Taller dónde se demuestran los beneficios de implementar sistemas de información en salud basados en estándares, que permiten utilizar la información clínica existente para implementar mecanismos que aporten para tomar mejores decisiones clínicas.

1. Apoyo a la toma de decisiones clínicas
con openEHR y SNOMED CT: casos de
uso y ejemplos prácticos
Ing. Pablo Pazos Gutiérrez
pablo.pazos@cabolabs.com

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Luego estará disponible la
presentación
@ppazos

3. Desde los modelos clínicos hasta el
apoyo a la toma de decisiones
paso a paso

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Modelado Clínico
• Central a la metodología de openEHR
• Tener claros los requerimientos de información / registro
• Se crean modelos detallados (arquetipos)
– estructuras de datos
– restricciones
– terminologías
– basado en un modelo de información canónico
• Se crean plantillas a partir de arquetipos (OPT)
– representan documentos completos
– distintas plantillas usan los mismos arquetipos
– es como un gran arquetipo
• La información clínica se almacena siguiendo los modelos
• Las consultas de datos clínicos se crean siguiendo los modelos
• Deseamos que los modelos y consultas sean creadas por clínicos

5. ¿Modelos?
Arquetipos y Plantillas con los que
vamos a trabajar

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11. Casos de Uso
Beneficios del Modelado Clínico
para el apoyo a la toma de
decisiones.

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Casos de Uso
• Selección de pacientes para ensayos clínicos por
patologías, edad, sexo, etc.
– ej. pacientes con algún tipo de cáncer
• Selección de pacientes según factores de riesgo para
participar en planes de cuidado
– ej. pacientes diabéticos y obesos
• Reglas para lanzar alertas, recordatorios, recomendaciones
• Análisis de datos / estadísticas
• Investigación
• ...

13. Demo
Probemos cómo funciona todo esto
en la práctica...

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Herramientas
• Búsqueda y navegación de SNOMED
– http://browser.ihtsdotools.org
• Prueba de expresiones SNOMED
– http://snquery.veratech.es/
• Modelado clínico openEHR
– Archetype Editor / Template Designer
– http://www.openehr.org/downloads/modellingtools
• EHRServer, repositorio clínico openEHR
– https://cloudehrserver.com/
– se encuentra cargado con datos de prueba "realistas"
• https://github.com/ppazos/cabolabs-loadehr

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Consultas simples en EHRServer
• Diagnóstico:
– "diabetes mellitus" o "enfermedad renal crónica"
– buscar en http://browser.ihtsdotools.org
• Expresiones SNOMED para "cualquier tipo de ..."
– << 73211009 |diabetes mellitus|
– << 709044004 |enfermedad renal cronica|
– probar/validar en: http://snquery.veratech.es
• Demográficas:
– rangos de edades, sexo = masculino, combinaciones
• Control de peso:
– bajo peso, peso saludable, sobre peso, obesidad, ...
• Ejecutar conteos

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Consultas simples en EHRServer
• Expresiones
– << concepto y todos sus descendientes
– < solo descendientes directos
– >> concepto y todos sus ascendientes
– > solo ascendientes directos
– ^ miembro de ... (un conjunto)
– : tal que
• para refinamiento
• formado por pares nombre atributo – valor atributo)
• AND / OR para conjunción / disjunción
• Referencia:
– https://confluence.ihtsdotools.org/display/DOCECL

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Consultas simples en EHRServer
• Crear consulta de registros de "enfermedad renal crónica"
– EHRServer Query Builder
• buscamos modelo de "diagnóstico"
• seleccionamos nodo de "nombre codificado"
• seleccionamos condición in_snomed_expression
• validamos y agregamos la expresión:
– << 709044004 |enfermedad renal cronica|
• guardar y probar conteos
• Otras consultas:
– pacientes con bajo peso: IMC < 18.5
– medicamentos con acebutolol: << 372815001 | acebutolol |
• antiarrítmico / bloqueante beta 1
– hombres < 40 años

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Consultas simples en EHRServer
• Ver consultas existentes
– ej. "Infección respiratoria causada por virus" que utiliza una
expresión SNOMED más compleja.

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Consultas combinadas en EHRServer
• Se crean a partir de una o más consultas simples
• Devuelve los EHRs que cumplen con todas las
condiciones de las consultas simples
• Útil para los casos de uso mencionados antes
– selección de EHRs que cumplen con ciertas condiciones

20. Probamos prototipo de alertas

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Probamos prototipo de alertas
• Podría ser una HCE, app móvil, etc.
– visualización o envío de notificaciones (mail, sms)
– médico o paciente
• Se integra con el EHRServer utilizando el cliente de JavaScript
– https://github.com/ppazos/cabolabs-ehrserver-js
• Acceso
– https://www.cabolabs.com/hiba_demo/check_ehrs.htm

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Consultas combinadas en EHRServer
• Crear consultas:
– mujeres > 35 años, embarazadas, con poco peso
– hombres < 40 años, con prescripción de acebutolol
• Probar el prototipo de alertas de nuevo :)

23. Beneficios
Modelado Clínico +
Terminologías +
Intercambio

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Beneficios del enfoque
• Todos los datos definidos mediante Modelos Clínicos (arquetipos,
plantillas) se pueden consultar de forma estándar
– siempre la misma forma de consulta
– siempre las mismas estructuras de respuesta
– independientes de la "marca" de la base de datos
– las consultas se crean en segundos
• listas para producción
• sin intervención de informáticos
• no es necesario programar
– las consultas de datos openEHR se potencian con el uso de
expresiones SNOMED

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Beneficios para CDS
• Las consultas pueden ejecutarse desde la API REST
– brinda datos a sistemas externos que los requieran
– diversos sistemas (re)utilizan los mismos datos y consultas
– análisis, verificar reglas, combinación con otras fuentes de
datos, enviar alertas / notificaciones, visualización, etc.

26. Beneficios para CDS
¡Verdadera interoperabilidad semántica!
modelos + terminología + intercambio

27. Muchas gracias por su amable atención
pablo.pazos@cabolabs.com
@ppazos
github.com/ppazos
linkedin.com/in/pablopazosgutierrez