{"id":470,"date":"2025-01-15T09:17:45","date_gmt":"2025-01-15T09:17:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.veratech.es\/?p=470"},"modified":"2026-04-02T11:40:31","modified_gmt":"2026-04-02T11:40:31","slug":"definicion-de-subconjuntos-de-conceptos-clinicos-con-el-lenguaje-de-restricciones-de-expresiones-de-snomed-ct","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/veratech.es\/en\/2025\/01\/15\/definicion-de-subconjuntos-de-conceptos-clinicos-con-el-lenguaje-de-restricciones-de-expresiones-de-snomed-ct\/","title":{"rendered":"Definition of subsets of clinical concepts with the SNOMED CT Expression Constraint Language"},"content":{"rendered":"\n<p>La amplitud de SNOMED CT, con m\u00e1s de 360,000 conceptos cl\u00ednicos, requiere la <strong>definici\u00f3n de subconjuntos<\/strong> de conceptos espec\u00edficos para garantizar su uso en escenarios concretos, como la entrada y validaci\u00f3n de datos (por ejemplo, para garantizar que los diagn\u00f3sticos registrados son de un tipo de enfermedad espec\u00edfico, como enfermedades hep\u00e1ticas), protocolos cl\u00ednicos, an\u00e1lisis y miner\u00eda de datos (por ejemplo, para filtrar aquellos casos donde el paciente ha tenido un trasplante de \u00f3rgano), desarrollo de sistemas de ayuda a la decisi\u00f3n (por ejemplo, identificaci\u00f3n de enfermedades infecciosas) o investigaci\u00f3n cl\u00ednica. Esto ayuda a que diferentes sistemas y organizaciones interpreten y compartan datos de salud de forma coherente y sin ambig\u00fcedades, es decir, con altos niveles de <strong>interoperabilidad sem\u00e1ntica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos subconjuntos se pueden especificar de dos maneras:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Extensionalmente<\/strong>: esto es, proporcionando una lista de conceptos. Por ejemplo, el subconjunto de alergias alimentarias en SNOMED CT se puede especificar listando uno a uno los conceptos que representan alergias a alg\u00fan tipo de alimento (en SNOMED CT son m\u00e1s de 250, de los cuales 170 pertenecen a la extensi\u00f3n del Sistema Nacional de Salud):<ul><li>23291000122108 |alergia al ajo|<\/li><\/ul><ul><li>23391000122104 |alergia al pimiento|<\/li><\/ul><ul><li>24231000122107 |alergia al eneldo|<\/li><\/ul>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>23251000122104 |alergia a la pera|, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Conviene notar la dificultad de manejar subconjuntos potencialmente grandes, formados por miles de conceptos. Adem\u00e1s, el hecho de que SNOMED CT lance una nueva versi\u00f3n mensualmente obliga a actualizar los subconjuntos en busca de conceptos nuevos o conceptos que han sido desactivados si queremos tener nuestro modelo de informaci\u00f3n alineado con la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de SNOMED CT.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Intensionalmente<\/strong> (por comprensi\u00f3n): bajo este enfoque, los subconjuntos se definen mediante una expresi\u00f3n susceptible de ser evaluada (en t\u00e9rminos inform\u00e1ticos, ejecutada), cuyo resultado es el mismo subconjunto de conceptos que habr\u00edamos definido extensionalmente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Para poder definir expresiones que representen de manera intensional y formalmente subconjuntos de conceptos cl\u00ednicos, SNOMED CT dispone de un lenguaje denominado <strong>Expression Constraint Language<\/strong>, abreviado, ECL [1]. Este lenguaje proporciona una serie de operadores que est\u00e1n alineados con el modelo l\u00f3gico de la terminolog\u00eda. Conviene recordar que en SNOMED CT existen dos tipos de relaciones: las relaciones <strong>es un\/a<\/strong>, que permiten especificar jerarqu\u00edas de conceptos (por ejemplo, 1131000122107 |alergia al melocot\u00f3n| es un subtipo de 91932007 |alergia a fruta|, que a su vez es un subtipo de 414285001 |alergia alimentaria|, y as\u00ed sucesivamente hasta llegar al concepto ra\u00edz de SNOMED CT); y las relaciones de <strong>atributo<\/strong>, que permiten relacionar conceptos entre diferentes jerarqu\u00edas (por ejemplo, 1131000122107 |alergia al melocot\u00f3n| tiene una relaci\u00f3n de atributo de tipo 246075003 |agente causal| con el concepto 735049002 |melocot\u00f3n|). Como dato a\u00f1adido, en SNOMED CT existen actualmente 125 tipos de relaciones de atributo, entre las que se incluyen 246075003 |agente causal|, 42752001 |debido a|, 363698007 |sitio del hallazgo|, 127489000 |tiene como ingrediente activo| o 410675002 |v\u00eda de administraci\u00f3n|, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<p>Las expresiones ECL m\u00e1s sencillas son las que seleccionan una jerarqu\u00eda. Por ejemplo, la expresi\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&lt; 609328004 |alergia|<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>define el subconjunto formado por todos los conceptos de SNOMED CT que son descendientes (subtipo) del concepto 609328004 |alergia| (n\u00f3tese el uso del operador <strong>\u201c&lt;\u201d<\/strong>, que significa <strong>descendientes<\/strong> o <strong>subtipos<\/strong>). Para refinar esta jerarqu\u00eda y seleccionar, por ejemplo, \u00fanicamente aquellos conceptos que representan alergias causadas por un producto biol\u00f3gico o farmac\u00e9utico, entrar\u00edan en juego la relaci\u00f3n de atributo 246075003 |agente causal| y la jerarqu\u00eda de productos biol\u00f3gicos\/farmac\u00e9uticos, de esta forma:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&lt; 609328004 |alergia|: 246075003 |agente causal| = &lt; 373873005 |producto biol\u00f3gico\/farmac\u00e9utico|<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>(n\u00f3tese el uso del operador <strong>\u201c:\u201d<\/strong> para aplicar el refinamiento formado por el atributo 246075003 |agente causal| y la jerarqu\u00eda &lt; 373873005 |producto biol\u00f3gico\/farmac\u00e9utico|). Algunos conceptos que se obtendr\u00edan al ejecutar esta expresi\u00f3n ser\u00edan 23611000122102 |alergia a amilasa|, 22181000122105 |alergia a vacuna frente a la hepatitis A y B| o 22101000122103 |alergia a vacuna frente al sarampi\u00f3n|.<\/p>\n\n\n\n<p>Del mismo modo, pero sustituyendo el operador<strong> \u201c=\u201d<\/strong> (igual) por<strong> \u201c!=\u201d<\/strong> (distinto), podemos seleccionar las alergias causadas por conceptos distintos a productos biol\u00f3gicos\/farmac\u00e9uticos:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&lt; 609328004 |alergia|: 246075003 |agente causal|!= &lt; 373873005 |producto biol\u00f3gico\/farmac\u00e9utico|<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>como, por ejemplo, 5611000122107 |alergia a case\u00edna|, 1269425007 |alergia a gluten| o 1003755004 |alergia a l\u00e1tex|, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<p>El lenguaje ECL tambi\u00e9n permite el uso de <strong>operadores l\u00f3gicos<\/strong> <strong>(\u201cAND\u201d<\/strong>, <strong>\u201cOR\u201d<\/strong> y <strong>\u201cMINUS\u201d<\/strong>) para combinar expresiones. Por ejemplo, podemos seleccionar las alergias a vegetales, las alergias a carnes y las alergias a moluscos mediante el operador l\u00f3gico <strong>\u201cOR\u201d<\/strong> (uni\u00f3n de conjuntos):<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&lt; 16067251000119104 |alergia a vegetales| OR &lt; 703931001 |alergia a carne| OR &lt; 712842007 |alergia a molusco|<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Pero ECL no s\u00f3lo permite especificar subconjuntos sencillos como los que hemos presentado a modo de introducci\u00f3n al lenguaje. Su riqueza en operadores y los filtros a\u00f1adidos en sus versiones m\u00e1s recientes, hacen de \u00e9l un lenguaje tan potente que nos permite especificar subconjuntos tan complejos como nos permita nuestra propia imaginaci\u00f3n o necesidad. ECL permite, por ejemplo, especificar jerarqu\u00edas a partir de descendientes (\u201c&lt;\u201d) incluyendo al concepto ra\u00edz de la jerarqu\u00eda (\u201c&lt;&lt;\u201d), o ascendientes (\u201c&gt;\u201d) incluyendo al concepto ra\u00edz de la jerarqu\u00eda (\u201c&gt;&gt;\u201d). Es posible tambi\u00e9n seleccionar hijos de un concepto (\u201c&lt;!\u201d) incluyendo al propio concepto (\u201c&lt;&lt;!\u201d), padres (\u201c&gt;!\u201d) o miembros de un refset (\u201c^\u201d). ECL permite recorrer la expresi\u00f3n en orden inverso (\u201cR\u201d) y establecer el n\u00famero de relaciones de un atributo concreto que han de tener los conceptos para satisfacer la expresi\u00f3n mediante el uso de cardinalidad (\u201c[x..y]\u201d). Adem\u00e1s, ECL permite a\u00f1adir filtros que los conceptos o sus descripciones deben satisfacer para ser incluidos en el subconjunto (\u201c{{ }}\u201d). En el caso de los conceptos, estos filtros se pueden aplicar sobre su estado de definici\u00f3n (primitivo\/definido), su m\u00f3dulo, su fecha de creaci\u00f3n o su estado (activo\/inactivo). Por su parte, los filtros en las descripciones se pueden aplicar sobre su idioma, su tipo (descripci\u00f3n completa\/sin\u00f3nimo) y su aceptabilidad (preferida\/aceptable).<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, la siguiente expresi\u00f3n define el subconjunto de los virus causantes de enfermedades que contienen las palabras \u201cinfluenza\u201d o \u201chumano\u201d en alguna de sus descripciones y que adem\u00e1s est\u00e1n localizadas en al menos dos estructuras corporales, alguna de las cuales no es ni el aparato respiratorio ni el aparato digestivo:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&lt; 49872002 |virus|: R 246075003 |agente causal| = (&lt; 64572001 |enfermedad| {{ term = (wild:\u00bb*influenza*\u00bb wild:\u00bb*humano*\u00bb)}} : [2..*] 363698007 |sitio del hallazgo| != (&lt; 20139000 |estructura del aparato respiratorio| OR &lt; 86762007 |estructura del aparato digestivo|))<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Este subconjunto contiene virus como 725894000 |virus Influenza|, 9482002 |papilomavirus humano| o 19965007 |virus del herpes simple humano|, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde los inicios del lenguaje ECL, hace ya casi 10 a\u00f1os, Veratech ha seguido de cerca su evoluci\u00f3n y utilidad. Esto nos ha llevado a desarrollar un motor de ejecuci\u00f3n propio [2] con funcionalidades avanzadas como la simplificaci\u00f3n de las expresiones. Este motor ha sido incluido en el visor de SNOMED CT del Ministerio de Sanidad [3] fortaleciendo nuestra capacidad para ofrecer soluciones innovadoras y especializadas en el \u00e1rea de la interoperabilidad sem\u00e1ntica de la informaci\u00f3n de salud en general y en SNOMED CT en particular.<\/p>\n\n\n\n<p>Proyecto cofinanciado por el IVACE y por la Uni\u00f3n Europea a trav\u00e9s del FEDER.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Referencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>[1] <a href=\"https:\/\/confluence.ihtsdotools.org\/display\/DOCECL\/\">https:\/\/confluence.ihtsdotools.org\/display\/DOCECL\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[2] Gim\u00e9nez-Solano, Vicente Miguel; Maldonado Segura, Jos\u00e9 Alberto; Bosc\u00e1, Diego; Salas-Garc\u00eda, Santiago; Robles Viejo, Montserrat (2021). Definition and validation of SNOMED CT subsets using the expression constraint language. Journal of Biomedical Informatics, 2021. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jbi.2021.103747\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jbi.2021.103747<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[3] <a href=\"https:\/\/snomedsns.es\/ecl\">https:\/\/snomedsns.es\/ecl<\/a><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"651\" height=\"139\" data-id=\"847\" src=\"https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-847\" style=\"width:486px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2.png 651w, https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2-300x64.png 300w, https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-2-18x4.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 651px) 100vw, 651px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"573\" height=\"139\" data-id=\"850\" src=\"https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-850\" style=\"width:486px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-3.png 573w, https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-3-300x73.png 300w, https:\/\/veratech.es\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image-3-18x4.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 573px) 100vw, 573px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La amplitud de SNOMED CT, con m\u00e1s de 360,000 conceptos cl\u00ednicos, requiere la definici\u00f3n de subconjuntos de conceptos espec\u00edficos para garantizar su uso en escenarios concretos, como la entrada y validaci\u00f3n de datos (por ejemplo, para garantizar que los diagn\u00f3sticos registrados 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