La
Unidad de Investigación en Salud Digital del Instituto de Salud Carlos III y el
Hospital Universitario 12 de Octubre han colaborado en una investigación que propone una nueva metodología para avanzar y mejorar en el uso de los datos clínicos generados en los centros sanitarios durante la atención y tratamiento de los pacientes con
Covid-19. Según ha informado el ISCIII, el objetivo es conseguir que estos datos puedan
reutilizarse y compartirse para labores de investigación, estadística y salud pública, sin que se pierda su contexto y significado.
El estudio, publicado en la revista
Journal of Biomedical Informatics, plantea mantener el potencial de estos datos en origen, a través de procesos automatizados y de acuerdo con estándares. Los resultados logrados hasta el momento han sido son positivos y han permitido c
onfirmar el propósito de la investigación. La metodología propuesta surge de un extenso trabajo cooperativo y multidisciplinar que demuestra un gran potencial de aplicación en el uso de datos sobre la Covid-19, ya que ofrece la flexibilidad necesaria para manejar historias clínicas y otros sistemas de información en un escenario extremadamente cambiante. Permite gestionar cambios en la
información y conocimiento prácticamente en tiempo real, facilitando su extracción y reutilización sin suponer un esfuerzo adicional para la organización.
La publicación del artículo se enmarca en la serie de proyectos cooperativos, financiados por la Acción Estratégica en Salud del ISCIII sobre normalización y codificación de datos clínicos que se están llevando a cabo entre el 12 de Octubre, la UITeS y el Barcelona Supercomputing Center (BSC).
Miguel Pedrera-Jiménez, del Hospital 12 de Octubre, y
Adolfo Muñoz-Carrera, jefe de Telemedicina en la Unidad de Investigación en Salud Digital (UiTES) del ISCIII, son los dos principales autores del tratajo.
Cuatro fases de la investiación
La estrategia desarrollada por el equipo de investigadores se basa en la tecnología de Modelos Clínicos Detallados (DCM en inglés, del original Detailed Clinical Models) y se ha llevado a cabo en cuatro fases. En la primera, se definió un conjunto de variables, identificando
58 conceptos iniciales sobre observaciones de interés en el paciente con
Covid-19 (22 de ellos de carácter clínico y 36 procedentes de laboratorio). No obstante, esta metodología permite
añadir nuevas variables de forma sencilla a medida que se necesitan.
La segunda fase consistió en la formalización de los conceptos elegidos de las 58 observaciones seleccionadas en la primera fase, utilizando entre otras la norma UNE-EN ISO 13606. A continuación, en la tercera, se definieron las reglas de transformación y los procedimientos automatizados de extracción de datos y se diseñaron los procedimientos para
transformar los datos recogidos en información diseñada para investigación y otros usos secundarios.
Finalmente, la cuarta fase validó la metodología mediante la generación de informes de casos, de acuerdo a la especificación del Consorcio Internacional de Infecciones Emergentes y respiratorias Agudas Graves de la OMS -ISARIC-WHO- para Covid-19. Así, se generó el conjunto de datos conforme a los requerimientos de este organismo, de manera automatizada y sin intervención manual, lo que permite ahorrar tiempo y recursos. En concreto, la metodología permitió
disponer de información de casi 4.500 pacientes.
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