Ontologia e modelagem do conhecimento na Ficha Clínica Digital (FCD)
James Fleck: Conexão Anticâncer 23(12), 2020
O Ficha Clínica Digital (FCD) consiste na tradução de todos os dados clínicos em um prontuário eletrônico, totalmente disponível para uso universal do paciente. Os dados poderão ser acessados em diferentes dispositivos, como laptops, tablets e celulares, usando um código de usuário e uma senha forte. Outras estratégias de segurança, atualmente em uso, são utilizadas para fornecer confidencialidade adicional. O desenvolvimento de uma ontologia FCD específica será baseado no modelo da Ontology Web Language (OWL), previamente descrita1. A ontologia FCD fornece definições de conceitos específicos e explícitos, bem como a relação entre os conceitos. A ontologia FCD, usando semântica formal, dará suporte à modelagem de conhecimento de todos os dados clínicos do paciente em um software bem projetado. O upload dos dados deverá ser feito apenas pelo médico assistente e disponibilizado ao paciente, em tempo real. Com o consentimento do paciente, os dados podem ser compartilhados com outros médicos e instituições de saúde. A ontologia FCD é uma representação abstrata do domínio do conhecimento em saúde, capaz de racionalizar dados úteis não apenas para a assistência, mas também para a pesquisa clínica. A representação eletrônica e personalizada dos dados clínicos é a resultante da combinação de um modelo de informatização padronizado com a Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms (SNOMED CT) 2. O BMC Medical Informatics and Decision Making publicou recentemente uma proposta de metodologia de codificação de dados clínicos3, que pode ser facilmente traduzido em uma ontologia FCD.
Felizmente, um pano de fundo já foi construído para o desenvolvimento de ontologias4. Antes da virada do século, Mariano Fernández, Asunción Gómez-Pérez e Natalia Juristo do Laboratorio de Inteligencia Artificial, Facultad de Informática, Universidad Politécnica de Madrid, descreveram uma elegante metodologia para construir ontologias a partir do rascunho. Os primeiros passos são a especificação e aquisição de conhecimento. Uma explicação detalhada da especificação da ontologia FCD está disponível no site Global e-PHR ( www.ephr.org )11. O site descreve seu domínio, finalidade, escopo e nível de formalidade. A aquisição de conhecimento é apoiada por literatura médica formal sustentada em níveis de evidência. Uma Unified Medical Language System (UMLS)5 foi introduzida pela US National Library of Medicine, rotulando o domínio biomédico e criando uma rede semântica, para a qual uma permissão de uso pode ser obtida. A metodologia global de um prontuário médico sustentado em lista de problemas irá ajudar no upload de dados bem estruturados. Na etapa de conceptualização, o conhecimento do domínio será estruturado, com base em um glossário de termos bem definido, sua relação e hierarquia conceitual. O uso de vocabulários UMLS para construir a ontologia FCD é representado abaixo em associação com o modelo Global e-PHR proposto. Uma plataforma deverá ser usada para integrar meta-ontologias bem conhecidas. Na fase de implementação, a ontologia FCD deverá fornecer um analisador léxico e sintático, um tradutor, um editor, um navegador, um buscador, um avaliador e um mantenedor automático. Por fim, será criada uma linguagem formal, passível de ser compreendida por humanos e máquinas, aplicável à assistência e pesquisa clinicas.
References:
1. Bechhofer S. (2009) OWL: Web Ontology Language. In: LIU L., ÖZSU M.T. (eds) Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_1073
2. Systematized Nomenclature of Medicine – Clinical Terms (SNOMED-CT): https://www.snomed.org
3. Shaker El-Sappagh, Francesco Franda, Farman Ali and Kyung-Sup Kwak: SNOMED CT standard ontology based on the ontology for general medical science, BMC Medical Informatics and Decision Making 18:76, 2018(https://doi.org/10.1186/s12911-018-0651-5)
4. Mariano Fernández, Asunción Gómez-López and Natalia Juristo: Methontology: from ontological art towards ontological engineering. 1997.
5. Unified Medical Language System (UMLS): https://www.nlm.nih.gov/research/umls/
6. International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD): https://www.who.int/standards/classifications/classification-of-diseases
7. Current Procedural Terminology (CPT®) International: https://www.ama-assn.org/practice-management/cpt/current-procedural-terminology-cpt-international
8. Stuart J Nelson, Kelly Zeng, John Kilbourne, Tammy Powell, Robin Moore: Normalized names for clinical drugs: Rx Norm at 6 years, J Am Med Inform Ass 18:441-448, 2011. doi:10.1136/amiajnl-2011-000116
9. National Drug File Reference Terminology (NDF-RT) https://healthdata.gov/dataset/national-drug-file-reference-terminology-api
10. Logical Observation Identifier Names and Codes (LOINC): https://loinc.org
11. James Fleck: Global e-PHR – Personal Health Record (www.ephr.org)
A importância de um projeto como o da Ficha Clínica Digital (FCD) é notória em um momento no qual a sistematização da informação pode nos auxiliar a construir uma boa prática médica. A criação da FCD suporta diferentes níveis do raciocínio baseado em evidências e em valor, seja na construção de um banco de dados confiável para utilização em pesquisas para análise crítica e posterior aplicação, seja pelo fato incrível de disponibilizar as informações do prontuário também ao paciente, permitindo-o incluir seus valores e preferências na tomada de decisão, construindo aliança terapêutica.
Iniciativas como a Ficha Clínica Digital (FCD) que permitem a tradução de todos os dados clínicos em um prontuário eletrônico, o qual é disponível para uso do paciente, permitem uma democratização do acesso à informação ao paciente, fortalecido pela facilidade de acesso por meio de laptops, tablets e celulares. Com certeza, isso propicia uma melhor relação médico-paciente e entendimento do cenário em questão.
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