Interoperabilidad y Estándares de datos para el Sector Salud, parte 1
Motivación
En la actualidad, el principal desafío que tiene la aplicación de la Ciencia de Datos en Latinoamérica y con seguridad buena parte del mundo, es la integración de la información dispersa en distintos sistemas. ¿Cómo podemos hacer para que los distintos sistemas compartan información de manera fluida, tan automática como sea posible?
Es comprensible que haya muchas personas recelosas de compartir información relacionada con la salud porque esta es sensible y teme que sea usada en contra de sus intereses. Por ejemplo, sufrir discriminaciones en el ámbito laboral o interpersonal al hacerse pública algún tipo de condición, o que les asignen tarifas más costosas.
Por esta razón, existe una “ley” conocida como la 1era Ley de la Informática Médica de van der Lei que establece que los datos solamente deben ser usados con el propósito que han sido recabados. Sin embargo, es mucho mejor re-utilizar esta información para la investigación (Peek y Rodrigues 2018), realizando las consideraciones pertinentes (De Lusignan y Mimnagh 2006).
Sin embargo, vale la pena considerar que, por un lado, ya hay empresas e instituciones que tienen un mejor conocimiento de nuestro estado de salud que nosotros mismos, y aplican sistemáticamente restricciones a los productos y servicios de acuerdo a valoraciones estadísticas y análisis de costo-beneficio de las que no tenemos conocimiento.
Por el otro lado, mucho más importante, los potenciales beneficios de compartir información y aplicar técnicas para descubrir conocimiento sobre conjuntos masivos de datos, cuando se hace desde organizaciones orientadas al bien común compensan con creces los inconvenientes, y en la mayoría de los casos pueden contrarrestarlos. Basta decir que la dificultad de integrar y reutilizar información, ha sido uno de los factores principales que ha ralentizado las investigaciones en la búsqueda de curas contra el cáncer.
La gestión dirigida por datos tiene mucho que decir en el ámbito de la salud, empezando por la gestión efectiva de los datos que se generan de los pacientes y su cuidado. Y luego, para relacionar estos datos adecuadamente con la calidad de los servicios de salurd hay que representar adecuadamente el conocimiento médico. Establecer estas relaciones es mucho más difícil si tanto las historias clínicas como el conocimiento médico son conjuntos difusos.
Interoperabilidad de Información Clínica: HL7
El mayor esfuerzo alrededor de la estandarización en informática médica lo ha realizado la organización de estándares HL7 https://www.hl7.org fundada en 1987, acrónimo de Health Level 7 haciendo referencia a la capa 7 o nivel de aplicación del modelo OSI para comunicaciones sobre una red informática. Además, HL7 está acreditada por la organización de estándares ANSI, y ha desarrollado un conjunto de estándares diseñados específicamente para el intercambio, integración y recuperación de información clínica entre organizaciones.
Es un esfuerzo tremendo para generar un lenguaje común entre todos los sistemas de salud, en independencia de su implementación, abarcando historias clínicas, exámenes de laboratorio, radiología y facturación. Como estos responden a marcos culturales diversos sin duda no fue una tarea fácil, y para responder a esto, los estándares HD7 han sido diseñados para adaptarse a diversos escenarios.
HL7 históricamente ha cobrado por el uso de sus estándares, modelo usual de las organizaciones de estándares, ya que sin duda han representado un extenso trabajo de investigación y son utilizados principalmente en conexiones entre organizaciones o B2B. Sin embargo, en el 2012 se anunció que sus estándares “primarios” serían de acceso gratuito como una estrategia para impulsar nuevos modelos de negocio en toda la industria, estos estándares son los estándares de mensajería V2 y V3, CDA, CCOW y FHIR, que describimos a continuación.
En particular, el estándar de Mensajería V2 de HL7 es el estándar de interoperabilidad en salud más utilizado del planeta, en la actualidad más del 90% de los hospitales de los EEUU lo utilizan, y está ampliamente difundido en los principales centros de atención del planeta (Benson y Grieve 2016, cap. 12).
El estándar de Mensajería V2 es un protocolo ad hoc basado en segmentos que especifican distinto tipo de información, y resulta difícil de leer para las personas a simple vista. Como respuesta a la forma improvisada en que se desarrolló e implementó la versión 2 del estándar de Mensajería, HL7 desarrolló un nuevo estándar, la versión 3, basado en una especificación XML denominada RIM (Reference Information Model) que buscaba crear una base más consistente y estable, aunque extensible (como lo es XML por definición). Sin embargo, la adopción de la versión 3 es mucho menor a la versión 2 debido a que se considera que después de mucho esfuerzo es un sistema que “funciona y es mejor no tocar”.
Dentro del estándar V3 de HL7, la implantación más difundida es Clinical Document Architecture o CDA, y se utiliza para el intercambio de información en formato de documento, como lo son: Plan de cuidados, Informe de alta, Diagnósticos, Consultas, etc. Consta de tres niveles: el nivel 1 son documentos legibles para humanos, el nivel 2 puede incluir múltiples documentos y el nivel 3 puede incluir información (datos) estructurada. Existen plantillas para facilitar su preparación, como CCR (Continuity of Care) que consiste en la descripción de los cuidados que ha recibido un paciente en uno o más encuentros.
Por otro lado, el Clinical Context Object Workgroup o CCOW, está diseñado para facilitar la sincronización de aplicaciones en tiempo real desde el punto de vista un operador. Por ejemplo, si una aplicación muestra los datos del paciente, al abrirse una nueva aplicación esta obtiene los datos del paciente de forma automática. Este estándar se considera difícil de implementar y en cierto modo obsoleto, y su adopción ha sido limitada especialmente para sistemas heredados (Berger y Baba 2009).
Fast Healthcare Interoperability Resources: FHIR
Todos los estándares anteriores se consideran “normativos” lo que se traduce como “estables y verificados”. En la actualidad, el estándar de interoperabilidad más prometedor y ambicioso es Fast Healthcare Interoperability Resources o FHIR (pronunciado en inglés “fire”). Está construido sobre los conceptos de los estándares previos de HL7 implementados sobre servicios web, se fundamenta en el estilo de arquitectura de software RESTful basado en los estándares HTTP, URI, JSON y XML. RESTful es ampliamente utilizado para el desarrollo de aplicaciones interoperables y es la abstracción de datos dominante en la WWW.
El desarrollo de FHIR se inició en 2011 como respuesta a la escasez de implantaciones del estándar de mensajería V3 de HL7, escogiéndose RESTful por sus ventajas prácticas: el desarrollo rápido de interfaces ligeras que permiten altas velocidades de transmisión y procesamiento de estructuras de datos. A diferencia del estándar V3 que seguía un modelo de desarrollo rígido, top-down, el desarrollo de FHIR sigue un enfoque ágil incremental e iterativo (Bender y Sartipi 2013).
El principal objetivo de FHIR es facilitar la implantación de soluciones en diversos contextos: aplicaciones móviles, comunicaciones en la nube, telemedicina, compartir datos de historias clínicas, entre muchas otras. Estas soluciones se construyen sobre la base de “Recursos” que pueden ensamblarse según requieran aplicaciones clínicas o administrativas de forma rápida y económica. Entre los Casos de Uso más básicos se incluye la gestión de Registros de Salud y Documentos del paciente, y la Toma de Decisiones en consultas, atenciones, emergencias, entre otras situaciones.
Los recursos están organizados en 5 niveles, los dos primeros niveles constan de estructuras de datos fundamentales, el nivel 3, administrativo, crea vínculos con objetos reales del sistema de salud, tales como: Paciente, Profesional Médico, Dispositivo, Organización, Ubicación, Servicio de Salud. El nivel 4 abarca los componentes de los registros médicos: aspectos clínicos, diagnóstico, medicamentos, procesos y finanzas. Finalmente el nivel 5 incluye la representación del conocimiento clínico.
SMART on FIRE!
Otros proyectos relevantes de interoperabilidad en el sector de salud como SMART (Substitutable Medical Applications and Reusable Technologies https://smarthealthit.org/) para desarrollar aplicaciones basadas en estándares abiertos, independientes de los proveedores, han decidido unir esfuerzos con el proyecto FHIR a partir de considerar que este ofrecía un conjunto más amplio y comprensivo de especificaciones (Mandel et al. 2016), este esfuerzo conjunto se ha dado ha dado a conocer como “Smart on FHIR” y está llamando la atención de los desarrolladores de soluciones integradas de informática médica.
Aunque FHIR es un estándar para el intercambio de datos diseñado para interconectar sistemas pre-existentes, abre un abanico de posibilidades para implantar nuevas soluciones, y estas nuevas soluciones tendrán grandes ventajas en la medida que los modelos de datos del backend sean lo más cercanas al estándar FHIR, y sean la base de backends para todo tipo de desarrollo de aplicaciones de salud como ya ofrece MedStack https://medstack.co/, como plataforma para el desarrollo de todo tipo de aplicaciones de salud en la nube. Es de esperar que surjan muchas iniciativas similares basadas en estas tecnologías.
En una siguiente entrega se presentarán los estándares utilizados para representar la información clínica, tales como Snomed-CT (Systematized Nomenclature of Medicine — Clinical Terms) e ICD (International Classification of Diseases).
Referencias
Bender, Duane, y Kamran Sartipi. 2013. «HL7 FHIR: An Agile and RESTful approach to healthcare information exchange». En , 326–31. IEEE. https://doi.org/10.1109/CBMS.2013.6627810.
Benson, Tim, y Grahame Grieve. 2016. «HL7 Version 2». En Principles of Health Interoperability, de Tim Benson y Grahame Grieve, 223–42. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-30370-3_12.
Berger, Robert G., y John Baba. 2009. «The Realities of Implementation of Clinical Context Object Workgroup (CCOW) Standards for Integration of Vendor Disparate Clinical Software in a Large Medical Center». International Journal of Medical Informatics 78 (6): 386–90. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2008.12.002.
De Lusignan, Simon, y Chris Mimnagh. 2006. «Breaking the first law of informatics: the Quality and Outcomes Framework (QOF) in the dock». Journal of Innovation in Health Informatics 14 (3): 153–56. https://doi.org/10.14236/jhi.v14i3.625.
Mandel, Joshua C, David A Kreda, Kenneth D Mandl, Isaac S Kohane, y Rachel B Ramoni. 2016. «SMART on FHIR: A Standards-Based, Interoperable Apps Platform for Electronic Health Records». Journal of the American Medical Informatics Association 23 (5): 899–908. https://doi.org/10.1093/jamia/ocv189.
Peek, Niels, y Pedro Pereira Rodrigues. 2018. «Three Controversies in Health Data Science». International Journal of Data Science and Analytics, marzo. https://doi.org/10.1007/s41060-018-0109-y.
