valores de los marcadores divididos entre su varianza para igualar su peso. Es necesario dividir los marcadores entre la varianza para evitar que los de mayor variabilidad tengan un peso mayor en el algoritmo.

Seguidamente hay que obtener el conjunto de las K muestras de entrenamiento con mayor similitud y determinar qué letra tiene un mayor número de ocurrencias. La letra predominante es el resultado del reconocimiento. Es decir se obtiene las muestras que están más cercanas en el espacio a la imagen que se quiere reconocer, suponiendo que estas pertenecen a la misma letra.

Por último el proceso de Knn se repite 25 veces por signo, a partir de 50 imágenes del signo realizado, cogidas no consecutivamente para reducir el efecto de posibles errores de captura. En estas 25 imágenes se comprueba que como mínimo haya una letra que haya sido seleccionada por el Knn más veces que el valor definido por el margen de aceptación, en caso contrario se informa que el reconocimiento ha fallado. El valor óptimo del margen de aceptación se ha considerado de quince, mediante pruebas empíricas con diferentes personas utilizando la aplicación.

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

Aplicació d’Intel·ligència Artificial en l’anàlisi de dades genètiques

Leer en castellano

En aquesta entrada us presento els primers resultats de la recerca feta amb la Universitat Oberta de Catalunya, en el Màster en Enginyeria Informàtica, i en la qual seguim treballant per ampliar els resultats obtinguts. Aquest treball és una aportació al projecte SUMMIT (Salut en les UltraMaratons i els seus líMITs), que té la finalitat de determinar si la població que practica exercici de llarga durada i alta intensitat té més risc sobre la salut que la sedentària i/o la moderadament activa.

El treball consisteix en l’anàlisi de dades genètiques; concretament s’analitza la incidència de l’esforç d’alta intensitat en la generació de lncRNA (long non-coding RiboNucleic Acid), aplicant tècniques d’Intel·ligència Artificial (IA). Els gens estan formats per segments d’ADN (Àcid Desoxiribonucleic) i ARN (Àcid Ribonucleic), els lncRNA són un tipus d’ARN força desconegut i que estudis recents estan relacionant amb l’aparició de malalties degeneratives, oncològiques i amb l’envelliment en general. L’objectiu del projecte és obtenir resultats que permetin conèixer millor aquest tipus d’ARN, ja que no té una funció clara identificada.

Per assolir aquest objectiu s’han usat tècniques de Machine Learning no supervisat, és a dir que no es comptava amb un conjunt de dades d’entrenament ni de validació perquè no existeix. I s’han aplicat a dades reals obtingudes pel projecte SUMMIT. D’entre la informació recollida, s’han utilitzat els nivells d’expressió de 28 mostres preses a una travessa per la muntanya de més de 80 km, entre les quals hi ha:

  • 16 mesures fetes abans de la travessa i 12 després.
  • 8 dones i 20 homes.
  • Mostres de persones que han completat diferents distàncies de la cursa.
  • 18 persones actives (entre 3 i 10 hores d’esport setmanals) i 10 elit (més de 10).

I de cadascuna es compta amb el nivell d’expressió de més de 53.600 probesets (proteïnes, ARN, etc.).

L’expressió genètica és el procés pel qual la informació d’un gen s’utilitza en la síntesi d’una molècula d’ARN o d’una proteïna. El nivell d’expressió és diferent per cada cèl·lula, de manera que el seu estudi permet comparar cèl·lules malaltes i sanes, amb medicació o sense, amb diferents condicions d’estrès, etc.

La imatge següent mostra els nivells d’expressió d’una de les mostres utilitzades:

Les fites concretes del treball són:

  • Analitzar la incidència de determinades característiques pròpies de l’esforç d’alta intensitat, com la distància recorreguda, el moment de la travessa o el grup d’activitat, en la generació de proteïnes i lncRNA.
  • Correlacionar nivells d’expressió de proteïnes i de lncRNA.
  • Relacionar proteïnes altament correlacionades amb el pathway (conjunts de proteïnes que treballen plegades per dur a terme una acció biològica) de la Glucosa, per analitzar la incidència que hi puguin tenir els lncRNA.

Per assolir-les s’han treballat les fases següents:

Tractament de les dades: Recerca de BBDD, integració de les dades i homogeneïtzació, filtratge, normalització, inclusió de metadades, etc. Amb aquesta fase s’han reduït els 53.617 probesets a 1.200 proteïnes i 8.656 lncRNA de manera que es passa a treballar amb 28 mostres i 9.856 probesets cadascuna.

Agrupació: Agrupament dels nivells d’expressió fent prèviament un anàlisi de components principals (algoritme PCA – Principal Component Analysis) i usant l’algoritme PAM (Partitioning Around Medoids) per agrupar en 2 i 3 clústers. S’han agrupat els nivells d’expressió de totes les mostres (barreja) i s’han comparat amb els agrupaments dels nivells d’expressió per cada característica (homes, dones, elit, actius, abans i després de la cursa, etc.).

Correlació de Pearson: Separació dels nivells d’expressió de proteïnes dels de lncRNA i càlcul de correlacions entre ambdós conjunts (de totes les proteïnes amb tots els lncRNA).

Anàlisi de components independents: Filtratge dels nivells d’expressió de proteïnes involucrades al pathway de la Glucosa i correlacionades amb lncRNA. Aplicació de l’algoritme ICA (Independent Component Analysis) per construir un model dels nivells d’expressió amb les diferents característiques i aplicació d’un test hipergeomètric per analitzar la incidència de les proteïnes al model.

Resultats obtinguts:
L’anàlisi PCA indica que els nivells d’expressió amb major variabilitat són els de la característica distància superior a 60km i els més homogenis els del moment de la cursa PRE.

Les agrupacions, i el seu anàlisi, indiquen que les característiques amb més incidència en la generació de proteïnes i lncRNA són les distàncies inferior a 40 km i superior a 60 km i el moment de la cursa abans i després. Les imatges següents mostren els agrupaments en 3 clústers fets per distància i els de la barreja:

En el càlcul de la correlació de Pearson entre les proteïnes i els lncRNA filtrats, s’ha trobat un nombre elevat de proteïnes correlacionades amb els lncRNA, la qual cosa pot permetre investigar el paper dels lncRNA en les funcions de les proteïnes correlacionades, prioritzant els que han obtingut millor resultat (correlació més propera a 1).

En l’anàlisi ICA i el test hipergeomètric s’han trobat forces resultats amb alta correlació entre les proteïnes del pathway de la Glucosa i els lncRNA però no s’han trobat diferències estadísticament significatives de la incidència de les diferents proteïnes al model construït. Aquest resultat implica que no s’han trobat indicis que cap proteïna, per si sola, té més incidència al model que la resta. I, de retruc, tampoc cap lncRNA correlacionat amb aquestes proteïnes del pathway.

Actualment seguim treballant per ampliar els resultats obtinguts, replicar-los i afinar-los.

Si voleu més informació sobre el treball que s’està realitzant podeu demanar-la a través del correu arius@tecnocampus.cat.

Llegir en català

En esta entrada os presento los primeros resultados de la investigación hecha con la Universitat Oberta de Catalunya, en el Máster en Ingeniería Informática, y en la cual seguimos trabajando para ampliar los resultados obtenidos. Este trabajo es una aportación al proyecto SUMMIT (Salud en les UltraMaratones y sus líMITes), que tiene la finalidad de determinar si la población que practica ejercicio de larga duración y alta intensidad tiene más riesgo sobre la salud que la sedentaria y/o la moderadamente activa.

El trabajo consiste en el análisis de datos genéticos; concretamente se analiza la incidencia del esfuerzo de alta intensidad en la generación de lncRNA (long non-coding RiboNucleic Acid), aplicando técnicas de Inteligencia Artificial (IA). Los genes están formados por segmentos de ADN (Ácido Desoxirribonucleico) y ARN (Ácido Ribonucleico), los lncRNA son un tipo de ARN bastante desconocido y que estudios recientes están relacionando con la aparición de enfermedades degenerativas, oncológicas y con el envejecimiento en general. El objetivo del proyecto es obtener resultados que permitan conocer mejor este tipo de ARN, ya que no tiene una función clara identificada.

Para alcanzar este objetivo se han usado técnicas de Machine Learning no supervisado, es decir que no se ha utilizado un conjunto de datos de entrenamiento ni de validación porque no existe. Y se han aplicado a datos reales obtenidos para el proyecto SUMMIT. De entre la información recogida, se han utilizado los niveles de expresión de 28 muestras tomadas en una travesía por la montaña de más de 80 km, entre las cuales hay:

  • 16 medidas hechas antes de la travesía y 12 después.
  • 8 mujeres y 20 hombres.
  • Muestras de personas que han completado distintas distancias de la travesía.
  • 18 personas activas (entre 3 y 10 horas de deporte semanales) y 10 elites (más de 10).

Y de cada se ha medido el nivel de expresión de más de 53.600 probesets (proteínas, ARN, etc.).

La expresión genética es el proceso por el cual la información de un gen se utiliza en la síntesis de una molécula de ARN o de una proteína. El nivel de expresión es distinto para cada célula, de manera que su estudio permite comparar células enfermas y sanas, con medicación o sin, con distintas condiciones de estrés, etc.

La imagen siguiente muestra los niveles de expresión de una de las muestras usadas:

Los hitos concretos del trabajo son:

  • Analizar la incidencia de determinadas características propias del esfuerzo de alta intensidad, como la distancia recorrida, el momento de la travesía o el grupo de actividad, en la generación de proteínas y lncRNA.
  • Correlacionar niveles de expresión de proteínas y lncRNA.
  • Relacionar proteínas altamente correlacionadas con el pathway (conjuntos de proteínas que trabajan juntas para llevar a cabo una acción biológica) de la Glucosa, para analizar la incidencia que puedan tener los lncRNA.

Para alcanzar-los se han trabajado las fases siguientes:
Tratamiento de los datos: Búsqueda de BBDD, integración de los datos y homogeneización, filtrado, normalización, inclusión de metadatos, etc. Con esta fase se han reducido los 53.617 probesets a 1.200 proteínas y 8.656 lncRNA de manera que se pasa a trabajar con 28 muestras y 9856 probesets cada una.

Agrupación: Agrupación de los niveles de expresión realizando previamente un análisis de componentes principales (algoritmo PCA – Principal Component Analysis) y usando el algoritmo PAM (Partitioning Around Medoids) para agrupar en 2 y 3 clústeres. Se han agrupado los niveles de expresión de todas las muestras (mezcla) y se han comparado con las agrupaciones de los niveles de expresión por cada característica (hombres, mujeres, elite, activo, antes y después de la actividad, etc.).

Correlación de Pearson: Separación de los niveles de expresión de proteínas de los de lncRNA y cálculo de correlaciones entre ambos conjuntos (de todas las proteínas con todos los lncRNA).

Análisis de componentes independientes: Filtro de los niveles de expresión de proteínas involucradas en el pathway de la glucosa y correlacionadas con lncRNA. Aplicación del algoritmo ICA (Independent Component Analysis) para construir un modelo de los niveles de expresión con las diferentes características y aplicación de un test hipergeométrico para analizar la incidencia de las proteínas en el modelo.

Resultados obtenidos:
El análisis PCA indica que los niveles de expresión con mayor variabilidad son los de la característica distancia superior a 60 km y los más homogéneos los del momento de la actividad PRE.

Las agrupaciones, y su análisis, indican que las características con más incidencia en la generación de proteínas y lncRNA son las distancias inferior a 40 km y superior a 60 km y el momento de la actividad antes y después. Las imágenes siguientes muestran las agrupaciones en 3 clústeres hechos por distancia y los de la mezcla:

En el cálculo de la correlación de Pearson entre las proteínas y los lncRNA filtrados, se ha encontrado un número elevado de proteínas correlacionadas con los lncRNA, la cual cosa puede permitir investigar el papel de los lncRNA en las funciones de las proteínas correlacionadas, priorizando los que han obtenido mejor resultado (correlación más próxima a 1).

En el análisis ICA y el test hipergeométrico se han encontrado bastantes resultados con alta correlación entre las proteínas del pathway de la Glucosa y los lncRNA pero no se han encontrado diferencias estadísticamente significativas de la incidencia de las diferentes proteínas al modelo construido. Este resultado implica que no se han encontrado indicios de que ninguna proteína, por si sola, tiene más incidencia en el modelo que el resto. Y, por ende, tampoco ningún lncRNA correlacionado con estas proteínas del pathway.

Actualmente seguiremos trabajando para ampliar los resultados obtenidos, replicarlos y afinarlos.

Si queréis más información sobre el trabajo que se está realizando podéis solicitarla a través del correo electrónico: arius@tecnocampus.cat.

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

SNOMED CT (III)

Leer en castellano

La semàntica a salut (V)

Amb aquesta nova entrada, es fa una continuació del conjunt de posts publicats sobre SNOMED CT i la semàntica a salut.

En l’últim post havíem vist els subconjunts de SNOMED CT, on s’explicava el seu ús, funcionament, i tipus que podem trobar.

En aquesta cinquena entrada, es presenta el que coneixem com a conjunts de referència creuada (mapejos). Aquesta funcionalitat permet establir una equivalència entre diferents termes de la terminologia SNOMED CT cap a un altre vocabulari controlat. Gràcies a aquesta funcionalitat, es pot utilitzar SNOMED CT com a terminologia de referència.

És molt freqüent trobar catàlegs propis a diferents centres assistencials, de manera que per poder intercanviar la informació entre ells, o explotar la informació de manera global, és necessari mapejar-los a SNOMED CT. D’aquesta manera es permet seguir treballant internament amb el propi catàleg, i utilitzar l’estàndard pels intercanvis externs.

Alhora de crear les equivalències entre els termes de l’estàndard amb el catàleg local, es poden trobar diferent tipus de relacions:

– U a u: d’un terme del catàleg local a un terme de SNOMED CT.

– D’un a varis: d’un terme de SNOMED CT a varis termes junts del catàleg local.

– D’un a varis: cas invers a l’anterior, on varis termes (junts) del catàleg local, equivalen a un terme de SNOMED CT. Aquest cas no és permès a SNOMED CT, de manera que només un concepte alhora es pot veure mapejat.

– Alternatives: quan un terme del catàleg local pot ser mapejat a més d’un terme de SNOMED CT (de forma separada), es poden establir correspondències alternatives. De cara a l’usuari, caldrà decidir a quin concepte es vol mapejar.

 

De forma gràfica:

Tipus de mapeig SNOMED CT                   Altre catàleg
U a u
D’un a varis
Varis a un No permès a SNOMED CT
Alternatives

o

 

Exemples:

Tipus de mapeig SNOMED CT Altre catàleg
U a u “alergia al cinc (trastorno)” “alergia al cinc”
D’un a varis “alergia al cinc (trastorno)” “alergia” + “cinc”
Varis a un

No permès a SNOMED CT

“estado alergico (trastorno)” + “alimento (sustancia)” “alergia alimentaria”
 

Alternatives

 

“alergia alimentaria (trastorno)”

“alergia a un alimento”

o

“alergia alimentaria”

A part de la cardinalitat, cal tenir en compte que cada fitxer de mapeig relacionarà la terminologia de referència SNOMED CT, amb un únic vocabulari controlat de destí. En cas que un centre utilitzi diferents catàlegs propis, caldrà definir tants fitxers de mapejos com catàlegs es vulguin mapejar.

L’IHTSDO proporciona al descarregar la versió INT de SNOMED CT, uns mapejos ja treballats per relacionar SNOMED CT i la CIE-9-MC (únicament de diagnòstics, no de procediments), i SNOMED CT amb la CIE-O. Actualment també estan treballant per poder oferir el mapeig amb la CIE-10 i una taula d’integració amb LOINC actualitzada.

SNOMED CT no té cap tipus de restricció en quan a la grandària del fitxer de mapejos. Per exemple, en cas de tenir una segona terminologia de referència, es podrien mapejar els 400.000 conceptes de SNOMED CT contra ella.

A la propera entrada terminològica es presentarà l’historial de SNOMED CT.

Entrades relacionades:

La semàntica a salut (I)

La semàntica a salut (II)

La semàntica a salut (III)

La semàntica a salut (IV)

Llegir en català

La semántica en salud (V)

Con esta nueva entrada, se continúa el conjunto de entradas publicadas sobre SNOMED CT y la semántica en salud.

En el último post habíamos visto los subconjuntos de SNOMED CT y se explicaba su uso, funcionamiento, y los tipos que podemos encontrar.

En esta quinta publicación se presenta lo que conocemos como conjuntos de referencia cruzada (mapeos). Esta funcionalidad permite establecer una equivalencia entre diferentes términos de la terminología SNOMED CT hacia otro vocabulario controlado. Gracias a esta funcionalidad, se puede utilizar SNOMED CT como terminología de referencia.

Es muy frecuente encontrar catálogos propios en diferentes centros asistenciales, de manera que para intercambiar la información entre ellos, o explotar la información de manera global, es necesario mapearlos a SNOMED CT. De esta manera se puede seguir trabajando internamente con el catálogo própio, y utilizar el estándar para los intercambios externos.

A la hora de crear las equivalencias entre los términos del estándar con el catálogo local, se pueden encontrar diferentes tipos de relaciones:

– Uno a uno: de un término del catálogo local a un término de SNOMED CT.

– De uno a varios: de un término de SNOMED CT a varios términos juntos del catálogo local.

– De uno a varios: caso inverso al anterior, donde varios términos (juntos) del catálogo local, equivalen a un término de SNOMED CT. Este caso no es permitido en SNOMED CT, de manera que solo in concepto a la vez puede estar mapeado.

– Alternativas: cuando un término del catálogo local puede ser mapeado a más de un término de SNOMED CT (de forma separada), se pueden establecer correspondencias alternativas. De cara al usuario, se decidirá a que concepto se quiere mapear.

 

De forma gráfica:

Tipos de mapeo SNOMED CT                   Otro catálogo
Uno a uno
Uno a varios
Uno a varios No permitido en SNOMED CT
Alternativas

o

 

Ejemplos:

Tipo de mapeo SNOMED CT Otro catálogo
Uno a uno “alergia al cinc (trastorno)” “alergia al cinc”
Uno a varios “alergia al cinc (trastorno)” “alergia” + “cinc”
Uno a varios

No permitido en SNOMED CT

“estado alergico (trastorno)” + “alimento (sustancia)” “alergia alimentaria”
 

Alternativas

 

“alergia alimentaria (trastorno)”

“alergia a un alimento”

o

“alergia alimentaria”

A parte de la cardinalidad, es necesario tener en cuenta que cada fichero de mapeo relacionará la terminología de referencia SNOMED CT, con un único vocabulario controlado de destino. En caso de que un centro utilice diferentes catálogos propios, será necesario definir tantos ficheros de mapeos como catálogos se quieran mapear.

IHTSDO proporciona al descargar la versión INT de SNOMED CT unos mapeos ya trabajados para relacionar SNOMED CT con la CIE-9-MC (únicamente los diagnósticos, no los procedimientos) y con la CIE-O. Actualmente también están trabajando para poder ofrecer el mapeo con la CIE-10 y la tabla de integración actualizada de LOINC.

SNOMED CT no tiene ningún tipo de restricción en cuanto a las dimensiones del fichero de mapeos. Por ejemplo, en caso de tener una segunda terminología de referencia, se podrían mapear los 400.000 conceptos de SNOMED CT contra ella.

En la próxima entrada terminológica se presentara el historial de SNOMED CT.

Entradas relacionadas:

La semántica en salud (I)

La semántica en salud (II)

La semántica en salud (III)

La semántica en salud (IV)

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

Jornada de formació de Marcatge CE en Tecnologies Sanitàries i Especial Medical Mobile Apps

Leer en castellano
Read It in English

El passat dia 28 de novembre el Centre de Competències d’Integració (CCI) va participar a la jornada de formació sobre el Marcatge CE , Tecnologies Sanitàries i sobre Aplicacions Mèdiques Mòbils. Els assistents, la gran majoria fabricants de productes sanitaris i metges, van considerar molt útil tota la informació d’actualitat que s’hi va presentar.

La jornada es va dividir en dues parts ben diferenciades, durant el mati es va presentar la nova normativa referent al marcatge CE pel que fa a productes sanitaris i el procés que tots els fabricants han de realitzar per aconseguir l’etiquetatge CE en els seus productes. En segon lloc, durant la tarda es va destinar part de la jornada a parlar sobre l’actual creixent impacte de les aplicacions mòbils al mercat sanitari, un aspecte clau que s’ha de tenir molt en compte a l’hora d’avaluar i certificar la seguretat en totes aquelles aplicacions que es poden trobar avui dia en molts dispositius mòbils. Aquesta segona part de la jornada va comptar amb la participació de dos grans experts amb el tema de eHealth, el Sr. Carlos Gallego, director de l’Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat (OFSTI) de la Fundació TicSalut que va presentar un primer avenç de com s’haurien d’homologar les aplicacions mòbils en salut, i el Sr. Miguel Angel Mayer, actual director del Departament de Web Mèdica Acreditada(WMA) del Col·legi Oficial de Metges de Barcelona (COMB) que va presentar quina és la pràctica mèdica actual sobre les apps i també va exposar els perills que aquestes apps poden provocar, i com cal certificar-les i validar-les per garantir la seguretat de tots els ciutadans que les utilitzin.

Marcatge CE en Productes Sanitaris

Actualment els productes sanitaris de la mateixa manera que succeeix amb els medicaments estan subjectes a les reglamentacions de cada país i no són de lliure comercialització. Esta regulat el seu disseny, la seva fabricació, la seva comercialització, distribució i venta, així com la publicitat i les accions en el mercat després de la seva comercialització.

La normativa actual de referència pel nostre país és el Real Decreto 1591/2009 que parla sobre productes sanitaris en general, el Real Decreto 1616/2009 que tracta sobre els implants actius, i el Real Decreto 1662/2000 que està enfocat al diagnòstic in vitro.

Medical Mobile Apps

Entenem doncs, que els producte sanitari no només són els dispositius mèdics, sinó que també ho poden ser les múltiples aplicacions mòbils en salut que actualment es poden trobar al mercat. Per tant , és important tenir en compte i diferenciar què és un producte sanitari del que no ho és. Per exemple, una aplicació que ens indiqui el nostre nivell de glucosa, o ens mostri el resultat d’una radiografia és un producte sanitari, en canvi, una aplicació que ens indiqui les nostres pulsacions quan anem a corre no estaria considerat dins de la legislació vigent com a producte sanitari.

Per tant, tot aquest mercat d’aplicacions que els usuaris poden obtenir a través d’Internet i a través dels seus dispositius mòbils poden resultar un perill si no es manté una regulació per garantir la seguretat, privacitat de la informació introduïda en l’aplicació i un correcte ús funcional i assistencial que les aplicacions poden oferir. Un mal ús de les apps en salut pot donar lloc a resultats no desitjats, com per exemple, causar diagnòstics erronis que poden provocar un efecte nociu en la salut del ciutadà.

És per aquest motiu, que cal obtenir un marc regulatori que identifiqui i certifiqui aquelles apps acceptables d’aquelles que no ho són. Actualment s’està treballant perquè properament sorgeixin regulacions a tal efecte ja que actualment no n’hi ha cap que garanteixi el bon ús de les apps en l’entorn sanitari.

Llegir en català
Read It in English

El pasado día 28 de noviembre el Centro de Competencias de Integración (CCI) participó en la jornada de formación sobre el Marcaje CE, Tecnologías Sanitarias y Aplicaciones Médicas Móviles. Los asistentes, la gran mayoría fabricantes de productos sanitarios y médicos, consideraron muy útil toda la información de actualidad que se presentó.

La jornada se dividió en dos partes claramente diferenciadas, durante la mañana se presentó la nueva normativa de referencia de marcaje CE en productos sanitarios y el proceso que todos los fabricantes deben realizar para conseguir el etiquetado CE en sus productos sanitarios. En segundo lugar, durante la tarde se destinó parte de la jornada a hablar sobre el actual crecimiento e impacto de las aplicaciones móviles en el mercado sanitario, un aspecto clave que se tiene que tener muy en cuenta a la hora de evaluar y certificar la seguridad en todas aquellas aplicaciones que se pueden encontrar hoy en día en muchos de los dispositivos móviles. Ésta segunda parte de la jornada, contó con la participación de dos grandes expertos en el tema de eHealth, el Sr. Carlos Gallego, director de la Oficina de Estándares e Interoperabilidad (OFSTI) de la Fundación TicSalut que presentó un primer avance de cómo se deberían homologar las aplicaciones móviles en salud, y el Sr. Miquel Angel Mayer, actual director del Departamento de Web Médica Acreditada (WMA) del Colegio Oficial de Médicos de Barcelona (COMB) que presentó cual es la práctica médica actual sobre las apps y también expuso los peligros que estas apps pueden provocar, y como hace falta certificarlas y validarlas para garantizar la seguridad de todos los ciudadanos que las utilicen.

Marcaje CE en Productos Sanitarios

Actualmente los productos sanitarios al igual que sucede con los medicamentos están sujetos a las reglamentaciones de cada país y no son de libre comercialización. Está regulado su diseño, su fabricación, comercialización, distribución y venta, así como, la publicidad y las acciones en el mercado después de su comercialización.

La normativa actual de referencia para nuestro país es el Real Decreto 1591/2009 que habla sobre los productos sanitarios en general, el Real Decreto 1616/2009 que trata sobre los implantes activos, y el Real Decreto 1662/2000 que está enfocado al diagnóstico in vitro.

Medical Mobile Apps

Entendemos entonces, que un producto sanitario no sólo son los dispositivos médicos, sino también pueden serlo las múltiples aplicaciones móviles en salud que actualmente se pueden encontrar en el mercado. Por lo tanto, es importante tener en cuenta y diferenciar qué es un producto sanitario del que no lo es. Por ejemplo, una aplicación que nos indique nuestro nivel de glucosa, o nos muestre el resultado de una radiografía es un producto sanitario, en cambio, una aplicación que nos indique nuestras pulsaciones cuando vamos a correr no estaría considerado dentro de la legislación vigente como un producto sanitario.

Por lo tanto, todo este mercado de aplicaciones que el usuario puede obtener a través de Internet y a través de sus dispositivos móviles pude ser un peligro si no se mantiene una regulación para garantizar la seguridad, privacidad de la información introducida en la aplicación y garantizar también el correcto uso funcional y asistencial que dichas aplicaciones pueden ofrecer. Un mal uso de las apps en salud puede dar lugar a resultados no deseados, como por ejemplo, causar diagnósticos erróneos que pueden provocar un efecto nocivo en la salud del ciudadano.

Por éste motivo, se debe obtener un marco regulatorio que identifique y certifique aquellas apps aceptables de aquellas que no lo son. Actualmente, se está trabajando para que próximamente surjan regulaciones a tal efecto, ya que actualmente no hay ninguna que garantice el buen uso de las apps en el entorno sanitario.

Llegir en català
Leer en castellano

On 28th of November, the Integrated and Competency Centre (ICC) participated in the training day of CE marking in health technology and special medical mobile apps. The attendees, the vast majority manufactures of medical devices and physicians, considered really useful the whole current information presented.

The training day was divided into two parts, during the morning it was treated which new rules are on CE marking in medical products and which is the process that every manufacture of medical devices has to perform to achieve the CE labelling in their products. Secondly, during the afternoon, it spent part of the day to talk about the current increase and impact of medical applications in healthcare sector, an important aspect that it should take into account when evaluating and certificating the security in whole applications that could be found at the moment in many mobile.
The conference was attended by two experts of eHealht, Mr. Carlos Gallego, director of Interoperability and Standards Office of Fundació TicSalut who presented a first step of how it could approve the medical application, and Mr. Miquel Angel Mayer, currently director of Departamento de Web Médica Acreditada (WMA) of Colegio Oficial de Médicos de Barcelona (COMB) who presented which is the medical practice about apps and he also exposed the apps dangers, and how it’s necessary to analyze and certificate it to guarantee the security of every citizen that use them.

CE labelling for medical devices

Currently every medical product the same as succeed with meds have to fulfil regulations of each country and they aren’t free marketing. It is regulated their design, manufacture, marketing, distribution and sale, as well as, advertising and the actions in the market after marketing them.

The current reference standards for our country is the Real Decreto 1591/2009 that talks about medical devices in general, Real Decreto 1616/2009 which deals with active implants, and the Real Decreto 1662/2000 that it is focussed on the diagnosis in vitro.

Medical Mobile Apps

Then we understand that a medical product not only are medical devices, but they could be multiple mobile health applications that at the moment we can find in healthcare market. Thus, it’s important to consider and differentiate what is a medical product and which it is not. For instance, an application that tells us our level of glucose, or show us the result of an X-ray is a medical device, however, application that tells us when we go to our presses run would not be considered within the current law as a medical device.

Therefore, the whole market applications that the user can get on Internet and through their mobile devices could be a hazard if regulation is not maintained to ensure the safety and privacy of information entered in the application and also guarantee the correct functional and welfare use these applications can offer. Misuse of medical apps can lead to erroneous results, such as misdiagnosis that can cause a harmful effect on the health of citizens.

For this reason, we must obtain a regulatory framework that identifies and certifies those acceptable apps from those that are not. Currently, it is working on regulations that will soon take effect, since there is currently no guarantee that the proper use of the apps in the healthcare environment.

Formació de la línea EI que el CCI ofereix

Leer en castellano
Read It in English

Des de la línia d’Entorns d’Interoperabilitat (EI) el Centre de Competències d’Integració (CCI) ofereix un ventall de cursos per a tothom que estigui interessat en introduir-se o ampliar els seus coneixements en la integració i la interoperabilitat de sistemes així com també l’ús d’estàndards dins del sector salut. Els cursos que actualment està oferint el CCI són:

HL7 (Health Level Seven)

 

 

 

Fundada a l’any 1987, HL7 és una de les organitzacions més importants d’estàndards en missatgeria d’informàtica mèdica. La seva missió és proveir un marc complert d’estàndards relacionats per l’intercanvi, la integració, i la recuperació d’informació electrònica de salut que suporti la pràctica i la gestió clínica. Per tant, HL7 intervé específicament creant estàndards, guies i metodologies flexibles, cost-efectives que permetin la interoperabilitat entre els sistemes d’informació i l’intercanvi de registres de salut electrònics.

En aquest curs oferim introducció a l’estàndard, expliquem quines son les regles generals per definir un missatge HL7, veiem els tipus de dades intercanviades, així com els elements dels missatges, les regles de processament, etc. Oferim des de cursos introductoris a l’’estàndard fins a cursos més avançats per aprofundir en el seu ús.

CDA (Clinical Document Architecture)

El CDA és una especificació per intercanvi de documents utilitzant XML, el model d’informació de HL7 (RIM), la metodologia de HL7 V3 i vocabularis controlats (SNOMED, CIE-9-MC, LOINC, etc.). El CDA estandarditza l’estructura i la semàntica necessària per l’intercanvi de documents. Es pot utilitzar de manera simple o complexa en funció del que es requereixi, des d’enviar un document amb mínima informació contextual, fins a enviar-lo completament codificat.

En el curs es descriu el que és el CDA, quina és la seva estructura , com crear un CDA, com es valida, etc.

IHE (Integrating The Healthcare Enterprise)

IHE és una iniciativa de professionals del àmbit sanitari i de la indústria per millorar la forma en que els sistemes informàtics sanitaris comparteixen informació. IHE promou l’ús coordinat d’estàndards establerts com DICOM o HL7 per aconseguir una cura òptima del pacient.

Els sistemes desenvolupats complint IHE es comuniquen millor, són més fàcils de desenvolupar i permeten un ús més efectiu de la informació. Metges, especialistes, infermeres i administradors, entre altres, visualitzen un sistema amb el que poden transmetre informació contínuament dins d’un departament o entre ells i que permet una fàcil disponibilitat d’estar en el punt d’atenció al pacient. IHE està dissenyat per poder dur a terme aquesta visió millorant l’estat de les integracions i eliminant els impediments per una millor atenció al pacient.

El curs consisteix en una introducció del IHE, mostrar i explicar quins són els dominis i perfils que més es fan servir, així com veure com validar aplicacions a través del IHE, veure de quins recursos disposa i realitzar varis casos d’ús que ajudin a entendre l’aplicació del marc de IHE en un entorn real per integrar dispositius mèdics.

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)

DICOM és l’estàndard reconegut mundialment per l’intercanvi, maneig, emmagatzemament, impressió i transmissió d’imatges mèdiques. Una de les principals característiques, és que agrupa en un únic fitxer tota la informació. Tots els sistemes moderns de diagnòstic d’imatge (modalitat d’imatge), equips com els raigs X, ultrasons, tomografies computeritzada(CT) i MRI (Imatge magnètica de ressonància) suporten DICOM. De la mateixa manera que tots els navegadors web poden visualitzar imatge JPEG emmagatzemades en servidors llunyans, els sistemes mèdics que utilitzen DICOM poden enviar i rebre imatges DICOM i buscar-les en altres sistemes mèdics. L’èxit d’aquest estàndard es basa en la capacitat d’integrar els sistemes mèdics fabricats per diferents proveïdors.

En el curs es defineix com és l’estàndard i les parts per les quals està format, quines són les diferents classes d’informació d’objectes, quins són els seus tipus de dades, quins serveis o llibreries disposa, i veure un cas d’ús d’integració d’un dispositiu aplicant l’estàndard DICOM.

MIRTH CONNECT

És un motor d’interfície HL7 multiplataforma dissenyat especialment per permetre l’enviament bidireccional de missatges HL7 entre sistemes i aplicacions a través de múltiples mitjans de transport disponibles. Mirth Connect utilitza una arquitectura basada en canals per connectar els sistemes de HIT (Health Information Technology) i permet que els missatges es filtrin, es transformin, i s’encaminin basant-se en regles definides per l’usuari.

L’objectiu d’aquest curs és familiaritzar-se i conèixer les funcionalitats del Mirth Connect i obtenir els coneixements necessaris per poder realitzar integracions amb aquesta plataforma.

CURS D’INTEGRACIÓ DE DISPOSITIUS MÈDICS

Els dispositius mèdics han de ser capaços d’integrar-se correctament amb el HIS d’un hospital, siguin quins siguin els dispositius i els HIS a connectar. Per poder fer això, s’ha de definir un procediment estàndard, que serveixi per tots els casos. Utilitzant l’estàndard HL7 es defineix el procediment, des de que es demana la comanda per part del centre peticionari per utilitzar el dispositiu, fins que el dispositiu realitza la prova i envia els resultats al repositori.

Els objectius d’aquest curs són analitzar la problemàtica actual en la integració de dispositius mèdics, veure quins recursos existeixen i quins són més adients per resoldre aquesta problemàtica, aprendre el concepte d’interoperabilitat i saber utilitzar els diferents marcs d’interoperabilitat que existeixen, conèixer Mirth Connect a nivell d’usuari i finalment realitzar la integració d’un dispositiu mèdic.

A banda d’aquest ventall de cursos, el CCI també pot oferir cursos a mida en funció de les necessitats i objectius que es plantegin, així doncs, per rebre més informació sobre un dels cursos exposats o bé per ajustar algun curs a les seves necessitats pot posar-se en contacte al següent e-mail: mdomingo@tecnocampus.cat

Llegir en català
Read It in English

Desde la línea de Entornos de Interoperabilidad (EI) del Centro de Competencias de Integración (CCI) se ofrece un abanico de cursos para todo el mundo que esté interesado en introducirse o ampliar sus conocimientos en la integración y la interoperabilidad de sistemas así como también el uso de estándares dentro del sector salud. Los cursos que actualmente está ofreciendo el CCI son los siguientes:

HL7 (Health Level Seven)

 

 

 

Fundada el año 1987, HL7 es una de las organizaciones más importantes de estándares en mensajería de información médica. Su misión es proporcionar un marco completo de estándares relacionados por el intercambio, la integración y la recuperación de información electrónica de salud que soporte la práctica y la gestión clínica. Por lo tanto, HL7 interviene específicamente creando estándares, guías y metodologías flexibles, coste-efectivas que permitan la interoperabilidad entre los sistemas de información y el intercambio de registros de salud electrónicos.

En este curso ofrecemos una introducción al estándar, explicamos cuales son las reglas generales para definir un mensaje HL7, vemos los tipos de datos intercambiados, así como los elementos de los mensajes, las reglas de procesamiento, etc. Ofrecemos des de cursos introductorios al estándar hasta cursos más avanzados para profundizar en su uso.

CDA (Clinical Document Architecture)

El CDA es una especificación para intercambio de documentos utilizando XML, el modelo de información de HL7 (RIM), la metodología de HL7 V3 y vocabularios controlados o locales (SNOMED, ICD, LOINC, etc.). El CDA estandariza la estructura y la semántica necesaria para el intercambio de documentos. Se puede utilizar de manera simple o compleja en función de lo que se requiera, des de enviar un documento con la mínima información contextual, hasta enviarlo completamente codificado.

En el curso se describe qué es el CDA, qué es su estructura, como crear un CDA, como se valida, etc.

IHE (Integrating The Healthcare Enterprise)

IHE es una iniciativa de profesionales del ámbito sanitario y de la industria para mejorar la forma en que los sistemas informáticos sanitarios compartan información. IHE promueve el uso cordinado de estándares establecidos como DICOM o HL7 para conseguir una cura óptima del paciente.

Los sistemas desarrolados cumpliendo HE se comunican mejor, son más fáciles de desenvolupar y permiten un uso más efectivo de la información. Médicos, especialistas, infermeras y administradores, entre otros, visualizan un sistema con el que puedan transmitir información continuamente dentro de un departamento o entre ellos y que permita una fácil disponibilidad de estar en el punto de atención al paciente. IHE esta diseñado para poder llevar a cabo ésta visión mejorando el estado de las integraciones y eliminando los impedimentos para una mejor atención al paciente.

El curso consiste en una introducción del IHE, mostrar y explicar cuales son los dominios y perfiles que más se utilizan, así como ver como validar aplicaciones a través del IHE, ver de que recursos dispone y realizar varios casos de uso que ayuden a entender mejor la aplicación del marco de IHE en un entorno real para integrar dispositivos médicos.

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)

DICOM és l’estàndard reconegut mundialment per l’intercanvi, maneig, emmagatzemament, impresió i transmissió d’imatges mèdiques. Una de les principals característiques, és que agrupa en un únic fitxer tota la informació. Tots els sistemes moderns de diagnòstic d’imatge (modalitat d’imatge), equips com els rajos X, ultrasons, tomografies computeritzada(CT) i MRI (Imatge magnètica de resonància) soporten DICOM. De la mateixa manera que tots els navegadors web poden visualitzar imatge JPEG emmagatzemades en servidors llunyans, els sistemes mèdics que utilitzen DICOM poden enviar i rebre imatges DICOM i buscar-les en altres sistemes mèdics. L’èxit d’aquest estàndar es basa en la capacitat d’integrar els sistemes mèdics fabricats per diferents proveïdors.

En el curs es defineix com és l’estàndard i les parts per les quals està format, quines són les diferents classes d’informació d’objectes, quins són els seus tipus de dades, quins serveis o llibreries disposa, i veure un cas d’ús d’integració d’un dispositiu aplicant l’estàndard DICOM.

MIRTH CONNECT

Es un motor de interfaz HL7 multiplataforma diseñado especialmente para permitir el envío bidireccional de mensajes HL7 entre sistemas y aplicaciones a través de múltiples medios de transporte disponibles. Mirth Connect utiliza una arquitectura basada en canales para conectar los sistemas de HIT (Health Information Technology) y permite que los mensajes se filtren, se transformen, y se encaminen basándose en reglas definidas por el usuario.

El objetivo de este curso es familiarizarse y conocer las funcionalidades del Mirth Connect y obtener los conocimientos necesarios para poder realizar integraciones con esta plataforma.

CURSO DE INTEGRACIÓN DE DISPOSITIVOS MÉDICOS

Los dispositivos médicos han de ser capaces de integrarse correctamente con el HIS de un hospital, sean cuales sean los dispositivos y los HIS a conectar. Para poder realizar esto, se ha definido un procedimiento estándar, que sirve para todos los casos. Utilizando el estándar HL7 se define el procedimiento, des de que se pide una comanda por parte del centro peticionario para utilizar el dispositivo, hasta que el dispositivo realiza la prueba y envía los resultados al repositorio.

Los objetivos consisten en analizar la problemática actual en la integración de dispositivos médicos, ver que recursos existen y cuales son más adecuados para solventar dicha problemática, aprender el concepto de interoperabilidad y saber utilizar los diferentes marcos de interoperabilidad que existen, conocer Mirth Connect a nivel de usuario y finalmente realizar la integración de un dispositivo médico.

Dejando a lado este abanico de cursos, el CCI també ofrece cursos a medida en función de las necesidades y objetivos que se planteen. Para recibir más información sobre uno de los cursos expuestos o bien para ajustar algún curso a sus necesidades puede ponerse en contacto con el siguiente e-mail: mdomingo@tecnocampus.cat

Llegir en català
Leer en castellano

From Interoperability Environment (IE) line the Integration and Competency Centre (ICC) offers a big spectrum training courses for everybody interested in deepening or enlarging their knowledge in the integration and interoperability systems or using standards within healthcare sector. CCI is currently offering the following training courses:

HL7 (Health Level Seven)

 

 

 

Founded in 1987, HL7 is one of the most main organizations of standard in medical information messaging. Its mission is to provide a complete framework of standards related to exchange, integrate and the electronic healthcare information recovering that supports the practice and clinical management. Therefore HL7 specifically involves creating standards, guidelines and flexible methodologies, cost-effectives that enable to the interoperability between the information systems and electronic health records exchanging.

This course offers an introduction of standard, we explain which rules define a HL7 message, and we’ll see which kind of exchanging data and either the message elements or procedures rules. We offer several training courses from introductory courses to more developed courses.

CDA (Clinical Document Architecture)

CDA is an specification to exchange reports using XML, HL7 (RIM) information model, HL7 V3 methodology and controlled or local vocabularies (SNOMED, ICD, LOINC,…). The CDA standardizes the structure and semantic needed to exchange reports. It could be used in a simple or complex way; it depends on what one want, from sending a report with the minimum contextual information since sending it completely codified.

In this training course we describe what CDA is and which structure it have and how we can create and validate CDA.

IHE (Integrating The Healthcare Enterprise)

IHE is a professional initiative in the healthcare and industry sector to enhance the way in which informatic health systems share the information. IHE promotes using standards that are stablished as DICOm or HL7 to achieve an optimal cure of the patient.

The developed systems fulfilling IHE are communicated better, they are easier to develop and they enable more effective use of information. Phisicians, specialists, nurses and administrators, inter alia, they displayed a system that can broadcast information continuously within a department or between them and it enable an easy availabililty to be at the point of patient care. IHE are designed to carry out this vision enhancing, the integration state and deleting impediments to better patient care.

This training course consists with introduction of IHE, show and explain which domains and profiles most commonly used, as well as viewing how validate the application through IHE and which resources are available and performing use cases to aid understand better the IHE applications in a real environment to integrate medical devices.

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)

DICOM is a standards that is world-renowned for exchange, management, store, print and broadcast medical images. One of the main features it is joins in a unique file all the information. All currently systems of diagnostic imaging, equipment such as X-ray, ultrasound, CT and MRI (Medical Resonance Imaging) support DICOM. In the same way all web navegators can display JPEG imatge, the medical systems use DICOM to send and recive DICOM images. The success of this standard is based on the capacity to integrate the medical manufactured systems in differents suppliers.

This course defines how is the standard and in which parts is composed, which kind of information objects has and which kind of data is, which services and libraries has and finaly, we’ll see several use cases regarding integration of diveces using the DICOM standard.

MIRTH CONNECT

Is an interface engine HL7 multiplatform specially designed to enable sending bidirectional HL7 message between systems and applications through multiple transportation available. Mirth Connect uses an architecture based on channels to connect the HIT (Health Information Technology) systems and allows messages to be filtered, transformed and routed based on user-defined rules.

The aim of this training course is familiarize and know the functionalities of Mirth Connect and to obtain the knowledge needed to perform integration on this platform.

COURSE OF MEDICAL DEVICE INTEGRATION

The medical devices must be able to integrate properly the HIS from a hospital, regardless of the devices and connecting HIS . To do this, we have defined a standard procedure, used for all cases. Using the HL7 standard defines the procedure, they seeks commands from the petitioner to use the device until the device performs the test and send the results to the repository.

The objectives are to analyze the current problems in the integration of medical devices, see what resources are available and which are best suited to solve this problem, learning the concept of interoperability and how to use the different interoperability frameworks that exist, meet at Mirth Connect user and finally perform the integration of a medical device.

Leaving aside this range of courses, ITC offers courses as a function of the needs and goals that arise. For more information on one of these courses you can contact us in the following e- mail: mdomingo@tecnocampus.cat

Interoperabilidad, la base para una atención integrada del paciente crónico

Leer en castellano

El CCI va participar els passats dies 19 i 20 de març a la Jornada tècnica d’interoperabilitat organitzada pel Servei Andalús de Salut, IHE Espanya i HL7 Spain que tenia per títol “Interoperabilidad, la base para una atención integrada del paciente crónico”.
Al primer dia de la jornada es van realitzar les tres sessions següents:

  • Reunió del comitè tècnic d’HL7 Spain, en la qual es van repassar les principals novetats i avenços més rellevants des de l’última reunió. Destacar que s’ha començat a treballar en les derivacions de proves diagnòstiques, tant des del punt de vista funcional com de missatgeria i informes associats.
  • Presentació “Últimos avances en los estándares de documentación clínica”, orientada a acostar els estàndards al perfil documentalista.
  • Sessió IHE centrada en la implantació de XDS a Espanya.

Al segon dia es van realitzar diferents intervencions sobre la interoperabilitat entre sistemes i la integració de dispositius, presentant estàndards i sistemes que permeten garantir la continuïtat assistencial a diferents nivells. Es van destacar els nous reptes que tenen els CIOs en quant a la interoperabilitat i a l’atenció dels pacients crònics, així com a la importància de la capacitació del ciutadà de manera que formi part activa de la seva salut. Aquestes ponències es van complementar explicant el paper dels perfils IHE, de la norma CONTSYS (ISO/DIS 13940) i dels estàndards d’HL7, incloent els d’àmbit semàntic com CTS2 (Common Terminology Services Release 2). L’esdeveniment va finalitzar amb la compartició d’experiències i la presentació de diferents eines. Des del CCI-OFSTI es va realitzar una ponència sobre serveis terminològics avançats:

A la presentació es va explicar la necessitat d’aquesta mena de serveis, així com les funcionalitats que poden cobrir les eines que els ofereixen. També es va presentar l’estàndard CTS2, que defineix, a nivell funcional, una interfície estàndard per l’ús i la gestió de terminologies. Per acabar la intervenció, es va resumir la participació del CCI al grup de serveis semàntics del projecte europeu epSOS, en el qual es treballa amb l’estàndard CTS2.

Llegir en català

El CCI participó los pasados 19 y 20 de marzo en la Jornada técnica organizada por el Servicio Andaluz de Salud, IHE España y HL7 Spain que tenía por título “Interoperabilidad, la base para una atención integrada del paciente crónico”.
En el primer día de la jornada se realizaron las tres sesiones siguientes:

  • Reunión del comité técnico de HL7 Spain, en la cual se repasaron las principales novedades y avances des de la última reunión. Destacar que se ha empezado a trabajar en las derivaciones de pruebas diagnósticas, tanto a nivel funcional como de mensajería y informes asociados.
  • Presentación “Últimos avances en los estándares de documentación clínica”, orientada a acercar los estándares al perfil documentalista.
  • Sesión IHE centrada en la implantación de XDS en España.

En el segundo día se realizaron distintas intervenciones sobre la interoperabilidad entre sistemas y la integración de dispositivos, presentando diferentes estándares y sistemas que permiten garantizar la continuidad asistencial a distintos niveles. Se destacaron los nuevos retos que tienen los CIOs en cuanto a la interoperabilidad y a la atención de los pacientes crónicos, así como la importancia de la capacitación del ciudadano de manera que forme parte activa de su salud. Estas ponencias se complementaron explicando el papel de los perfiles IHE, de la norma CONTSYS (ISO/DIS 13940) y de los estándares de HL7, incluyendo los de ámbito semántico como CTS2 (Common Terminology Services Release 2). El evento finalizó con la compartición de experiencias y la presentación de distintas herramientas. Des de CCI-OFSTI se realizó una ponencia sobre servicios terminológicos avanzados:

En la presentación se explicó la necesidad de este tipo de servicios, así como las funcionalidades que pueden cubrir las herramientas que los ofrecen. También se presentó el estándar CTS2 que define, a nivel funcional, una interface estándar para el uso y la gestión de terminologías. Para acabar la intervención se resumió la participación del CCI-OFSTI en el grupo de servicios semánticos del proyecto europeo epSOS, en el cual se trabaja con el estándar CTS2.

Segona versió de l’extensió catalana de SNOMED CT

Leer en castellano

El passat 20 de desembre es va publicar la segona versió de l’extensió catalana de SNOMED CT. Aquesta versió està basada en l’ES-ARG del 31/10/2012 i l’INT del 31/07/2012 de SNOMED CT i conté els següents subconjunts:

Subconjunt AP (Anatomia Patològica)
Creat a partir dels treballs del CAP (Col·legi de Patòlegs Americà), s’ha actualitzat i adaptat a les necessitats del Sistema Sanitari Català. El subconjunt ha passat de quasi 72.000 conceptes disponibles a la primera versió, a uns 18.000 i s’hi han afegit molts termes nous, alguns provinents de la CIO-3 (Classificació Internacional d’Oncologia 3a edició). El microglossari també s’ha treballat, ampliant-lo d’uns 4.000 conceptes de la primera versió, a quasi 6.000. Aquest element es pot veure com un subconjunt del subconjunt, que actua com a llista dinàmica de termes preferits. El subconjunt d’AP es distribueix en format estàndard d’IHTSDO i Access reduït. Actualment s’està treballant per elaborar la documentació que expliqui els canvis i l’evolució del subconjunt des de la seva creació.

Subconjunt vacunes
Està format per 42 immunitzacions de l’eix de productes biològic farmacèutic de SNOMED CT, que s’han seleccionat a partir del catàleg que s’usava a HC3 (Història Clínica Compartida de Catalunya). També s’han inclòs les vacunes contemplades al projecte europeu epSOS i les considerades pel grup d’experts en el domini. Aquest subconjunt es distribueix en format estàndard d’IHTSDO i Excel. En el següent enllaç es pot consultar la documentació del component:

Subconjunts al·lèrgies
L’objectiu principal és informar les alertes a HC3, de manera que s’ha començat per les al·lèrgiques. Aquest és un domini complex, ja que pot incloure trastorns (al·lèrgia al pol·len), manifestacions (rinitis al·lèrgica per pol·len), proves confirmatòries de laboratori (pol·len IgE), agents causals (pol·len), etc. En el cas del Sistema Sanitari Català s’informen les manifestacions en CIM-9-MC i CIM-10, així com proves de laboratori en LOINC. Per relacionar els diferents subdominis i vocabularis s’han usat mapejos a SNOMED CT. També s’han tingut en compte els trastorns deguts als agents causals contemplats a epSOS, així com als provinents del peticionari de l’hospital de Sabadell. El grup d’experts en el domini i documentalistes també han proporcionat conceptes a considerar. Les manifestacions s’han triat seguint una classificació de gravetat anomenada CCS (Clinical Classification Software).

Per representar la diversitat explicada, s’han creat varis subconjunts, diferenciant entre trastorns i manifestacions. També s’ha creat un subconjunt d’alertes al·lèrgiques que conté tots els trastorn i les manifestacions més greus (quasi totes anafilaxis). A més a més, s’ha creat un subconjunt per cada tipus d’agent causal, diferenciant entre medicamentosos, alimentàries i altres. En total, s’han creat els 9 subconjunts següents (el contingut dels quals es pot repetir parcialment):

  • (1) Alertes al·lèrgiques 2044 membres.
  • (2) Trastorns 2016 conceptes:
    • (3) Medicamentosos 1537 conceptes.
    • No medicamentosos:
      • (4) Alimentaris 191 membres.
      • (5) No alimentaris 288 conceptes.
  • (6) Manifestacions 108 conceptes:
    • (7) Medicamentoses 11 conceptes.
    • No medicamentoses:
      • (8) Alimentàries 28 conceptes.
      • (9) No alimentàries 69 membres.

Aquests components es distribueixen en format estàndard d’IHTSDO i Excel. La documentació dels subconjunts es pot consultar als enllaços següents:

Subconjunt d’idioma català
Conformat per les descripcions traduïdes al català, de moment les 85 del subconjunt de vacunes. Aquest component s’anirà ampliant a mida que es vagin traduint més dominis. Es preveu que els següents seran els d’al·lèrgies i el microglossari d’AP. Aquest subconjunt es distribueix en format estàndard d’IHTSDO.

Actualment s’està treballant en la creació d’un diccionari clínic basat en SNOMED CT, així com en els dominis de Prestacions i MM (Malalties Minoritàries).

Amb l’extensió catalana també es distribueixen els següents documents:

L’OFSTI (Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat) és la responsable de l’estàndard semàntic a Catalunya. El CCI (Centre de Competències d’Integració) dóna suport, entre d’altres, a l’OFSTI, en la creació de subconjunts de SNOMED CT i en la gestió de l’extensió catalana. Al web de l’OFSTI es pot omplir el formulari per accedir a l’àrea de descàrrega i al de peticions de contingut:

Llegir en català

El pasado 20 de diciembre se publicó la segunda versión de la extensión catalana de SNOMED CT. Esta versión está basada en la ES-ARG del 31/10/2012 y la INT del 31/07/2012 de SNOMED CT y contiene los siguientes subconjuntos:

Subconjunto AP (Anatomía Patológica)
Creado a partir de los trabajos del CAP (Colegio de Patólogos Americano), se ha actualizado y adaptado a las necesidades del Sistema Sanitario Catalán. El subconjunto ha pasado de casi 72.000 conceptos disponibles en la primera versión, a unos 18.000 y se le han añadido muchos términos nuevos, algunos provenientes de la CIO-3 (Clasificación Internacional de Oncología 3a edición). El microglosario también se ha trabajado, ampliándolo de unos 4.000 conceptos en la primera versión, a casi 6.000. Este elemento se puede ver como un subconjunto del subconjunto, que actúa como un lista dinámica de términos preferidos. El subconjunto de AP se distribuye en formato estándar de IHTSDO y Access reducido. Actualmente se está trabajando para elaborar la documentación que explique los cambios y la evolución del subconjunto des de su creación.

Subconjunto vacunas
Está formado por 42 inmunizaciones del eje de producto biológico farmacéutico de SNOMED CT, que se han seleccionado a partir del catálogo que se usaba en HC3 (Historia Clínica Compartida de Catalunya). También se han incluido las vacunas contempladas en el proyecto europeo epSOS y las consideradas por el grupo de expertos en el dominio. Este subconjunto se distribuye en formato estándar de IHTSDO y Excel. En el siguiente enlace se puede consultar la documentación del componente (CAT):

Subconjuntos alergias
El objetivo principal es informar las alertas en HC3, de manera que se ha empezado por las alérgicas. Este es un dominio complejo, ya que puede incluir trastornos (alergia al polen), manifestaciones (rinitis alérgica por polen), pruebas confirmatorias de laboratorio (polen IgE), agentes causales (polen), etc. En el caso del Sistema Sanitario Catalán se informan las manifestaciones en CIE-9-MC y CIE-10, así como pruebas de laboratorio en LOINC. Para relacionar los distintos subdominios y vocabularios se han usado mapeos a SNOMED CT. También se han tenido en cuenta los trastornos debidos a los agentes causales contemplados en epSOS, así como los provenientes del peticionario del hospital de Sabadell. El grupo de expertos en el dominio y documentalistas también ha proporcionado conceptos a considerar. Las manifestaciones se han escogido siguiendo una clasificación de gravedad denominada CCS (Clinical Classification Software).

Para representar la diversidad explicada, se han creado varios subconjuntos, diferenciando entre trastornos y manifestaciones. También se ha creado un subconjunto de alertas alérgicas que contiene todos los trastornos y las manifestaciones más graves (casi todas anafilaxias). A demás, se ha creado un subconjunto para cada tipo de agente causal, diferenciando entre medicamentosos, alimentarios y otros. En total, se han creado 9 subconjuntos siguientes (el contenido de los cuales se puede repetir parcialmente):

  • (1) Alertas alérgicas 2044 miembros.
  • (2) Trastornos 2016 conceptos:
    • (3) Medicamentosos 1537 conceptos.
    • No medicamentosos:
      • (4) Alimentarios 191 miembros.
      • (5) No alimentarios 288 conceptos.
  • (6) Manifestaciones 108 conceptos:
    • (7) Medicamentosas 11 conceptos.
    • No medicamentosos:
      • (8) Alimentarias 28 conceptos.
      • (9) No alimentarias 69 miembros.

Estos componentes se distribuyen en formato estándar de IHTSDO y en Excel. La documentación de los subconjuntos se puede consultar en los enlaces siguientes (CAT):

Subconjunto de idioma catalán
Conformado por las descripciones traducidas al catalán, de momento las 85 del subconjunto de vacunas. Este componente se irá ampliando a medida que se vayan traduciendo más dominios. Se prevé que los siguientes sean los de alergias y el microglosario de AP. Este subconjunto se distribuye en formato estándar de IHTSDO.

Actualmente se está trabajando en la creación de un diccionario clínico basado en SNOMED CT, así como en los dominios de Prestaciones y ER (Enfermedades Raras/Minoritarias).

Con la extensión catalana también se distribuyen los siguientes documentos (CAT):

La OFSTI (Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat) es la responsable del estándar semántico en Catalunya. El CCI (Centre de Competències d’Integració) ofrece soporte, entro otros, a la OFSTI, en la creación de subconjuntos de SNOMED CT y en la gestión de la extensión catalana. En la web de la OFSTI se puede rellenar el formulario para acceder al área de descarga y al de peticiones de contenido:

Manual d’usuari de CliniClue Xtend

Leer en castellano

CliniClue Xtend és una senzilla eina desenvolupada per The Clinical Information Consultancy Ltd, que permet convertir els fitxers .txt de SNOMED CT en format estàndard que proporciona IHTSDO, al format propietari que requereix CliniClue Xplore (ClueData).

Com a requeriments previs al seu ús, cal registrar-se de forma gratuïta al web de CliniClue, i tenir instal·lada la última versió del CliniClue Xplore i de CliniClue Xtend.

L’eina s’utilitza:

  • Després d’instal·lar l’eina, verificar que l’estructura de carpetes “cluedata”, db” i “source” existeixen dins del directori “CicFactory” que s’ha creat amb la instal·lació. Quedant de la següent forma:

  • Un cop fet, col·locar a la carpeta “cluedata” tots els fitxers que composen la versió internacional en format “Cluedata”, i la versió que es vol convertir a la carpeta “source” (aquest últim amb format estàndard IHTSDO). Cal que es conservi l’estructura de les subcarpetes internes de la terminologia tals com “Subsets”, “Terminology”… en cas que falti alguna d’elles, s’ha de crear manualment sense contingut.

  • Completar els camps necessaris com el nom de la nova edició, i iniciar la conversió, aquesta pot tardar en acabar-se.
  • El resultat serà un fitxer en format ZIP, que s’importarà des de l’eina CliniClue Xplore.
  • Un cop obert el CliniClue Xplore, seguir els passos:
    • File -> CliniClue Online Update -> Update from a File -> Browse.

  • Importar.
  • File -> SNOMED CT Edition Selector -> Editions -> Seleccionar l’edició desitjada -> Apply.

Automàticament es reiniciarà CliniClue i ja estarà disponible la nova edició per treballar amb ella.

Vídeo tutorial:

YouTube Preview Image

 

Manual de l’eina CliniClue Xplore:
http://www.slideshare.net/cci_tcm/manual-dusuari-clini

Llegir en català

CliniClue Xtend es una sencilla herramienta desarrollada por The Clinical Information Consultancy Ltd, que permite convertir los ficheros .txt de SNOMED CT en formato estándar que proporciona IHTSDO, al formato propietario que requiere CliniClue Xplore (ClueData).

Como a requerimientos previos a su uso, es necesario registrarse de forma gratuita en la web de CliniClue, tener instalada la última versión de CliniClue Xplore y  de CliniClue Xtend.

La herramienta se utiliza:

  • Después de instalar la herramienta, verificar que la estructura de carpetas “cluedata”, “db” y “source” existen dentro el directorio “CicFactory” que se ha creado con la instalación. Quedando con la siguiente forma:

  • Una vez hecho, colocar en la carpeta “cluedata” todos los ficheros que componen la versión internacional en formato “Cluedata”, y la versión que se quiere convertir en la carpeta “source” (este último en formato estándar IHTSDO). Es necesario que se conserve la estructura de las subcarpetas internas de la terminología como las “Subsets”, “Terminology”… en caso que falte alguna de ellas, se tiene que crear manualmente sin contenido.

  • Completar los campos necesarios como el nombre de la nueva edición, e iniciar la conversión, esta puede tardar en acabarse.
  • El resultado será un fichero en formato ZIP, que se importará des de la herramienta CliniClue Xplore.
  • Una vez abierto el CliniClue Xplore, seguir los pasos:
    • File -> CliniClue Online Update -> Update from a File -> Browse.

  • Importar.
  • File -> SNOMED CT Edition Selector -> Editions -> Seleccionar la edición deseada -> Apply.



Automáticamente se reiniciara CliniClue y ya estará disponible la nueva edición para trabajar con ella.

Vídeo tutorial:
YouTube Preview Image

Manual de usuario de CliniClue Xplore:
http://www.slideshare.net/cci_tcm/manual-usuario-clinicluecast

IV Jornada TIC BSA: El paper de les TIC en l’atenció a la cronicitat

Leer en castellano

El passat 26 d’octubre el CCI va assistir a la IV Jornada TIC BSA, sobre el paper de les TIC en l’atenció a la cronicitat, que es va realitzar al Centre Internacional de Negocis de Badalona. L’esdeveniment va començar amb un acte inaugural a mode d’introducció, i una conferència sobre el programa de prevenció i atenció a la cronicitat en línia amb el Pla de Salut 2011-2015. A continuació es va donar pas a dos blocs d’intervencions, un d’experiències i un altre de pilots:

Experiències

“Telehealth and Telecare Towards 2020: Improving, Integratin, Empowering & Innovating. A National Strategy 2012-2015”: Presentació d’experiències d’Escòcia en les quals s’han usat les TIC per avançar cap a un model sanitari centrat en el ciutadà. Les iniciatives han permès millorar la qualitat de l’atenció assistencial i augmentar el radi d’acció dels serveis que s’oferien, fent-los més accessibles.

“The status of chronic disease management programmes in Europe. An overview in the context of EMR Adoption in European acute hospitals”: L’escenari que envolta la cronicitat es caracteritza per la implicació de diversos tipus d’agents a diferents nivells assistencials, de manera que es requereix una comunicació coherent entre sistemes, i entre sistemes i dispositius. El model EMR defineix 8 nivells d’acompliment dels requisits necessaris per assolir aquest intercanvi i generar valor afegit en l’explotació d’informació. D’aquests nivells, 0 seria l’intercanvi nul i 7 el més complert, incloent business intelligence i informació estructurada. A la ponència es va presentar una comparativa del nivell predominant a alguns països d’Europa.

“Preparant el futur: l’horitzó 2020 i l’estratègia europea pel creixement sostenible”: L’anomenada Europe 2020 defineix l’estratègia de creixement de la Unió Europea amb l’objectiu d’augmentar l’ocupació, la productivitat i la cohesió social. Com a elements de suport s’ha definit un marc financer, conformat entre d’altres pel programa horitzó 2020, la política de cohesió regional i COSME. Una novetat d’aquest plantejament, és que l’acompanyament als projectes serà integral, des de la idea fins a l’explotació al mercat, per garantir que es va més enllà de les fases pilot. També s’ha simplificat la burocràcia i es vol potenciar la col·laboració amb la indústria i universitats.

“Delta, una xarxa de cures integrades per a crònics en un entorn lliberal a Ginebra (Suïssa)”: Es va presentar la xarxa Delta, una iniciativa que va néixer amb l’objectiu d’ajudar a coordinar recursos i gestionar la cronicitat. El projecte ha permès disminuir els costos en un 20% sense modificar la qualitat de vida dels pacients ni limitar els serveis assistencials. El volum del projecte són uns 100.000 assegurats i 400 metges generalistes, repartits entre diferents nivells assistencials i regions. Val a dir que els beneficis citats s’han aconseguit aplicant les TIC però ha estat molt més important la reenginyeria de processos realitzada.

“Evaluación de la plataforma del programa ITHACA”: La plataforma d’ITHACA (Innovando en el Tratamiento de la Hipertensión, Aumentando el Cumplimiento y la Adherencia) ha permès diversificar els canals de comunicació amb els pacients, implantar un sistema d’avisos-recordatoris i establir un monitoratge remot. Com a resultat s’ha aconseguit augmentar el seguiment del pla terapèutic per part dels pacients, disminuint el nombre de visites. Durant el primer any d’experiència, s’ha calculat un estalvi total de 16.250€ (65€ d’estalvi per 250 pacients).

“Cronicitat i usos d’internet per part dels ciutadans: el repte de nous perfils”: La ponència va tractar sobre un estudi que s’ha realitzat a nivell europeu, referent als usos d’internet per part de diferents tipus d’usuaris. En l’àmbit sanitari hi ha menys utilització de les TIC que en d’altres sectors i aquest no sempre va lligat a factors com l’edat.

“EndoBlocLleida, comunitat virtual de pràctica clínica. Tres anys d’experiència en un entorn virtual”: Iniciativa per compartir coneixement clínic a través de tot el territori de Lleida. La plataforma implantada compta amb espais per conversar (fòrum, consultes, bloc), compartir (biblioteca de documents, d’imatges i calendari) i co-crear (wiki i grups específics).

Pilots

“L’experiència d’Advance Medical en l’entorn TIC i el pacient crònic”: Presentació sobre la implantació de solucions TIC entorn la cronicitat i recull de conclusions derivades. Es va destacar el fet que les decisions es prenguin per part de personal assistencial, descartant processos completament automàtics. També es va subratllar la importància de les econsultes per obtenir segones opinions d’experts.

“Drym, mayor autonomía y calidad de vida para personas con incontinencia urinaria y fecalPresentación2012”: És una experiència pilot d’un sistema no invasiu de detecció de miccions i defecacions de persones amb problemes d’incontinència, i avís al personal cuidador. Com a conclusions de la prova es destaquen que el sistema és més econòmic que d’altres similars, redueix la despesa en bolquers, millora la qualitat de vida dels pacients i facilita la feina dels cuidadors. També s’ha observat un descens de patologies secundàries com úlceres per pressió o fongs. Per contra, en determinades condicions ambientals es poden produir falses alarmes.

“Guttmann, NeuroPersonalTrainer®, Plataforma de Telerehabilitació Cognitiva”: Es va presentar una plataforma que permet exercitar l’atenció, la memòria, les funcions executives i el llenguatge en pacients amb afectació cognitiva. El sistema permet al professional assistencial personalitzar i consultar plans d’exercicis que segueix el pacient. Com a resultat, destacar que a nivell de millora cognitiva global, un 73% millora.

“Evaluación de la eficacia clínica de un programa de telemonitorización y teleintervención por videoconferencia para pacientes con insuficiencia cardíaca: estudio clínico aleatorizado”: Les conclusions preliminars de l’estudi mostren que redueix l’ocurrència de descompensació en els pacients i disminueixen les taxes de rehospitalització, ingrés i mortalitat. També s’ha calculat un estalvi de 9.274 € per pacient en 6 mesos.

Model Predictiu de Cronicitat: una eina de gestió estratègica”: Experiència on s’apliquen les TIC en la classificació de pacients segons un índex i patrons de gravetat. Aquest fet permet identificar grups de risc i dissenyar mesures proactives per evitar que les amenaces es materialitzin.

“Serveis destinats a la posada en funcionament d’una solució d’atenció remota al pacient crònic”: Es van presentar les TIC com un element facilitador per cobrir els reptes que l’evolució social està comportant. En aquest sentit, es van mostrar varies solucions complementàries per potenciar la independència dels malalts crònics: telemedicina, portal de serveis, detecció de caigudes, trucades d’emergència i telepresència. També es van enumerar nous projectes de plataformes de Telemedicina d’insuficiència cardíaca, ferides cròniques, infarts, diabetis, etc.

“Canal Pacient. Nous espais de col·laboració i participació del pacient amb la salut”: Sistema que permet al ciutadà accedir a la seva informació sanitària (informes, plans, vacunacions, etc.), habilita la comunicació segura entre el professional i el pacient i fa que aquest participi activament en la seva salut.

L’acta va acabar amb la presentació “Badalona ciutat accessible” que oferia una visió de la ciutat orientada a potenciar serveis d’accessibilitat entorn la dependència i la discapacitat.

Les presentacions citades es poden consultar al següent enllaç: http://www.slideshare.net/BSABadalona.

La jornada va resultar un espai interessant d’intercanvi d’experiències i iniciatives relacionades amb la cronicitat. Les TIC poden ajudar a millorar la qualitat i la sostenibilitat de l’atenció assistencial entorn aquesta mena de patologies, però també cal tenir en compte que és necessari optimitzar els processos associats per tal que l’aplicació sigui realment efectiva. El canvi de model que la situació actual requereix passa per l’autoresponsabilització del ciutadà i pel tractament de la salut (preventiu) en comptes de la malaltia (reactiu). Les mesures proactives que es comencen a implantar ajuden a reduir la despesa econòmica i milloren la qualitat de vida de la població. En aquest context, les TIC esdevenen una eina per avançar cap a un model cada cop més centrat en les persones.

Llegir en català

El pasado 26 de octubre el CCI asistió a la IV Jornada TIC BSA, sobre el papel de las TIC en la atención a la cronicidad, que se realizó en el Centro Internacional de Negocios de Badalona. El evento empezó con un acto inaugural a modo de introducción y una conferencia sobre el programa de prevención y atención a la cronicidad, en línea con el Pla de Salut 2011-2015. A continuación, se dio paso a dos bloques de intervenciones, uno de experiencias y otro de pilotos:

Experiencias

“Telehealth and Telecare Towards 2020: Improving, Integratin, Empowering & Innovating. A National Strategy 2012-2015”: Presentación de experiencias de Escocia en las que se han usado las TIC para avanzar hacia un modelo sanitario centrado en el ciudadano. Las iniciativas han permitido mejorar la calidad de la atención asistencial y aumentar el radio de acción de los servicios que se ofrecían, haciéndolos más accesibles.

“The status of chronic disease management programmes in Europe. An overview in the context of EMR Adoption in European acute hospitals”: El escenario que envuelta la cronicidad se caracteriza por la implicación de diferentes tipos de agentes a distintos niveles asistenciales, de manera que se requiere una comunicación coherente entre sistemas y entre sistemas y dispositivos. El modelo EMR define 8 niveles de cumplimiento de los requerimientos necesarios para alcanzar este intercambio y generar valor añadido en la explotación de la información. De estos niveles, 0 sería intercambio nulo y 8 el más completo, incluyendo business intelligence e información estructurada. En la ponencia se presentó una comparativa del nivel predominante en algunos países de Europa.

“Preparant el futur: l’horitzó 2020 i l’estratègia europea pel creixement sostenible”: La denominada Europe 2020 define la estrategia de crecimiento de la Unión Europea con el objetivo de aumentar la ocupación, la productividad y la cohesión social. Como elemento de soporte se ha definido un marco financiero conformado, entre otros, por el programa horizonte 2020, la política de cohesión regional y COSME. Una novedad de este planteamiento es que el acompañamiento a los proyectos será integral, des de la idea hasta la explotación en el mercado, para garantizar que se pasa de las fases piloto. También se ha simplificado la burocracia y se pretende potenciar la colaboración con la industria y las universidades.

“Delta, una xarxa de cures integrades per a crònics en un entorn lliberal a Ginebra (Suïssa)”: Se presentó la red Delta, una iniciativa que nació con el objetivo de ayudar a coordinar recursos y gestionar la cronicidad. El proyecto ha permitido disminuir los costes en un 20% sin modificar la calidad de vida de los pacientes ni limitar los servicios asistenciales. El volumen del proyecto son unos 100.000 asegurados y 400 médicos generalistas repartidos entre diferentes niveles asistenciales y regiones. Es importante destacar que los beneficios citados se han logrado usando las TIC pero ha sido mucho más importante la reingeniería de procesos realizada.

“Evaluación de la plataforma del programa ITHACA”: La plataforma de ITHACA (Innovando en el Tratamiento de la Hipertensión, Aumentando el Cumplimiento y la Adherencia) ha permitido diversificar los canales de comunicación con los pacientes, implantar un sistema de avisos-recordatorios y establecer una monitarización remota. Como resultado, se ha conseguido aumentar el seguimiento del plan terapéutico por parte de los pacientes, disminuyendo el número de visitas. Durante el primer año de experiencia, se ha calculado un ahorro total de 16.250 € (65€ de ahorro por 250 pacientes).

“Cronicitat i usos d’internet per part dels ciutadans: el repte de nous perfils”: La ponencia trató sobre un estudio que se ha realizado a nivel europeo, referente a los usos de internet por parte de diferentes tipos de usuarios. En el ámbito sanitario hay menos utilización de las TIC que en otros sectores y éste no siempre está ligado a factores como la edad.

“EndoBlocLleida, comunitat virtual de pràctica clínica. Tres anys d’experiència en un entorn virtual”: Iniciativa para compartir conocimiento clínico a través de todo el territorio de Lleida. La plataforma implantada cuenta con espacios para conversar (foro, consultas, bloc), compartir (bibliotecas de documentos, de imágenes y calendario) y co-crear (wiki y grupos específicos).

Pilotos

“L’experiència d’Advance Medical en l’entorn TIC i el pacient crònic”: Presentación sobre la implantación de soluciones TIC entorno la cronicidad y conclusiones derivadas. Se destacó el hecho de que las decisiones se tomen por parte del personal asistencial, descartando procesos completamente automáticos. También se subrayó la importancia de las econsultas para obtener segundas opiniones de expertos.

“Drym, mayor autonomía y calidad de vida para personas con incontinencia urinaria y fecalPresentación2012”: Es una experiencia piloto de un sistema no invasivo de detección de micciones y defecaciones de personas con problemas de incontinencia, y aviso al personal cuidador. Como conclusiones de la prueba se destacaron que el sistema es más económico que otros similares, reduce el gasto en pañales, mejora la calidad de vida de pacientes y facilita el trabajo de los cuidadores. También se ha observado un descenso de patologías secundarias como úlceras por presión o hongos. Por contra, en determinadas condiciones ambientales se pueden producir falsas alarmas.

“Guttmann, NeuroPersonalTrainer®, Plataforma de Telerehabilitació Cognitiva”: Se presentó una plataforma que permite ejercitar la atención, la memoria, las funciones ejecutivas y el lenguaje, en pacientes con afectación cognitiva. El sistema permite al profesional asistencial personalizar y consultar planes de ejercicios que sigue el paciente. Como resultado, destacar que a nivel de mejora cognitiva global, un 73% mejora.

“Evaluación de la eficacia clínica de un programa de telemonitorización y teleintervención por videoconferencia para pacientes con insuficiencia cardíaca: estudio clínico aleatorizado”: Las conclusiones preliminares del estudio muestran que reduce la ocurrencia de descompensación en los pacientes y disminuye las tasas de rehospitalización, ingresos y mortalidad. También se ha calculado un ahorro de 9.274€ por paciente en 6 meses.

“Model Predictiu de Cronicitat: una eina de gestió estratègica”: Experiencia donde se aplican las TIC en la clasificación de pacientes según un índice y patrones de gravedad. Este hecho permite identificar grupos de riesgo y diseñar medidas proactivas para que las amenazas no se materialicen.

“Serveis destinats a la posada en funcionament d’una solució d’atenció remota al pacient crònic”: Se presentaron las TIC como un elemento facilitador para cubrir los retos que la evolución social está comportando. En este sentido, se mostraron varias soluciones complementarias para potenciar la independencia de los enfermos crónicos: telemedicina, portal de servicios, detección de caídas, llamadas a emergencia y telepresencia. También se enumeraron nuevos proyectos de plataformas de Telemedicina de insuficiencia cardíaca, infartos, diabetes, etc.

“Canal Pacient. Nous espais de col·laboració i participació del pacient amb la salut”: Sistema que permite al ciudadano acceder a su información sanitaria (informes, planes, vacunaciones, etc.), habilita la comunicación segura entre el profesional y el paciente y hace que éste participe activamente en su salud.

El acto acabó con la presentación “Badalona ciutat accessible” que ofrecía una visión de la ciudad orientada a potenciar servicios de accesibilidad entorno la dependencia y la discapacidad.

Les presentaciones citadas se pueden consultar en el siguiente enlace: http://www.slideshare.net/BSABadalona.

La jornada resultó un espacio interesante de intercambio de experiencias e iniciativas relacionadas con la cronicidad. Las TIC pueden ayudar a mejorar la calidad y la sostenibilidad de la atención entorno este tipo de patologías pero también se tiene que considerar que es necesario optimizar los procesos asociados para que la aplicación sea realmente efectiva. El cambio de modelo que la situación actual requiere pasa por la autoresponsabilización del ciudadano y el tratamiento de la salud (preventivo) en lugar de la enfermedad (reactivo). Las medidas proactivas que se empiezan a implantar ayudan a reducir el gasto económico y mejoran la calidad de vida de la población. En este contexto, las TIC resultan una herramienta para avanzar hacia un modelo cada vez más centrado en las personas.

SNOB (SNOmed Browser)

Leer en castellano

Aquet post no vol ser un manual, el que vol és mostrar les funcionalitats que té l’aplicació.

SNOB és un software gratuït que permet la navegació pel contingut de SNOMED CT, i proporciona unes funcionalitats molt útils per treballar amb aquest vocabulari. L’eina permet importar qualsevol versió de la terminologia.

Per explicar SNOB, en dividirem la interfície en quatre zones:

1. El cercador.

2. El navegador del contingut de SNOMED CT.

3. La informació del concepte.

4. Pissarra per col·locar-hi part del navegador SNOMED CT.

La navegació la permet realitzar mitjançant un cercador amb un camp de text (1), al qual se li pot indicar un/s mot/s o bé el conceptId, i ens mostrarà les coincidències, o bé navegant per l’arbre jeràrquic (2), on es mostrarà tota la informació referent aquell concepte al centre de la pantalla, i a l’extrem inferior esquerra (3).

La zona inferior dreta (4), està destinada a col·locar-hi part de la jerarquia que ens interessi, per poder treballar paral·lelament amb dues jerarquies i poder fer consultes a SNOMED CT més eficients i precises.

Les principals funcionalitats que proporciona l’aplicació són:

– Duplicar la pantalla per tal de treballar amb dues interfícies simultàniament (spawn), ja sigui amb la mateixa o diferent BBDD. Automàticament manté el paral·lelisme amb les interfícies, és a dir, si es selecciona un concepte a la interfície A, quedarà seleccionat també a la B.

– Permet la creació i gestió de subsets de SNOMED CT. Es pot crear un subconjunt i assignar-hi tants conceptes com es vulgui de forma senzilla, i treballar amb tots o únicament amb els conceptes que es trobin dins el subset actiu. Posteriorment, es pot exportar el llistat que el forma en format CSV, amb l’estructura estàndard.

– La versió internacional de SNOMED CT, té el mapeig entre SNOMED CT i la CIM-9-MC. Aquest conjunt de referències creuades pot ser importat a SNOB i es podran consultar les correspondències que el conformen. Per exemple si busquem el concepte 229706001, veiem:

– La post-coordinació serveix per donar un valor als atributs que tingui associats a un concepte, i mostrar la sintaxi de l’expressió clínica resultant. Per exemple assignem valors als atributs del concepte:

Resultat en forma d’expressió:

– Facilita l’enviament de comentaris d’un concepte via e-mail, adjuntant tota la informació de la BBDD que s’utilitza i la versió de SNOMED CT importada.

– A cada concepte es pot assignar una nota. I les notes podran estar agrupades per temes per tal de poder filtrar i cercar de forma ràpida un grup concret de conceptes/notes.

 

Obtenció de SNOB:

– Pàg. principal: http://snob.eggbird.eu/index.html

– Descàrrega: http://snob.eggbird.eu/download.html

 

Obtenció de SNOMED CT:

Per obtenir SNOMED CT es pot visitar la web de l’OFSTI (Oficina d’Estàdnards i Interoperabilitat) de la Fundació TicSalut, en el cas de Catalunya (versions internacionals INT i ES-ARG i extensió catalana):

http://www.gencat.cat/salut/ticsalut/html/ca/dir3475/index.html

O la del MSSSI (Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad) en l’àmbit espanyol (versions internacionals INT i ES-ARG):

http://www.msps.es/profesionales/hcdsns/areaRecursosSem/snomed-ct/areaDescarga.htm

En qualsevol d’ambdues planes es proporcionarà un formulari per sol·licitar la llicència de SNOMED CT.

El CCI-TCM (Centre de Competències d’Integració de la fundació Tecnocampus Mataró-Maresme) ha redactat un manual d’usuari de SNOB. A l’apartat de publicacions del web del CCI-TCM es poden trobar altres manuals, com el del navegador de SNOMED CT CliniClue  Xplore.

Llegir en català

Este post no quiere ser un manual, lo que quiere es mostrar las funcionalidades que tiene la aplicación.

SNOB es un software gratuito que permite la navegación por el contenido de SNOMED CT, y proporciona unas funcionalidades muy útiles para trabajar con este vocabulario. La herramienta permite importar cualquier versión de la terminología.

Para explicar SNOB, dividiremos la interfaz en cuatro zonas:

1. El buscador.

2. El navegador del contenido de SNOMED CT.

3. La información del concepto.

4. Pizarra para colocar parte del navegador SNOMED CT.

La navegación la permite realizar mediante un buscador con un campo de texto (1), al cual se le puede indicar una/s palabra/s o bien el conceptId, y nos mostrará las coincidencias, o bien navegando por el árbol jerárquico (2), donde se mostrará toda la información referente a aquel concepto en el centro de la pantalla, y en el extremo inferior izquierda (3).

La zona inferior derecha (4), está destinada a colocar parte de la jerarquía que nos interese, para poder trabajar paralelamente con dos jerarquías y poder hacer consultas a SNOMED CT más eficientes y precisas.

Las principales funcionalidades que proporciona la aplicación son:

– Duplicar la pantalla para trabajar con dos interfaces simultáneamente (spawn), ya sea con la misma o diferente BBDD. Automáticamente mantiene el paralelismo con las interfaces, es decir, si se selecciona un concepto en la interfaz A, quedará seleccionado también en la B.

– Permite la creación y gestión de subsets de SNOMED CT. Se puede crear un subconjunto y asignar tantos conceptos como se quiera de forma sencilla, y trabajar con todos o únicamente con los conceptos que se encuentren dentro del subset activo. Posteriormente, se puede exportar el listado que lo forma en formato CSV, con la estructura estándar.

– La versión internacional de SNOMED CT, tiene el mapeo entre SNOMED CT y la CIM-9-MC. Este conjunto de referencias cruzadas puede ser importado a SNOB y se podrán consultar las correspondencias que lo conforman. Por ejemplo si buscamos el concepto 229706001, vemos:

– La post-coordinación sirve para dar un valor a los atributos que tenga asociados un concepto, y mostrar la sintaxis de la expresión clínica resultante. Por ejemplo asignamos valores a los atributos del concepto:

Resultado en forma de expresión:

– Facilita el envío de comentarios de un concepto vía e-mail, adjuntando toda la información de la BBDD que se utiliza y la versión de SNOMED CT importada.

– A cada concepto se puede asignar una nota. Y las notas podrán estar agrupadas por temas para poder filtrar y buscar de forma rápida un grupo concreto de conceptos/notas.

 

Obtención de SNOB:

– Pág. principal: http://snob.eggbird.eu/index.html

– Descarga: http://snob.eggbird.eu/download.html

 

Obtención de SNOMED CT:

Para obtener SNOMED CT se puede visitar la web de la OFSTI (Oficina d’Estàndards i Interoperabilitat) de la Fundació TicSalut, en el caso de Cataluña (versiones internacionales INT y ES-ARG y extensión catalana):

http://www.gencat.cat/salut/ticsalut/html/ca/dir3475/index.html

O la del MSSSI (Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad) en el ámbito español (versiones internacionales INT i ES-ARG):

http://www.msps.es/profesionales/hcdsns/areaRecursosSem/snomed-ct/areaDescarga.htm

En cualquier de ambas planas se proporcionará un formulario para solicitar la licencia de SNOMED CT.

El CCI-TCM (Centre de Competències d’Integració de la fundació Tecnocampus Mataró-Maresme) ha redactado un manual de usuario de SNOB. En el apartado de publicacions de la web del CCI-TCM se pueden encontrar otros manuales, como el del navegador de SNOMED CT CliniClue Xplore.