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Mejorando la Calidad y Utilidad de los Datos de Registros Electrónicos de Salud a través de Ontologías

Autores: Lin, Asiyah Yu; Arabandi, Sivaram; Beale, Thomas; Duncan, William D.; Hicks, Amanda; Hogan, William R.; Jensen, Mark; Koppel, Ross; Martínez-Costa, Catalina; Nytrø, Øystein; Obeid, Jihad S.; Oliveira, Jose Parente de; Ruttenberg, Alan; Seppälä, Selja; Smith, Barry; Soergel, Dagobert; Zheng, Jie; Schulz, Stefan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Procesos industriales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La comunidad de investigación translacional, en general, y la comunidad de los Premios de Ciencia Clínica y Translacional (CTSA), en particular, comparten la visión de reutilizar los registros electrónicos de salud (EHR) para la investigación que mejorará la calidad de la práctica clínica. Muchos miembros de estas comunidades también son conscientes de que los registros electrónicos de salud (EHR) sufren limitaciones de datos que se vuelven mal estructurados, sesgados e inutilizables fuera de su contexto original. Esto crea obstáculos para la continuidad de la atención, la utilidad, la mejora de la calidad y la investigación translacional. Limitaciones análogas para compartir datos objetivos en otras áreas de las ciencias naturales se han superado con éxito mediante el desarrollo y uso de ontologías comunes. Este Documento Blanco presenta la justificación de los autores para el uso de ontologías con semántica computable para la mejora de la calidad de los datos clínicos y la usabilidad de los EHR, formulada para investigadores interesados en la ciencia clínica y translacional y que son defensores del uso de la tecnología de la información en medicina, pero al mismo tiempo están preocupados por las importantes deficiencias actuales. Este Documento Blanco describe trampas, oportunidades y soluciones, y recomienda un aumento en la inversión en investigación y desarrollo de ontologías con semántica computable para una nueva generación de EHR.

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