Taller open ehr cais 2010 - pablopazos

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Taller de OpenEHR dictado en el Congreso Argentino de Informática y Salud 2010

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Taller open ehr cais 2010 - pablopazos

  1. 1. 1 Taller de OpenEHR Un estándar para crear HCEs Pablo Pazos Gutiérrez http://informatica-medica.blogspot.com JAIIO - CAIS 2010
  2. 2. 2 Objetivos • Aprender un nuevo estándar • Aprender una enfoque “novedoso” de crear SIS • Mejorar la participación de los médicos en proyectos de SIS • Aprender como crear mejores SIS • Fomentar comunidad y colaboración • ...
  3. 3. 3 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  4. 4. 4 ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy? Un ejemplo particular
  5. 5. 5 • Proceso de desarrollo: – Análisis • Requerimientos (F y no F) – Casos de uso • Modelo de dominio – Surgen “conceptos clínicos” – Diseño • Arquitectura • Diseño detallado de componentes – Implementación – Pruebas – Producción ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  6. 6. 6 • Conceptos clínicos – Surgen del análisis del dominio clínico – Incluidos en el modelo de dominio – Formados por: • Son los datos más el contexto (propósito) – Propósito – Datos – Estructuras – Relaciones – Restricciones – No somos expertos, los expertos son los médicos. • Aún así los informáticos seguimos modelando conceptos clínicos ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  7. 7. 7 ¿Cómo hacemos SIS hoy? • ¿Porqué no dejar que los médicos definan y actualicen los conceptos clínicos que manejará el SIS? • ¿Cómo lograrlo?
  8. 8. 8 ¿Cómo hacemos SIS hoy? • Ejemplo: conceptos clínicos relevados en el análisis – Signos vitales: • Presión arterial • Temperatura corporal • Frecuencia cardíaca – Imagenología: • Orden de estudio • Estudios imagenológicos (RM, ECO, TC, PET, ...) • Informe radiológico – Evaluaciones clínicas • Vía aérea • Exploración externa • Diagnóstico
  9. 9. 9 • Punto de vista de la arquitectura – Cuatro capas • Interfaz de usuario • Lógica de negocio • Persistencia • Servicios ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  10. 10. 10 ¿Cómo hacemos SIS hoy?  Punto de vista funcional  Requerimiento cero: registrar información clínica  Otras funcionalidades:  Agregación de datos  Extracción de reportes  Emisión de órdenes para estudios  Visualización de resultados de estudios  …
  11. 11. 11 • Punto de vista de la información  Colección de registros organizados con algún criterio  Para un paciente, de un responsable médico  Divididos por sector, servicio o departamento  Cada uno con necesidades particulares  La información clínica es la misma  La información está relacionada con conceptos clínicos relevados en el análisis  Información clínica:  Observaciones clínicas, evaluaciones, planes de tratamiento y acciones terapéuticas.  Emisión de órdenes y prescripciones de medicamentos.  Resultados de estudios de laboratorio o imagenológicos.  Etc…. ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  12. 12. 12 • Problemas – Arquitectura a medida – Funcionalidad a medida – Gran dependencia tecnológica – Conocimiento clínico implementado de forma “dura” en el software – Cambios en los “conceptos clínicos” afectan a todos los componentes del sistema • Los problemas están relacionados con “cómo” hacemos los sistemas – Un sistema que modele un dominio complejo será complejo. ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  13. 13. 13 ¿Cómo hacemos SIS hoy?  Problemas  ¿Y con múltiples sistemas?  Necesidades particulares por sector/depto  Distintos procesos asistenciales  Registran la misma información general (conceptos clínicos)  Trabas a la interoperabilidad con información clínica  ¿Equivalencias entre registros de <> sectores?  ¿Donde se define la información de cada registro?  ¿Cómo se organizan los registros?  La HCE no puede ser única por paciente si hay inconsistencias estructurales y semánticas en distintos sectores (int. interna).  Mucho menos es posible la correcta comunicación con otros actores del sistema de salud (int. externa).
  14. 14. 14 • Problemas: – Para la modificación de los formularios de registro • Solucionamos todo con un “editor de formularios” • Los cambios se hacen rápido, pero... – La definición de formularios: • No contiene la semántica de la información clínica a registrar: • Solo define una estructura de datos • No con qué conceptos clínicos se corresponde • Permite inconsistencias en el registro de la misma información – La orientación a formularios o documentos tiene muchos problemas ¿Cómo hacemos SIS hoy?
  15. 15. 15 El enfoque “novedoso”
  16. 16. 16 El enfoque “novedoso” • Claves para hacer mejores SIS: – Que los médicos, enfermeras y técnicos se encarguen de gestionar el conocimiento clínico. – Los informáticos de hacer mejores sistemas, más simples, más reusables. – Depender menos de la tecnología. – Lo importante es el conocimiento y la información que se registra en función ese conocimiento. – Los sistemas mueren con el cambio de la tecnología, la información clínica vive durante toda la vida del paciente.
  17. 17. 17 El enfoque “novedoso” Cómo informático: • Crear componentes genéricos y reusables – Usar estándares – No reinventar la rueda • No hacer tareas que debe hacer otro rol – No soy un experto médico – No soy experto en codificaciones ni terminología médica – No conozco los procesos asistenciales – Pero puedo crear herramientas para que los roles correctos puedan definir lo que necesitan
  18. 18. 18 El enfoque “novedoso” Como paciente: • Toda la información clínica – A lo largo de mi vida – De múltiples instituciones y actores • Independiente de la tecnología – La tecnología cambia – La información y el conocimiento se mantiene – Independencia entre “la información y lo que representa”, y “la aplicación de software” • Información y semántica de la misma deben mantenerse a largo plazo.
  19. 19. 19 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  20. 20. 20 Introducción a OpeEHR  Organización  Fundación internacional sin fines de lucro.  Objetivos  Hacer realidad la creación del registro de salud:  Interoperable entre distintos actores del sistema de salud  Durable a lo largo de la vida del paciente.  Mejorar la atención de salud en la sociedad de la información  ¿Cómo?  Desarrollando especificaciones abiertas, herramientas de software y recursos de conocimiento libres.  Participando en implementación de proyectos clínicos.  Participar en el desarrollo de normas internacionales.
  21. 21. 21 Introducción a OpeEHR  Estándar  Estándar abierto para crear HCEs normalizadas orientadas a la gestión del conocimiento.  Para soportar proyectos de HCE económicamente viables, mantenibles y adaptables.  El costo más grande ocurre en la etapa de producción.  HCE Virtual  Capa de abstracción para el acceso, creación y modificación global de registros clínicos de una persona.  Logitudinal a la vida del paciente.  Transversal a instituciones y actores del sistema de salud.  Permite consistencia semántica entre toda la información clínica existente para cada paciente en distintas instituciones.
  22. 22. 22 Introducción a OpenEHR • HCE Virtual
  23. 23. 23 OpenEHR conceptos generales • Modelo dual – Toda aplicación debe contener conocimiento particular del dominio que desea modelar. – El “conocimiento” clínico que maneja la aplicación de software y la aplicación en sí, son componentes separados. • La independencia permite generalidad, modularidad, reusabilidad, bajo acoplamiento, ... en definitiva “calidad”. • OpenEHR provee: – Modelo de información estándarizado (sw) • Modelo de referencia genérico – Modelo de conocimiento (b.c.) • Arquetipos y templates
  24. 24. 24 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  25. 25. 25 • Organización de documentos en carpetas – Por sector, servicio o departamento • Documentos separados y agrupados – Se usan etiquetas o códigos de colores • Cada documento es una colección de entradas • Cada entrada agrupa datos con un criterio y un propósito • Los datos tienen un tipo, se agrupan en estructuras y deben tener un propósito definido – Las estructuras, tipos de datos y propósitos deben ser definidos en algún lado Organización de la información clínica
  26. 26. 26 Resumen del modelo de información normalizado de OpenEHR Organización de la información clínica
  27. 27. 27 • Proceso de resolución de problemas clínicos – Síntesis del trabajo de Lawrence Weed (1969) sobre el registro orientado por problemas y el modelo hipotético-deductivo de Elstein (1987). Modelo de información clínica
  28. 28. 28 Modelo de información clínica Modelo de información genérico de entradas
  29. 29. 29 Modelo de información clínica Para poder usar el modelo de información de OpenEHR, debemos identificar con que objetos de este modelo se corresponden las entidades- objetos-conceptos relevados en la etapa de análisis.
  30. 30. 30 Modelo de información clínica
  31. 31. 31 Modelo de información clínica Registro SOEP: •Subjetivo •Objetivo •Evaluación •Plan
  32. 32. 32 Protocolo para la medición de la presión arterial: • Dispositivo • Tamaño del manguito • Posición del paciente Modelo de información clínica
  33. 33. 33 Estudio de tolerancia a la glucosa: • Serie temporal (historial del estado del paciente) • Dato medido Modelo de información clínica
  34. 34. 34 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  35. 35. 35 OpenEHR modelo dual Modelo de información vs. Modelo de conocimiento
  36. 36. 36 • Principales objetivos: – Separar conocimiento de información – Para que el conocimiento se gestione, actualice y amplíe independientemente de la tecnología – Crear software más inteligente, más genérico, más modificable y adaptable a nuevas necesidades – El sistema de software puede sustituirse, el conocimiento y la información no • Deben acompañar toda la vida al paciente – Permitir la interoperabilidad semántica entre distintos actores para contar con una HCE completa OpenEHR modelo dual
  37. 37. 37 Modelo de conocimiento
  38. 38. 38 Modelo de conocimiento • El conocimiento clínico se define usando arquetipos • Los arquetipos son: – Definición formal de contenido clínico – Artefactos de conocimiento clínico – Modelos de conceptos clínicos – Restricciones sobre un modelo de información genérico – Características: • Computables • Compartidos • Versionados • Extendidos • Combinados • Traducidos • Usar terminologías (CIE 9, CIE 10, Snomed, CIAP2, ...)
  39. 39. 39 • Arquetipos: – Definen cómo se usa el modelo de información genérico para representar conceptos clínicos particulares. – Permiten reusabilidad de los mismos conceptos clínicos en diferentes contextos: • HCE de emergencia • HCE de internación • HCE ambulatorio – Permite consistencia semántica entre distintos sistemas: • Un mismo concepto clínico es definido por el mismo arquetipo en 2 o más sistemas. Modelo de conocimiento
  40. 40. 40 • Arquetipos: – Definen cómo se usa el modelo de información genérico para representar conceptos clínicos particulares. Modelo de conocimiento
  41. 41. 41 • Arquetipos: – Son especificados usando el lenguaje de definición de arquetipos (ADL) – Se usa un “editor de arquetipos” • Distinto a “editor de formularios” • Los formularios con estructuras de campos • Los arquetipos son estructuras, relaciones y restricciones entre conceptos clínicos especificados mediante un modelo de información genérico. Modelo de conocimiento
  42. 42. 42 Modelo de conocimiento OBSERVATION[at0000] matches { -- Blood Pressure data matches { HISTORY[at0001] matches { -- history events cardinality matches {1..*; unordered} matches { EVENT[at0006] occurrences matches {0..*} matches { -- any event data matches { ITEM_TREE[at0003] matches { -- blood pressure items cardinality matches {0..*; unordered} matches { ELEMENT[at0004] occurrences matches {0..1} matches { -- Systolic value matches { C_DV_QUANTITY < property = <[openehr::125]> list = < ["1"] = < units = <"mm[Hg]"> magnitude = <|0.0..<1000.0|> precision = <|0|> ... ... ELEMENT[at0005] occurrences matches {0..1} matches { -- Diastolic value matches { C_DV_QUANTITY < property = <[openehr::125]> list = < ["1"] = < units = <"mm[Hg]"> magnitude = <|0.0..<1000.0|> precision = <|0|> ... ...
  43. 43. 43 Modelo de conocimiento Instancia del modelo de información que cumple con el arquetipo del ejemplo de ADL:
  44. 44. 44 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  45. 45. 45 Herramientas I • Para crear arquetipos usamos el Ocean Archetype Editor: – Permite definir de forma visual el contenido de un arquetipo. – Cada arquetipo se corresponde con un objeto del modelo de información genérico. • Recordar el modelo de entradas. – El editor permite tener una idea de la interfaz de usuario que se generará a partir de cada arquetipo. – El arquetipo se guarda en formato ADL y está listo para ser usado en un sistema de información.
  46. 46. 46 Herramientas I • ¡Hagamos un par de arquetipos! – Acción: administración de sustancias • Sustancia administrada – Nombre (texto libre) – Vía (texto codificado) – Dosis (cantidad con dimensión) • Fecha y hora de administración – Observación: medida de presión arterial • Presión sistólica – Medida (cantidad con dimensión) • Presión diastólica – Medida (cantidad con dimensión)
  47. 47. 47 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  48. 48. 48 Arquitectura de una HCE • Sistema mínimo de HCE según OpenEHR Base de conocimiento Repositorio de información clínica Repositorio de datos demográficos de pacientes
  49. 49. 49 Arquitectura de una HCE • Arquitectura en funcionamiento
  50. 50. 50 Agenda  Parte1:  ¿Cómo hacemos Sistemas de Información en Salud hoy?  Introducción a OpenEHR  Organización de la información clínica  Modelo dual  Herramientas I  Parte 2:  Arquitectura  Herramientas II  Discusión
  51. 51. 51 Herramientas II • OpenEHR CKM (Clinical Knowledge Manager) – Base de conocimiento global – http://www.openehr.org/knowledge/ • Open EHR Standard Architecture – Framework en desarrollo para la creación de HCEs (SIS en general) orientado a la gestión del conocimiento
  52. 52. 52 Herramientas II • OpenEHR CKM (Clinical Knowledge Manager) – Buscar arquetipos para distintas clases de entradas: • Observaciones, Evaluaciones, Instrucciones y Acciones • Veamos sus estructura interna – Propósito, uso, mal uso – Datos – Correspondencias con terminologías internacionales – Traducciones a múltiples idiomas – Los arquetipos son autocontenidos: • Toda la información del concepto debe definirse en el mismo arquetipo.
  53. 53. 53 Herramientas II • Open EHR Standard Architecture – Permite generar un SIS a partir de arquetipos • Las pantallas de registro de información se generan a partir de los arquetipos en la base de conocimiento local. • La validación y la persistencia de la información clínica ingresada se realiza automáticamente. – Tecnologías: • Grails Framework, Groovy, MySQL.
  54. 54. 54 • Open EHR Standard Architecture Herramientas II
  55. 55. 55 Open EHR Standard Architecture Herramientas II
  56. 56. 56 Resumen • La gestión del conocimiento ayuda a: – Crear sistemas más genéricos, reusables, mantenibles y adaptables a nuevas necesidades. – El conocimiento por fuera de la aplicación permite la longitudinalidad del registro clínico. – El conocimiento debe ser gestionados por expertos en el dominio clínico. – Las bases de conocimiento se pueden compartir entre distintos sistemas, instituciones, países, ... • aportando a la interoperabilidad semántica • consistencia semántica de la información registrada en distintos sistemas.
  57. 57. 57 Resumen • El proceso es: – Analizar el dominio para identificar conceptos clínicos – Realizar una correspondencia con las distintas clases de entradas en el modelo de información – Generar arquetipos para esos conceptos según las clases del modelo de información – Generar una aplicación que sea capaz de cargar arquetipos, generar una interfaz de usuario, y procesar datos que ingresa el usuario para persistirlos – Configurar la aplicación para que tome el conjunto de arquetipos definidos en la base del conocimiento – Listo
  58. 58. 58 Profundización http://www.openehr.org
  59. 59. 59 ¡Muchas gracias! Pablo Pazos Gutiérrez pablo.swp@gmail.com http://informatica-medica.blogspot.com

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