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plataforma abierta para gestionar y
compartir datos clínicos estandarizados
www.CaboLabs.com 2
• Estándar abierto para sistemas de información en salud
interoperables y preparados para el futuro
• Información estandarizada, consultas estandarizadas (AQL), gestión
del conocimiento clínico (Arquetipos), apoyo a la toma de decisiones
estandarizada (GDL), plataforma de servicios.
– interoperabilidad, flexibilidad, mantenibilidad, control
– independencia tecnológica y del proveedor
– http://www.openehr.org
• Empodera clínicos en los proyectos de informática en salud
– Son ellos quienes definen las estructuras de registro clínico
– Informáticos implementan
• No define cómo crear repositorios de datos clínicos (CDR)
– bloquea adopción del estándar
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• ¿Porqué no había CDRs openEHR open source?
– falta de conocimiento en el estándar y de requerimientos sobre CDR
– gran curva de aprendizaje, más rápido hacerlo a medida
– https://www.achisa.cl/2017/09/16/curso-de-openehr-fundamentos-e-implementacion-del-estandar/
• Necesidad y oportunidad de CDR openEHR de referencia
– experiencia previa en EHRGen, 2009-2011
– investigación, distintos diseños y tecnologías
– implementación PoC v0.1, 2013
– funcionó y evolucionó v1.0, 2017
– permitió crear el curso sobre bases de datos clínicas
– producto open source, SaaS en breve
• https://github.com/ppazos/cabolabs-ehrserver
– centro de una plataforma abierta para registros clínicos y aplicaciones
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26262007
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Componentes
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• Documentos clínicos versionados, nada se pierde
– event (ej. consulta) y persistent (ej. lista de problemas)
• Trabaja con openEHR Operational Templates (OPT)
– definiciones de documentos clínicos
– creados en base a arquetipos (http://ckm.openehr.org/)
– se agregan o modifican sin cambiar el código fuente del EHRServer
• Consultas de datos creadas desde Web Console
– se crean en función de las definiciones de documentos clínicos (OPTs)
– no es necesario escribir SQL, un clínico puede crearlas
– textos codificados SNOMED CT, null flavour, filtros por autor, fecha, etc.
• Gestión de fichas clínicas electrónicas únicas (EHR)
– auditoría: todas las modificaciones a cada EHR
• REST API para conectar aplicaciones cliente (commit & query)
Características
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• CDR para sistemas o apps individuales (repo)
• CDR para registros clínicos compartidos (repo, integrador)
• Backend para wearables y monitores (repo, integrador)
• Backup, almacenamiento secundario (repo)
• CDR de consultas (servicios)
• Análisis, investigación, educación (servicios)
• Soporte a la toma de decisiones (servicios)
• ...
• https://cloudehrserver.com/learn
Casos de uso
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Casos de uso
www.CaboLabs.com 9
Casos de uso
www.CaboLabs.com 10
• Implementación de openEHR out-of-the-box.
• Estandarización del proceso de desarrollo
– Se trabaja siempre igual en distintos tipos de proyectos.
• Bajo costo de mantenimiento, reducción de tiempos y errores
– Gestión de estructuras de registro hecha por fuera del software
• Consultas como micro-servicios
– Acceso flexible a datos
– Nuevas consultas se agregan sin modificar el código fuente
– Permite crear servicios de alto nivel sobre resultados de consultas
• Vendor-neutral & Open Source
– Acceso a todos los datos en un formato estándar
– Control completo sobre los datos
Beneficios
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• Expresiones SNOMED CT en consultas de datos (ej. consulta por
clasificación de enfermedad sin dar todos los códigos)
• Soporte para IHE XDS.b (Document Repository)
• Arquitectura de alta disponibilidad (EHRServer Cluster)
• Gestión de episodios y planes de cuidado (Folders)
• CDR para HL7 CDA
• Implementación de AQL (Lenguaje de consultas para EHR)
• Soporte para recursos FHIR (Compositions)
• Nuevas especificaciones de Gestión de Tareas
Futuro
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¡Muchas gracias por su amable atención!
pablo.pazos@cabolabs.com
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  • 3. www.CaboLabs.com 3 • ¿Porqué no había CDRs openEHR open source? – falta de conocimiento en el estándar y de requerimientos sobre CDR – gran curva de aprendizaje, más rápido hacerlo a medida – https://www.achisa.cl/2017/09/16/curso-de-openehr-fundamentos-e-implementacion-del-estandar/ • Necesidad y oportunidad de CDR openEHR de referencia – experiencia previa en EHRGen, 2009-2011 – investigación, distintos diseños y tecnologías – implementación PoC v0.1, 2013 – funcionó y evolucionó v1.0, 2017 – permitió crear el curso sobre bases de datos clínicas – producto open source, SaaS en breve • https://github.com/ppazos/cabolabs-ehrserver – centro de una plataforma abierta para registros clínicos y aplicaciones • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26262007
  • 5. www.CaboLabs.com 5 • Documentos clínicos versionados, nada se pierde – event (ej. consulta) y persistent (ej. lista de problemas) • Trabaja con openEHR Operational Templates (OPT) – definiciones de documentos clínicos – creados en base a arquetipos (http://ckm.openehr.org/) – se agregan o modifican sin cambiar el código fuente del EHRServer • Consultas de datos creadas desde Web Console – se crean en función de las definiciones de documentos clínicos (OPTs) – no es necesario escribir SQL, un clínico puede crearlas – textos codificados SNOMED CT, null flavour, filtros por autor, fecha, etc. • Gestión de fichas clínicas electrónicas únicas (EHR) – auditoría: todas las modificaciones a cada EHR • REST API para conectar aplicaciones cliente (commit & query) Características
  • 7. www.CaboLabs.com 7 • CDR para sistemas o apps individuales (repo) • CDR para registros clínicos compartidos (repo, integrador) • Backend para wearables y monitores (repo, integrador) • Backup, almacenamiento secundario (repo) • CDR de consultas (servicios) • Análisis, investigación, educación (servicios) • Soporte a la toma de decisiones (servicios) • ... • https://cloudehrserver.com/learn Casos de uso
  • 10. www.CaboLabs.com 10 • Implementación de openEHR out-of-the-box. • Estandarización del proceso de desarrollo – Se trabaja siempre igual en distintos tipos de proyectos. • Bajo costo de mantenimiento, reducción de tiempos y errores – Gestión de estructuras de registro hecha por fuera del software • Consultas como micro-servicios – Acceso flexible a datos – Nuevas consultas se agregan sin modificar el código fuente – Permite crear servicios de alto nivel sobre resultados de consultas • Vendor-neutral & Open Source – Acceso a todos los datos en un formato estándar – Control completo sobre los datos Beneficios
  • 11. www.CaboLabs.com 11 • Expresiones SNOMED CT en consultas de datos (ej. consulta por clasificación de enfermedad sin dar todos los códigos) • Soporte para IHE XDS.b (Document Repository) • Arquitectura de alta disponibilidad (EHRServer Cluster) • Gestión de episodios y planes de cuidado (Folders) • CDR para HL7 CDA • Implementación de AQL (Lenguaje de consultas para EHR) • Soporte para recursos FHIR (Compositions) • Nuevas especificaciones de Gestión de Tareas Futuro
  • 13. ¡Muchas gracias por su amable atención! pablo.pazos@cabolabs.com @ppazos github.com/ppazos linkedin.com/in/pablopazosgutierrez