La creciente cantidad de datos clínicos en formato electrónico ofrece una gran oportunidad para mejorar la investigación y la atención sanitaria. Sin embargo, muchos de estos datos en las historias clínicas electrónicas están en formato de texto libre, lo que hace difícil su organización y la interoperabilidad entre sistemas y por tanto su uso en investigación clínica. Nuestro proyecto tiene como objetivo resolver este problema utilizando estándares como openEHR y SNOMED CT, que permiten organizar y acceder mejor a la información sanitaria.

El principal objetivo es aprovechar al máximo los datos de las historias clínicas electrónicas en la investigación clínica, mediante el uso de estos estándares, técnicas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y grafos de conocimiento. Como resultado, el proyecto generará herramientas y metodologías que faciliten por un lado la estructuración y normalización de textos clínicos narrativos y por otro facilitar el uso en investigación clínica de la información contenida en repositorios openEHR.

Nos centraremos en las siguientes áreas:

• Estructurar textos clínicos en español en formato openEHR, lo que implica identificar y organizar la información relevante en estos textos.
• Crear un grafo de conocimiento a partir de los estos clínicos y datos openEHR para facilitar búsquedas más precisas y avanzadas en las historias clínicas electrónicas.
• Desarrollar un motor de consulta avanzado que permita realizar búsquedas guiadas por la terminología de SNOMED CT sobre repositorios openEHR, lo que mejorará la precisión de los análisis.

La siguiente figura el esquema general de las áreas de trabajo anteriormente enumeradas y la relación entre ellas.

Una de las innovaciones más importantes será el motor de consulta semántica, que permitirá realizar búsquedas semánticas complejas en las historias clínicas electrónicas. Por ejemplo, explotando al máximo la definición de los conceptos SNOMED CT lo cual permitirá responder preguntas del tipo “pacientes que tengan una enfermedad localizada en el pulmón que no sea una neoplasia y que no tengan ningún tipo de cardiopatía”. Este motor, apoyado por SNOMED CT y el grafo de conocimiento, facilitará un análisis más detallado y preciso de los datos clínicos.

Se espera que este proyecto mejore significativamente la capacidad de realizar análisis y búsquedas semánticas, beneficiando tanto a los investigadores como a los médicos, quienes podrán acceder a información más detallada para tomar decisiones. Además, el proyecto puede tener un gran impacto en cómo se lleva a cabo la investigación clínica y el desarrollo de historias clínicas electrónicas, ya que las empresas de software podrán integrar estas innovaciones en sus productos, mejorando la calidad de los servicios. También contribuye a los objetivos del PERTE para la salud de vanguardia, al promover un sistema de datos innovador que mejore la prevención, diagnóstico, tratamiento y rehabilitación, así como la investigación en salud.

El proyecto será ejecutado por la empresa Veratech for Health en colaboración con la empresa alemana Vitagroup (https://hip.vitagroup.ag/en/) que aportará su experiencia y herramientas para la gestión de datos openEHR.

El proyecto está financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y por el CDTI dentro de la convocatoria de Proyectos “Multi-país” vinculados al PERTE de Salud de Vanguardia en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.