Modelo de mapeamento semântico para a representação e recuperação da informação em prontuários eletrônicos do paciente

Abstract

Classificações como a CID-10 e terminologias como a SNOMED-CT visam a transparência dos dados em saúde. Terminologias possuem diferenças em suas composições e finalidades, sendo necessário um mapeamento entre esses termos para que um sentido possa ser obtido entre eles, buscando aprimorar o cotidiano de profissionais da saúde com os seus pacientes por um modelo que estruture as informações clínicas de forma compreensiva de maneira sintática e semântica. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo para o mapeamento semântico entre as terminologias CID-10 e SNOMED-CT. Trata-se de uma pesquisa exploratória, um estudo de caso realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Marília, que forneceu os códigos da classificação CID-10 registrados nos prontuários para a realização do mapeamento, visando migrar os dados armazenados que se encontravam em um banco de dados relacional Oracle para uma rede internacional de estrutura e compartilhamento de dados (o OMOP) da iniciativa OHDSI. Os resultados evidenciaram que há quatro tipos de situações durante a realização do mapeamento: exatidão semântica entre as terminologias, uso de expressões que tornam a condição de saúde genérica, termos que não são exatamente equivalentes, no entanto possuem aproximação semântica, assim como uma variedade de termos para representar uma única condição de saúde. Conclui-se que é possível desenvolver um modelo replicável que preserve a camada semântica dos termos entre a classificação CID10 e a terminologia SNOMED-CT.

Classifications such as ICD-10 and terminologies such as SNOMED-CT aim for transparency of health data. Terminologies have different compositions and purposes, and a mapping between these terms is necessary in order to obtain a meaning between them, seeking to improve the daily life of health professionals with their patients through a model that structures clinical information in a comprehensive syntactic and semantic manner. The goal of this research is to develop a model for semantic mapping between ICD-10 and SNOMED-CT terminologies. This is exploratory research, a case study carried out at the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Marília, which provided the ICD-10 classification codes recorded in the medical records for the mapping, aiming to migrate the stored data that were in an Oracle relational database to an international structure and data sharing network (the OMOP) of the OHDSI initiative. The results showed that there are four types ofsituations during the mapping process: semantic correctness between terminologies, use of expressions that make the health condition generic, terms that are not exactly equivalent but are semantically close, and a variety of terms to represent a single health condition. It is concluded that it is possible to develop a replicable model that preserves the semantic layer of terms between the ICD-10 classification and the SNOMED-CT terminology.