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ISO 18864Quality Metrics for Detailed Clinical Models
Diego BoscáGrupo de Informática Biomédica, Instituto ITACA,
Universitat Politècnica de València
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Preguntas
• ¿El uso de estándares nos garantiza la interoperabilidad semántica?
• ¿Qué son los Modelos Clínicos Detallados? (Detailed Clinical Models o DCM)
• ¿De que trata la norma ISO 18864?
• ¿A quién va dirigida?
• ¿Para qué podemos usar métricas de calidad?
• ¿Qué estándares me permiten cumplir con estas métricas?2
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Problemática
CDA
CDISC ODM
CCR
openEHR
CCD
MML
13606
SNOMEDMIF
BRIDG
CCDA
FHIR
DICOM SR
GreenCDA
CEMLCCM
LRAHMD
RMIM
CMET
VMR
CIMI
LMI
¿Tenemos interoperabilidad semántica en los sistemas actuales?
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Problemática
• Interoperabilidad Semántica:– “Dos sistemas serán semánticamente interoperables si la información
circula entre ellos sin que el significado original se vea alterado y cada uno de ellos entiende por sí mismo lo que el otro le envía y puede actuar en consecuencia de manera automática” 1.
• ¿Cómo comunicamos el significado original y nos aseguramos de que entendemos lo que nos envían?– Modelos Clínicos Detallados
41 “Manual práctico de interoperabilidad semántica para entornos sanitarios basada en arquetipos”
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Detailed Clinical Models
• ¿Qué es un DCM? – Un modelo de información de un conjunto discreto de
conocimiento clínico documentable – Usable en diversos contextos – Incluye:
• El conocimiento clínico disponible que de validez al DCM.• La especificación de elementos y atributos de datos, incluyendo los
posibles valores y los tipos de los atributos.• Un modelo estructural.
– Ejemplos de formalismos de DCM: Templates HL7, Arquetipos, Intermountain CEM, FHIR profiles, etc.
– Ejemplos de instancias de DCM: Signos vitales, presión sanguínea, medicación prescrita, diagnostico clínico, cuestionario, etc.
• ¿Cómo sabemos que estamos definiendo unos buenos DCMs?
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ISO 18864: Métricas de calidad para los Modelos Clínicos Detallados
• De reciente creación, actualmente en desarrollo.• Su objetivo es el de definir un conjunto de métricas de calidad
objetivas, fiables y reproducibles para los Modelos Clínicos Detallados.
• Especifica las métricas necesarias y suficientes para evaluar Modelos Clínicos Detallados, repositorios de DCM, formalismos de DCM.
• Surge con la idea de generalizar y unificar los requisitos y metodologías que se han desarrollado para los diferentes estándares.
• Métricas cuantitativas (e.g. si algo existe o no) y cualitativas (e.g. si está correctamente usado)
• Por el momento ya hay definidas cerca de 60 métricas diferentes
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¿A quién va dirigida?
• La audiencia objetivo de esta norma son:– Desarrolladores de Modelos Clínicos Detallados, usuarios clínicos y
evaluadores de calidad de DCM.– Clínicos y profesionales IT de instituciones sanitarias. – Personal técnico en la industria de las tecnologías sanitarias.– Expertos implicados en el desarrollo de estándares.– Líderes en tecnologías sanitarias a nivel nacional y regional,
incluyendo organismos de certificación.
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¿Qué nos aporta?
• Usar métricas de calidad nos aporta objetividad y confianza:– Intercambio de contenido clínico.– Realizar consultas y análisis sobre el contenido clínico.– Ayuda a la toma de decisiones.– Introducción de nueva información clínica.– Almacenamiento de información clínica en sistemas de Historia Clínica
Electrónica.– Visualización de contenido clínico.– Validación y testeo de instancias para organizaciones pequeñas,
medianas y grandes.
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Tipos de métricas
• A grandes rasgos, podemos dividir las métricas en siete tipos:– Características generales:
• ¿Sabemos la versión del DCM?¿Su propósito, descripción, autores, ciclo de vida, etc.?• ¿Quién mantiene el DCM?¿Se pueden sugerir cambios?¿Existen criterios de búsqueda
definidos sobre el DCM?– Tipos de datos:
• ¿Es adecuado el tipo de datos?¿Sus valores posibles y rangos han sido correctamente definidos?
– Arquitectura interna:• ¿Está definido en una sintaxis formal?¿Nos permite especializaciones y extensiones?
– Uso de terminologías:• ¿Usa una terminología estándar para el enlace terminológico?¿Usa una terminología estándar
para representar unidades clínicas?– Características de adaptabilidad:
• ¿Podemos redefinir tipos, atributos, restricciones, etc.?– Características de entradas de datos:
• ¿Cada entrada de datos tiene un nombre único?¿Está correctamente descrita e identificada?– Estado de validación:
• ¿En qué estado se encuentra el DCM?¿Está certificado por alguna organización?
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Escenario de aplicación
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Informe de Alta
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¿Qué estándares cumplen con estas métricas?
• Para asegurar la escalabilidad y flexibilidad de los DCM, los sistemas en los que se implementan deben cumplir:– Poder añadir elementos y atributos al DCM sin necesidad de cambiar el modelo
subyacente o esquema de base de datos.– Usar un formalismo o sintaxis existente para representar el modelo.– Poder definir relaciones entre el DCM y sistemas terminológicos.
• Principios generales de buen modelado:– Adopción de terminologías estándares.– Representar los DCM en lenguajes estándares de modelado.– Que los DCM sean aprobados y compartidos por una comunidad de expertos
clínicos.– Definir módulos de decisión que referencien a los modelos.– Permitir diferentes tipos de modelos que representen los mismos datos clínicos.
• Los estándares de HCE que nos permitan cumplir con los requisitos y seguir los principios de buen modelado serán los que más fácilmente cumplan con las métricas de calidad.
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Conclusiones
• El desarrollo y despliegue de DCMs tiene un gran potencial para mejorar la seguridad y calidad del cuidado clínico.
• A partir de la formalización y normalización de entradas de datos clínicos de un modo compartible, los DCM pueden soportar el correcto almacenamiento de HCE, lógica de decisión basada en la evidencia, carga de mensajes y formularios estructurados de entrada de datos.
• Las métricas de calidad permiten a los usuarios finales poder juzgar DCM de modo cuantitativo y cualitativo y a los modeladores y administradores formas de asegurar que los DCM funcionan como es debido y como medio para mejorar su modelado.
• Norma todavía en desarrollo: Participa en su definición!
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Gracias por su atención
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Diego Boscá Tomás
Grupo de Informática Biomédica (IBIME)Instituto ITACA, Universitat Politècnica de Valencia, Spain
[email protected]://www.ibime.upv.es/