El objetivo de este modelo es pasar de expresar tradicionalmente las guías clínicas y las medidas estadísticas, a través de datos semiestructurados y papel, (o documentos word/pdf, que es lo mismo) a poder incorporar las guías y las medidas de calidad de atención en un formato procesable por las computadoras, más compatibles con la era de la Salud Digital.
Exploramos en la nota la relación de este modelo con las especificaciones HL7, (R) FHIR (R) R4 y CQL.
Cuando nos referimos a ‘procesable por las computadoras’ significa, poder registrar el resultado de los procesos de atención, intercambiarlos y también a expresar los procesos de decisión resultantes de las guías, (intervenciones). Si observamos el enfoque SMART de la OMS, en el diagrama, podemos ver que en los niveles L3 y L4, define lo que denomina ‘Legible por Computadora’ o ‘Computable’ y ‘Ejecutable’.
Para estos niveles la OMS, seleccionó las especificaciones CQL y FHIR R4. Para probar este nuevo enfoque la OMS, ha utilizado como piloto las guías clínicas de cuidado antenatal (ANC).
La guía HL7 FHIR R4 para OMS-ANC, (Cuidado Prenatal)
En todos los casos se está utilizando SNOMED CT, como terminología para los elementos codificados.
En cuanto a la representación implementable del kit de adaptación, (DAK) ya está en proceso de generación la guía FHIR para OMS ANC.
La guía de implementación FHIR ANC, de OMS, está todavía en borrador, (versión 0.2.0) e incluirá las definiciones terminológicas y estructurales computables (modeladas como recurso FHIR) para expresar los ítems de datos necesarios que reflejan la atención provista durante cada actividad. Por ejemplo:
Consejos sobre dejar de ingerir café, alcohol y tabaco durante el embarazo; consejos sobre el uso de magnesio para reducir los calambres en las piernas; selección del lugar del parto o dosis de suplemento de hierro prescripto.
Los ítems de datos están modelados utilizando los perfiles clínicos de FHIR R4, (Procedure, Medication Request, Observation, Episode Of Care, Goal, etc.), según corresponda.
Los distintos procesos que reflejan la atención de un paciente, como pueden ser la registración, consulta (con sus variaciones, examen físico, interconsulta, seguimiento comunitario y promoción, reporte de indicadores agregados), se expresan como combinaciones del resto de las definiciones:
• Los roles o ‘personas genéricas’ de los distintos participantes en los procesos.
• Pacientes adolescentes y otros, enfermeras, parteras, etc.
Estos roles están modelados utilizando un perfil sobre los recursos Practitioner Role of Patient, según corresponda: para las intervenciones o estrategias (por ejemplo, suplementación nutricional durante el embarazo o evaluación y screening fetal y maternal durante el embarazo).
Y para las decisiones que derivan en intervenciones, (establecen nuevos procedimientos o estudios a realizar como podrían ser la realización de Tests de HIV, Hepatitis B y C, Sífilis, Tuberculosis, recomendación de Ecografía o consulta con un nutricionista).
Estas decisiones están modeladas a través de los perfiles de los recursos Library/ Plan Definition. Por ejemplo, el porcentaje de mujeres embarazadas con un primer contacto de cuidado prenatal en los primeros tres meses, para el caso de las medidas de calidad de la atención provista o indicadores.
Si bien no están aún formalizados en la guía, según lo que expresa el enfoque SMART, en sus niveles L3/ L4, las medidas de calidad se escribirán utilizando el recurso FHIR Measure y/o el lenguaje CQL.
Primeros pasos
La guía describe los primeros pasos en la sección Quick Start.
En principio se recomienda instalar en forma local un servidor de referencia del módulo de razonamiento clínico de FHIR y cargar todas las definiciones de la guía.
Posteriormente, propone interrogar al servidor utilizando la operación FHIR $apply sobre el recurso que representa la información de la paciente.
Desde el punto de vista de la interoperabilidad basa - da en estándares HL7, esta es la primera vez que vemos, por un lado, una guía de implementación FHIR, desarrollada directamente por la OMS, y por otro una especificación de uso global que usa el lenguaje CQL, para medir la calidad de atención de la salud en un dominio específico.
Ambos hechos nos parecen sumamente auspiciosos y esperamos muy pronto su culminación y la pública - ción de más guías clínicas globales implementables y basadas en estándares.
DIEGO KAMINKER
Socio Gerente, Director de Innovación en KERN-IT SRL (Argentina). Miembro de HL7 International, Education Advisory Council, Consejo Di - rectivo/ Director de Afiliados 2012-2015/ 2019-2022.
Fuente INNOVA Salud Digital
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