Estándares para Dummies

RACSEL, Red Americana de Cooperación para la Salud Electrónica, es un proyecto apoyado por la iniciativa de Bienes Públicos Regionales del  Banco Interamericano de Desarrollo  (BID), cuyo objetivo es apoyar a los países integrantes en: Establecer un medio de intercambio permanente de conocimiento y de experiencias que les permita definir estándares comunes para la futura generación de una Historia Clínica Electrónica Regional (HCE). Crear una serie de productos que ayuden a nuestro continente a desarrollar la salud electrónica haciendo énfasis en la implantación de historia clínica electrónica y en la corrección de brechas de los elementos habilitantes. Misión Promover el trabajo colaborativo y la Colaboración Sur Sur Triangular (CSST) en materia de Salud Electrónica, para que los buenos procedimientos y resultados obtenidos en un país se aprovechen en otros, ganándose en eficiencia y eficacia, mejorando así la calidad de los servicios de salud y el crecimiento y bi

El punto principal sobre el estado de definición (primitivo o totalmente definido) es que no se relacionan con la naturaleza inherente del concepto en sí, sino con la suficiencia del conjunto de relaciones de definición proporcionadas actualmente en SNOMED CT. Entonces, la forma de saber si un concepto es primitivo o está completamente definido es observar el atributo definitionStatusId del concepto. Si el autor observa las relaciones definitorias y considera que TODOS los conceptos para los cuales todas las relaciones que definen son verdaderas serían el concepto nombrado por el nombre completamente especificado o un subtipo de ese concepto, entonces marcaron el concepto como totalmente definido. De lo contrario, está marcado como primitivo. Hay cuatro razones distintas por las cuales un concepto puede ser primitivo: Porque es inherentemente imposible definir algunos conceptos al definir relaciones con otros conceptos.  Por ejemplo: ambos | procedimiento | y | hallazgo c

La asistencia sanitaria está llena de palabras de moda, muchas de las cuales comparten matices de significado. "Data mining" y "data analytics" son uno de esos pares de términos confusos. En general, las técnicas de minería de datos posibilitan  la consulta y el análisis . Con tal fin, se orientan al descubrimiento de patrones, tendencias, perfiles u otras relaciones que sean de interés y que, estando presentes en la información, permanecían ocultas. Gracias a un adecuado tratamiento, se logra este objetivo con datos que se encuentran almacenados en sistemas convencionales de tipo relacional (Data Warehouse) o, si se trata de información heterogénea o no estructurada que proviene de distintas fuentes, entonces es necesario emplear tecnologías del Big Data. Ese tratamiento ha tenido que  adaptarse  a las nuevas necesidades. Siendo en ambos casos la  base del conocimiento empresarial , puesto que éste ahora está en pleno contexto digital, hemos pasado

La inteligencia artificial real que opera más o menos independientemente de la supervisión humana aún está a muchos años de distancia, pero hay muchas cosas que las organizaciones sanitarias pueden hacer ahora mismo para prepararse para el día en que los asistentes digitales virtuales sean un lugar común. Lo inpensable ya está en nuestros días, series y películas que fueron hitos sobre predicciones del futuro, se cumplieron. Desde robots inteligentes, domótica, conferencias con hologramas y ahora el cuidado de la salud entra también a la apuesta de la Inteligencia Artificial en nuestros días. Gran parte del trabajo de preparación tiene que ver con la gobernanza de datos: establecer buenos fundamentos de calidad, precisión, integridad de la privacidad y confianza para que los algoritmos de aprendizaje automático tengan algunos. Referencias: https://software.intel.com/es-es/ai-academy?gclid=CjwKCAjw8O7bBRB0EiwAfbrTh8O8dZC6lT0Quq4ydWyDViaIy-mdT7rAbr-1jmAWNxOc01wKWXrVyxoCyvgQAvD_BwE&

Una  terminología clínica  es un vocabulario estructurado  que  se utiliza en la práctica  clínica  para describir con precisión el cuidado y tratamiento de los pacientes. Las  terminologías clínicas  abarcan conceptos complejos tales  como enfermedades, procedimientos, tratamientos y medicamentos. Una terminología es “un conjunto de términos o vocablos de determinada profesión, ciencia o materia” según la Real Academia Española de la Lengua. Por lo tanto, podríamos decir que una terminología clínica es: “un conjunto de términos específicos relacionados con el ejercicio práctico de la medicina y fundamentados en la atención de la salud de los pacientes”. Esta definición se podría completar añadiendo además que: “una terminología clínica es también un conjunto de términos estructurados y normalizados que busca servir de instrumento para el registro de datos clínicos, como base para otras posibles investigaciones o como medio de intercambio de información clínica entre profesiona

La interoperabilidad semántica , es la  "capacidad de utilizar información de salud digital en diversos entornos de atención y software clínico". La interoperabilidad  semántica  significa  que  las fuentes y los receptores, pueden intercambiar información de una manera significativa con significado. Esto hace posible el análisis de datos de atención médica. Sin él, pueden surgir muchos problemas al utilizar sistemas dispares de registros médicos electrónicos (EMR) o Historia Clínica Electrónica (HCE), o cualquier paciente dado que tenga registros de salud de más de un proveedor de atención. La interoperabilidad semántica es la clave para la verdadera interoperabilidad que sintetiza sin problemas la información de salud, y HealthTerm es la plataforma de terminología líder del mercado: la respuesta a la llamada para la interoperabilidad semántica. Si un médico y recibe un registro del paciente con una de las condiciones del paciente que figura como "síndrome de Grinch

Snomed CT se utiliza como base terminológica para aplicaciones del campo de la atención de la salud, posibilitando la agregación y el intercambio de datos, así como el registro y la recuperación de información. Snomed CT ofrece un estándar para la información clínica, ofreciendo información más accesible y completa relacionada con el proceso asistencial, lo que redunda en mejores resultados para los pacientes. Las aplicaciones de software pueden utilizar los conceptos, jerarquías y relaciones como punto de referencia común para el análisis de datos. Snomed CT también constituye una base sobre la cual las organizaciones asistenciales pueden realizar investigaciones sobre evolución y resultados, analizar la calidad y coste de la atención y desarrollar recomendaciones terapéuticas efectivas. Para ingresar al browser y consultar la terminología SNOMED CT lo puede hacer gratis entrando en; http://browser.ihtsdotools.org/ Una vez cargado el browser hay que seguir los siguentes pasos

¿SOA o REST?¿Que conviene?, antes de ver las diferencias aclaremos algunos conceptos. U n error muy común que puede hacer que distorsione por completo tu entendimiento con respecto a los Web Services y es que  SOA no es igual que SOAP y tener Web Services no significa que tenemos SOA .   Los terminos que tenemos que tener en claro son: SOA (Service-Oriented Architecture)  es un  tipo de Arquitectura de Software  y no una tecnología o producto.  SOA es una arquitectura que se base en la integración de aplicaciones mediante Servicios , los servicios representan la medida más granular de la arquitectura, sobre la que se construyen otros artefactos como: composiciones, proxys, fachadas, BPM e incluso API completas.  REST  (Representational State Transfer) o  Transferencia de Estado Representacional  es una  arquitectura para proporcionar estándares entre los sistemas informáticos en la web, lo que facilita la comunicación entre los sistemas. Los sistemas que cumplen con

En el sector salud muchas veces es necesario para exportar datos masivos, incluyendo llenar un almacén de datos para análisis operativos o clínicos, aprovechar la salud de la población y las herramientas de soporte de decisiones de un proveedor externo, migrar de un proveedor de EHR a otro y enviar datos a agencias reguladoras como CMS . Hoy en día, la exportación a granel se realiza a menudo a través de tuberías propias y cada operación de transferencia de datos se convierte en un proyecto de ingeniería y mapeo. Esta especificación describirá un enfoque basado en FHIR para la exportación masiva. FHIR permite el acceso a los datos de múltiples pacientes a la vez, las implementaciones de Argonaut generalmente están limitadas a un acceso de un solo paciente, y requiere un inicio de sesión mediado por humanos de forma regular. Esto se debe principalmente a que el caso de uso en el que se centró la comunidad Argonaut fue el acceso del portal del paciente. Si este trabajo se va a

¿Por qué usar los  Protocol Buffer? El ejemplo que vamos a utilizar es una aplicación de "libreta de direcciones" muy simple que puede leer y escribir datos de contacto de personas desde y hacia un archivo. Cada persona en la libreta de direcciones tiene un nombre, una identificación, una dirección de correo electrónico y un número de teléfono de contacto. ¿Cómo serializas y recuperas datos estructurados como este?  Hay algunas formas de resolver este problema: Use la serialización binaria de .NET con System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary.BinaryFormatter y las clases asociadas.  Esto termina siendo muy frágil frente a los cambios, costoso en términos de tamaño de datos en algunos casos. Tampoco funciona muy bien si necesita compartir datos con aplicaciones escritas para otras plataformas. Puede inventar una forma ad-hoc para codificar los elementos de datos en una sola cadena, como codificar 4 entradas como "12: 3: -23: 67". Este es