Workshop arquetipos openEHR CAIS 2012

Workshop:
Arquetipos openEHR
CAIS 2012

Ing. Pablo Pazos Gutiérrez
pablo@openehr.org.es / http://openEHR.org.es
Ing. Pablo Pazos Gutiérrez © 2012 1

Agenda
 Introducción (20m)
 Definición, utilidad, características, limitaciones,
estructura
 Utilizando arquetipos (25m)
 Generación de registros clínicos (GUI)
 Búsqueda semántica de información
 Integración de datos
 Comunicación y procesamiento de datos
 Workshop de modelado (50m)
 Técnicas: mindmaps, estructuras
 Mapeo conceptos – entries & datatypes
 Creación de arquetipos
 Gestión de conocimiento: ciclo de vida

~ Introducción ~


Definición de arquetipos
 Definiciones formales de contenido clínico
 Estructura del registro clínico
 Especificaciones amplias de conceptos específicos
 Completas y autocontenidas
 Lo contrario a “datos mínimos”
 Simplificación: arquetipo ~ concepto clínico
 Signos vitales, evaluaciones clínicas, resultados
 Órdenes, prescripciones, recomendaciones
 Procedimientos y otras acciones


 Restricciones sobre un modelo de información OO
 Expresa la parte variable de los requerimientos
 Extensión de un modelo pequeño y estable
 Software pequeño, estable, mantenible
Modelo de información Arquetipo

Información

Concepto de la realidad


 ¿Porqué no usamos solo terminologías?
 Definen:
• la “presión arterial sistólica” es la “presión mínima necesaria para
ocluir totalmente el vaso”
 No definen:
• qué estructura utilizar para capturar datos para la presión arterial
 Terminología:
• Independiente del contexto
 no se tiene control sobre la captura de datos
• Necesitamos definir:
 estructura de captura de datos
 en contextos específicos
 depende de costumbres y usos locales


Utilidad de arquetipos
 Ahorro de tiempo y $, evitar errores
 Comunicación entre personas
 Permite evolución sustentable
 Especificación de requerimientos
 Empoderamiento: requerimientos en manos de clínicos
 Estructura del registro clínico
 Programas más inteligentes (interoperabilidad)
 Búsqueda de información
 Comunicación de información entre sistemas
 Procesamiento de datos
• vínculos con terminologías estándar
 Validación de datos


Características
 Procesables
 Por programas sin intervensión / interpretación humana
 Compartibles
 Entre sistemas, instituciones, países
 Traducibles
 A cualquier idioma y variación local
 Combinables
 Reusabilidad
 Extendibles
 Flexibilidad
 Versionables
 Ciclo de vida gestionado formalmente
 Autocontenidos

Estructura y componentes
 Identificador multiaxial
 openEHR-EHR-EVALUATION.problem.v1
 Identificador de nodos
 atNNNN

 Identificador de restricciones
 acNNNN

 Rutas
 /data[at0001]/events[at0006]/data[at0003]/items[at0004]/value

 Estructura
 Cabezal: gestión de arquetipos

 Definición: estructura, restricciones

 Términos, vínculos con terminologías, traducciones


Limitaciones
 Elementos que NO son el foco de los arquetipos
 Reglas
• No permite representar reglas complejas
• Provee elementos suficientes para definirlas
 Terminologías
• Referencias a terminologías como vínculos abstractos
• La HCE debe resolver estos vínculos
 Interfaz de usuario
• No define qué mostrar en el registro clínico y cómo
 Procesos / Workflows
• Soporta WF pequeños de indicaciones y cumplimientos
• Incluye referencias as guías clínicas
 Seguridad
• No define qué puede hacer o ver cada usuario


~ Utilizando arquetipos ~


Generación de interfaz de usuario
 Arquetipos no tienen información de UI
 Arquetipos + ui templates
 Ideas:
 Bajar costos en desarrollo y mantenimiento de HCEs
 Automatización de tareas: desarrollo de UI
 Reducción de errores, homogeneidad y calidad


Generación de interfaz de usuario
 Arquetipos permiten internacionalización (I18N)
 Ejemplo “alerta” alemán e inglés
 Ejemplo triage en urgencia
 http://code.google.com/p/open-ehr-gen-framework/


Generación de interfaz de usuario: EHRGen


Búsqueda semántica de datos
 Sistema openEHR compatible
 Registro clínico arquetipado:
• Documento de consulta general (COMPOSITION)
 Presión arterial (OBSERVATION)
• Sistólica (DV_QUANTITY)
• Diastólica (DV_QUANTITY)
• Médicos buscan por términos que conocen (no SQL)
 Base de datos con referencia a arquetipos
• No es necesario modificar los sistemas para hacer
nuevas/distintas búsquedas semánticas
 Una sola institución o entre múltiples
 Datos completos y confiables de salud de un paciente
 Permite agregaciones y gráficas


Búsqueda semántica de datos

 Consulta: PAs del paciente 1 desde a/m/d
 Tabla índice
id parent name archetype path rm_type pid date

Consulta openEHR-EHR-
openEHR- EHR-
1 - / COMPOSITION 1 a/m/d h:m:s
general COMPOSITION.encouter.v1

Presión openEHR-EHR-OBSERVATION.
openEHR- EHR-
2 1 / OBSERVATION 1 a/m/d h:m:s
arterial blood_pressure.v1

openEHR-EHR-OBSERVATION.
openEHR- EHR-
3 2 Sistólica /data[at0001] ... /items[at0004]/value
/items[at0004]/value DV_QUANTITY 1 a/m/d h:m:s
blood_pressure.v1

openEHR-EHR-OBSERVATION.
openEHR- EHR-
4 2 Diastólica /data[at0001] ... /items[at0005]/value
/items[at0005]/value DV_QUANTITY 1 a/m/d h:m:s
blood_pressure.v1

 Tabla valores DV_QUANTITY
id magnitude units

1 130 mmHg

2 90 mmHg


Búsqueda semántica: EHRGen


Integración de datos

 Escenario
 Múltiples fuentes de datos (sistemas / bbdd)

 Heterogeneidad: diferentes esquemas y formatos

 Integración utilizando arquetipos
 Arquetipos:

• Modelo semántico común para homogeneización de esquemas
 Especificación de correspondencias
• Fuente (tabla, columna) -> Arquetipo (nodo)
 Transformadores: Fuente -> Formato XML de openEHR
• Fechas estándar ISO 8601
• Unidades estándar UCUM
• Terminología openEHR
• Modelo de información compatible ISO 13606-1
• ISO 3166 (país), ISO 639 (idioma), IANA (codificación), ...


Integración de datos
 Objetivos de integración:
 Comunicar datos a otros sistemas

 Alimentar una nueva fuente centralizada

 Consultas estandarizadas sobre bases distribuidas

Servicios (datos agregados)

Formato estándar

Transformación

Esquema semántico común

Correspondencias

Fuentes

hQuery


Comunicación y procesamiento de datos

 Ejemplo: HCE Hospitalaria

4. Validación de datos
5. Extracción de datos

3. Servidor HCEH

6. Proveer servicios 2. Formato estándar

... 1. Aplicaciones de registro clínico


~ Taller de modelado ~


El proceso
 Análisis y diseño
 Correspondencias con modelo de información
 Creación de arquetipos
 Agregación de arquetipos
 Integración en aplicaciones
 Integración en reglas de negocio
 Uso de los sistemas
 Gestión del conocimiento


Análisis y diseño
 Análisis
 ¿Qué quiero modelar?
 ¿De qué se compone?
 Buscar referencias bibliográficas
 Diseño
 Mind mapping
 Estructuras jerárquicas


Correspondencias con el modelo de información

 Concepto – Clase del modelo
 Registro de emergencia, ambulatorio, etc
• COMPOSITION
 Signos vitales, resultados de estudios
• OBSERVATION
 Factores de riesgo, triage, eval. vía aérea
• EVALUATION
 Orden estudios, prescripción meds.
• INSTRUCTION/ACTIVITY
 Ejecución de procedimientos, adm. de sust.
• ACTION


Creación de arquetipos
 Escala de Borg
 Escala de Glasgow
 Orden de estudios de laboratorio
 Acciones en estudios de laboratorio
 Coordinación
 Ejecución
 Resultado disponible
 Resultados de estudios de laboratorio


Gestión de conocimiento
 Ciclo de vida
 Desarrollo
• Nuevos arquetipos: reuso de arquetipos existentes
• Nuevas versiones: corrección
• Especialización: conceptos más específicos
 Revisión por pares
• otros profesionales, expertos en dominios específicos
 Aseguramiento de la calidad
• Cumplimiento de reglas formales
• Referencias bibliográficas / evidencia clínica
 Aprobación
• Satisfacción de requerimientos estructurales y de calidad
 Publicación
• en un repositorio accesible para quienes usan los arquetipos

Gestión de conocimiento
 Ejemplo de ciclo de vida
 Creación: problema de salud (v1)

• Problema, ubicación
 Corrección: falta un campo (v2)
• Descripción clínica. Se puede indicar que v1 es obsoleto
 Especialización: diagnóstico (v1)
• Especialización de “problema de salud”
• Problema -> Diagnóstico
• Estado de diagnóstico: presuntivo, confirmado
 Identificadores:
openEHR-EHR-EVALUATION.problem.v1
 openEHR-EHR-EVALUATION.problem.v2

 openEHR-EHR-EVALUATION.problem-diagnosis.v1

 Gestión en el CKM:
 http://openehr.org/knowledge


Ciclo de vida de arquetipos: CKM


CKM: Clinical Knowledge Manager


openEHR I
 Arquitectura de HCE “future proof”
 Diseño en 2 niveles

 http://openehr.org.es

 Modelo de información (nivel 1)
 Registros

• Jerarquía de información clínica
• Análoga a la organización de registros en papel
 Registros de auditoría
 Seguridad
 Firma digital
 Demográfico


openEHR II
 Modelo de Contenido (nivel 2)
 Variable
• Depende de los requerimientos
• Traducible
• Terminologías estándar
• Gestión por fuera del software
 Arquetipos: http://www.openehr.org/knowledge/
 EQL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17911747


openEHR ADL


Invitación a cursos
 openEHR en español
 openehr.org.es/curso
 Interoerabilidad en SIS
país alumnos
 openehr.org.es/cursoisis Argentina 16
Brasil 3
Chile 19
Colombia 11
Ecuador 1
España 9
México 1
Paraguay 2
Portugal 8
Uruguay 2
Venezuela 6
78


Muchas gracias por su
amable atención

Ing. Pablo Pazos Gutiérrez
pablo@openehr.org.es
@ppazos
http://informatica-medica.blogspot.com


Links
 EHRGen
 http://code.google.com/p/open-ehr-gen-

framework/
 hQuery
 http://projecthquery.org/

 CKM
 http://www.openehr.org/knowledge/

 Informática Médica y Estándares
 http://informatica-medica.blogspot.com/


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