La informática en salud estudia los procesos de adquisición, representación, almacenamiento, recuperación, consulta y transformación de datos e información generados en el sector salud para apoyar la toma de decisiones y solución de problemas. La informática biomédica aplica estas técnicas en el contexto de la biomedicina utilizando campos como la ciencia computacional, estadísticas y biomedicina.

1. Informática en Salud
Octubre 5 de 2011
Carolina Tamayo Correa
Ingeniera Biomédica
MS(c) Gestión Tecnológica
Docente:
Escuela de Ciencias de la Salud – UPB
www.ingbiomedica.com
carolina.tamayo@upb.edu.co

3. Informática en Salud
• Son las Tecnologías de la Información y Comunicación aplicadas más
allá de computadores.
• Utilización de datos, información y conocimiento generados en el
sector salud.
• Apoyo en la toma de decisiones y la solución de problemas en
salud.
• Área del conocimiento encargada de estudiar los procesos
• Adquisición
• Representación
• Almacenamiento
• Recuperación
• Consulta
• Transformación

4. Informática en Salud
La informática es la ciencia de la información, donde la información son
datos con significado
La informática biomédica es la ciencia de la información aplicada o
estudiada en el contexto de la biomedicina.
Está relacionada con campos como ciencia computacional, estadísticas y
biomedicina, cada uno con diferentes objetos de estudio
Las situaciones donde el significado se debe considerar son mas difíciles
que las situaciones donde la manipulación de datos sin importar el
conocimiento es suficiente.

5. Contexto
Moléculas
Genes
Bioinformática
Proteínas
Células
Tejidos Informática en
Imaginología Salud
Órganos Computacional
Informática
Individuos Clínica /
Consumidor
Informática
Población para la Salud
Pública

6. Analogía
El computador es a la informática como el telescopio es a la astronomía
(Shortliffe)

7. Informática en Salud
“...the study of how clinical knowledge is created, shaped, shared
and applied” Coiera
“...the scientific field that deals with biomedical information, data,
and knowledge (their storage, retrieval, and optimal use for problem
solving and decision making).” Shortliffe
“...the science that deals with biomedical information, its
structure, acquisition and use.” Stead
“...has to do with all aspects of understanding and promoting the
effective organization, analysis, management, and use of
information in health care.” AMIA
“…primary focus is the acquisition, storage, and use of information
in the health/biomedical domain” Hersh

8. Datos
Información
Conocimiento

9. Datos Información
• Procesado de datos • Procesamiento de la información
• Minería de datos • Tecnología de la información
• Base de datos • Recuperación de información
• Almacenamiento de datos • Sobrecarga de información
• Análisis de datos • Sistema de información
• Modelado de datos • Teoría de la información
• Metadatos • Visualización de la información
• Recuperación de datos • Arquitectura de la información
Conocimiento
• Descubrimiento de conocimiento
• Base de conocimientos
• Recuperación del conocimiento
• Conocimientos de ingeniería
• Gestión del conocimiento
• Representación del conocimiento

10. Jerarquía “DIKW” (Ackoff, 1989)
Dato:
Símbolo
Información:
Datos que se procesan para ser útiles.
Proveen respuesta a las preguntas de “Quién”, “Qué”, “Dónde” y “Cuándo”
Conocimiento:
Aplicación de datos e información.
Respuestas de “Cómo”
Entendimiento:
Apreciación del “Por qué”
Sabiduría:
Entendimiento evaluado

11. Data Info Knowledge (Coiera)
Datos
Hechos, como observaciones o medidas
acerca del mundo
Conocimiento
Relaciones entre los datos en reglas o
modelos
Ejemplo: Fumar causa cáncer de pulmón
Información
Algo nuevo obtenido aplicando el
conocimiento a los datos.
Aplicación del conocimiento a los datos
para obtener un significado.

12. Teoría de información (Shannon 1948)
La cantidad de información en
un mensaje es inversamente
proporcional a la probabilidad de
recibir el mensaje.
log (1/p)
2

13. Teoría matemática de la
comunicación (Shannon 1984)
El problema fundamental de comunicación es reproducir en un punto un
mensaje exacto o aproximado un mensaje seleccionado en otro punto
Frecuentemente el mensaje tiene un significado; este es su referencia o
su correlación de acuerdo a algún sistema con cierta entidad física o
conceptual. Esos aspectos semánticos de la comunicación son irrelevantes
para los problemas de ingeniería.
El aspecto significante es que el mensaje de hecho es una selección de
un grupo de posibles mensajes.

14. hola hola hola hola hola hola hola Una decisión histórica acaban de
hola hola hola hola hola hola hola tomar las directivas de la IPS de la
hola hola hola hola hola hola hola UdeA que desde el año 2007
hola hola hola hola hola hola hola administran las instalaciones de la
hola hola hola hola hola hola hola Clínica León XII. Por el momento,
hola hola hola hola hola hola hola uno de los dos centros de
hola hola hola hola hola hola hola maternidad más importantes de la
hola hola hola hola hola hola hola ciudad durante los últimos 50 años
hola hola hola hola hola hola hola no atenderá más partos. "Por la
hola hola hola hola hola hola hola necesidad de dar continuidad al
hola hola hola hola hola hola hola proyecto de reforma estructural,
hola hola hola hola hola hola hola para la adecuación en normas de
hola hola hola hola hola hola hola sismo resistencia y de calidad; se
hola hola hola hola hola hola hola ha determinado el cierre del
hola hola hola hola servicio de forma indefinida“

15. Aproximación filosófica
No hay consenso
La información se considera un concepto polisemántico
“¿Qué es la información?”
Es un campo que define la pregunta, lo que lleva al campo de la
filosofía de la Información
Sin embargo, existe un estándar operacional desarrollado hace más de
30 años

16. Definición Diferencial de Dato
DDD
"Un hecho supuesto en relación con alguna diferencia o la falta
de uniformidad dentro de un contexto" Floridi

30. Información
• Datos + Significado
• “Una diferencia que hace la diferencia”
Gregory Bateson, 1972
• X es información si y solo si:
X consta de uno o más datos
Los datos en X están bien formados
Los datos bien formados en X son significativos

31. Neutralidad ontológica
• No es posible que exista la información sin representación de los datos
• Las cosas que cuentan como representación son indeterminadas
• La información se carga en representaciones de datos

44. … ¿Si yo no se qué significa?
Si usted no sabe que significa solamente son datos, sino son información
para usted.
Los datos solo símbolos si realmente no sabemos que son.
Las personas extraen significado de los datos pero los computadores solo
extraen datos

45. Equivalencia de la Información
Si X1 y X2 son ambos datos significativos y bien estructurados y su
significado es equivalente, entonces X1 y X” representan la misma
información
Ejemplo:
• La talla de los zapatos de Juan es de 12
• Juan tiene una talla de zapato de doce

46. Erotética
La lógica erotética es la lógica de las preguntas y respuestas
La información es un dato y una pregunta relevante
Ejemplo a considerar:
Si el dato es “12” puedo tener las siguientes preguntas
¿Cuál es la talla de los zapatos de Juan?
¿Cuántos apóstoles acompañaban a Jesús?

47. Implicaciones de la Erotética
Puede existir al menos una pregunta relevante para obtener como
respuesta el mismo dato, obteniendo información diferente pero
compatible
Ejemplo a considerar:
Si el dato es “XII” puedo tener las siguientes preguntas
¿Cuál es la representación del número 12 en romano?
¿Cuántos meses tiene un año?

48. Interpretaciones
Para interpretar un dato como información, es necesario conocer una
pregunta relevante.
Ejemplo a considerar: Si el dato es “12”
Conocer la pregunta ayuda a guiar la interpretación del dato
Ejemplo a considerar: Si el dato es “I”
Podría ser un pronombre personal en inglés
Podrías ser el número 1 en romano
Podría ser una simple línea

49. Ejemplo 1
Dato:
Representa un hecho o establecimiento de un evento sin relación con otra
cosa
Esta lloviendo
Información:
Incluye el entendimiento de una relación de alguna forma, posiblemente
con relación causa – efecto
La temperatura se instauro en 15 grados y luego empezó a llover

50. Ejemplo 1
Conocimiento:
Representa un patrón que conecta y generalmente da un alto nivel de
predicción a los que se describe o lo que pasará
Si la humedad está muy alta y la temperatura cae
repentinamente, la atmósfera no es capaz de mantener la
humedad, entonces llueve
Sabiduría:
Incluye mas de un principio fundamental de entendimiento dentro del
conocimiento, que es esencialmente la base para que el conocimiento sea
lo que es. La sabiduría es sistémica.
Llueve porque llueve. Esto incluye el entendimiento de las
interacciones que pasan entre la lluvia, evaporación corrientes de
aire y cambios de temperatura.

51. Ejemplo 2
• Tengo una caja.
• La caja es de 1,5 metros de ancho, 1,5
metros de profundidad y 3 metros de alto.
• La caja es muy pesada.
• La caja tiene una puerta en la parte
frontal de la misma.
• Al abrir la caja tiene una comida en el
mismo.
• Hace más frío dentro de la caja de lo
que está afuera.
• Por lo general, encontrar la caja en la
cocina.
• Hay un compartimiento pequeño dentro de
la caja con hielo.
• Al abrir la puerta de la luz se enciende.
• Cuando se mueve este campo se suelen
encontrar gran cantidad de suciedad debajo
de ella.

52. Ejemplo 3
• Abugt dbesbt regtc uatn s uitrzt.
• ubtxte pstye ysote anet sser extess
• ibxtedstes bet3 ibtes otesb tapbesct ehracts

53. Representación
Representaciones del mundo
Datos
Símbolos “0”, “1”, “2”, “3”…
Representaciones del mundo
Información
Todos los números: 0, 1, 2, 3…

54. Computación en Manipulación
de Símbolos
52*37=1924 Representaciones del mundo en Información
Mapeo
52 37
Entradas
Procedimiento de Multiplicación
1924
Manipulación de representaciones numéricas
Salida

55. Computadores VS Humanos
Los humanos procesan la información a través de sus significados
Los computadores procesan datos
Hacen una manipulación de los símbolos sin sentido alguno de lo
que los símbolos signifiquen

56. Conocimiento
Información que
• Es justificada, tiene explicación relevante, involucra el entendimiento
• Es verdad
• Usted lo cree

58. Dato Información Conocimiento
Datos =Diferencias
Datos + Significado = Información
Datos + Significado + Justificación = Conocimiento

61. Para la Informática
La información como datos
significativos es fundamental para
la informática
Los datos sin significado son
inútiles
Mucha de la información que
usamos no puede ser justificada,
por consiguiente no es
conocimiento

62. ¿Por qué es difícil la Informática?
• Las máquinas procesan
datos, no información
• Los humanos necesita
información, y no datos
• Esta relación conduce a la
sobrecarga de datos

63. Consulta de Base de Datos VS
Recuperación de Información
• Consulta de Base de Datos
Devuelve todas las publicaciones
que contienen término
“obesidad”
• Recuperación de información
Devuelve todas las publicaciones
que reportan una correlación
positiva entre la obesidad y la
diabetes

64. Ciclo de la Informática
Información
Conocimiento
Clínico Datos Interpretación
Datos Interpretados
Datos Interpretación
Contexto – Información previa
Proceso / Cuerpo de
Paciente Datos Interpretación Inducción
Conocimiento

65. Soporte a decisiones Utilización del
Protocolos conocimiento
Sistemas expertos Conocimiento
Educación Biomédico
Adquisición de
conocimiento
Terminologías y Administración de
Almacenes de
vocabularios conocimiento
controlados
Conocimiento
Ontologías y Redes
Semánticas Inferencia
Historia Clínica Base de Datos Procesamiento de
Electrónica datos
Integración de
Imágenes datos
Datos de laboratorio
Datos Clínicos Datos
Datos Fisiológicos Adquisición de
datos

66. Informática en
Historia Clínica Electrónica
El objetivo principal es mover los datos
clínicos de papel a la electrónica
El consumo de grandes recursos
Informática (problemas de la
Información) en gran parte ignorado
La pérdida de la información
Los datos de la HCE no son muy útiles
porque hay demasiado
y las máquinas no entienden su
significado

67. La informática requiere un
cambio de paradigma
No solo es acerca de aplicaciones de computadores, computación,
estadísticas, matemáticas; sin embargo todas estas son herramientas
importantes
Enfoque en los datos relevantes (información)
Técnicas para:
Derivar nuevos datos e información
Permitir a los computadores procesar datos en formas que sean
sensibles a algunos aspectos del significado
Organizar y mostrar los datos o información en forma que se optimice el
procesamiento humano de información

68. Referencias
Todd R. Johnson, PhD
The University of Texas School of Health
Information Sciences at Houston
http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm

69. Informática en Salud
Octubre 5 de 2011
Carolina Tamayo Correa
Ingeniera Biomédica
MS(c) Gestión Tecnológica
Docente:
Escuela de Ciencias de la Salud – UPB
www.ingbiomedica.com
carolina.tamayo@upb.edu.co