El documento describe una revisión sistemática y metanálisis de red que comparó la eficacia y aceptabilidad de 21 antidepresivos para el tratamiento agudo de adultos con trastorno depresivo mayor. Se realizaron búsquedas en varias bases de datos desde su inicio hasta enero de 2016 sin restricciones de idioma. Se incluyeron ensayos controlados aleatorios que compararon antidepresivos frente a placebo u otro antidepresivo como monoterapia para adultos con diagnóstico de trastorno depresivo mayor. Seis pares de investig
Principios básicos para búsqueda sistemática de literatura en bases de datos.
Para mayor información sobre búsqueda de pubmed:
https://www.academia.edu/1743219/C%C3%B3mo_buscar_en_Pubmed_
This talk summarizes a method for extracting semantic relations from medical text using manifold models. Seven key medical relations were identified from clinical questions. Training data for the relations was collected using distant supervision and human labeling. A manifold model approach was used for relation extraction that utilizes parsing, feature extraction, label weighting, and unlabeled data. Evaluation on cross validation and knowledge base construction showed this approach outperformed other methods and was able to extract over 3 million relation entries from 80 million medical sentences.
Daedalus desarrolla tecnología para extraer significado de contenidos no estructurados. En el sector de e-Salud (e-Sanidad), la tecnología semántica permite explotar automáticamente la información de la Historia Clínica Electrónica (HCE).
Esta presentación cubre la experiencia de Daedalus en:
• Monitorización de contenidos online sobre salud
• Enriquecimiento semántico (etiquetado) de historia clínica
• Anonimización de historias clínicas
• Búsqueda multimedia en historias clínicas
• Detección de interacciones entre medicamentos
• Analítica de texto y de datos en el sector de salud
Este documento presenta un taller sobre OpenEHR, un estándar para crear registros de salud electrónicos. El taller tiene como objetivos aprender sobre este nuevo enfoque, mejorar la participación de médicos en sistemas de información de salud, y fomentar la colaboración. La agenda incluye introducir cómo se hacen los sistemas de información de salud actualmente, presentar OpenEHR, discutir la organización de la información clínica y el modelo dual de OpenEHR, y mostrar herramientas.
Este documento discute la medicina basada en evidencia (MBE), incluyendo sus cuatro pilares, pasos y desarrollo histórico. Explica que la MBE integra la investigación, experiencia clínica, valores del paciente y circunstancias individuales para el diagnóstico y tratamiento. También describe técnicas como búsquedas en PubMed y MeSH para encontrar la mejor evidencia para resolver preguntas clínicas.
Aplicacion de estandares en sistemas de Historia Clinica ElectronicaPablo Pazos
Este documento describe varios estándares para la gestión de la información clínica electrónica, incluyendo OpenEHR, DICOM, HL7 CDA, IHE PDQ y CIE 10. OpenEHR proporciona un modelo de información genérico y arquetipos para definir conceptos clínicos de forma semántica. DICOM especifica la representación y transmisión de imágenes médicas. HL7 CDA es un formato XML para intercambiar documentos clínicos. IHE PDQ facilita la búsqueda de pacientes. CIE 10 es
El documento describe una revisión sistemática y metanálisis de red que comparó la eficacia y aceptabilidad de 21 antidepresivos para el tratamiento agudo de adultos con trastorno depresivo mayor. Se realizaron búsquedas en varias bases de datos desde su inicio hasta enero de 2016 sin restricciones de idioma. Se incluyeron ensayos controlados aleatorios que compararon antidepresivos frente a placebo u otro antidepresivo como monoterapia para adultos con diagnóstico de trastorno depresivo mayor. Seis pares de investig
Principios básicos para búsqueda sistemática de literatura en bases de datos.
Para mayor información sobre búsqueda de pubmed:
https://www.academia.edu/1743219/C%C3%B3mo_buscar_en_Pubmed_
This talk summarizes a method for extracting semantic relations from medical text using manifold models. Seven key medical relations were identified from clinical questions. Training data for the relations was collected using distant supervision and human labeling. A manifold model approach was used for relation extraction that utilizes parsing, feature extraction, label weighting, and unlabeled data. Evaluation on cross validation and knowledge base construction showed this approach outperformed other methods and was able to extract over 3 million relation entries from 80 million medical sentences.
Daedalus desarrolla tecnología para extraer significado de contenidos no estructurados. En el sector de e-Salud (e-Sanidad), la tecnología semántica permite explotar automáticamente la información de la Historia Clínica Electrónica (HCE).
Esta presentación cubre la experiencia de Daedalus en:
• Monitorización de contenidos online sobre salud
• Enriquecimiento semántico (etiquetado) de historia clínica
• Anonimización de historias clínicas
• Búsqueda multimedia en historias clínicas
• Detección de interacciones entre medicamentos
• Analítica de texto y de datos en el sector de salud
Este documento presenta un taller sobre OpenEHR, un estándar para crear registros de salud electrónicos. El taller tiene como objetivos aprender sobre este nuevo enfoque, mejorar la participación de médicos en sistemas de información de salud, y fomentar la colaboración. La agenda incluye introducir cómo se hacen los sistemas de información de salud actualmente, presentar OpenEHR, discutir la organización de la información clínica y el modelo dual de OpenEHR, y mostrar herramientas.
Este documento discute la medicina basada en evidencia (MBE), incluyendo sus cuatro pilares, pasos y desarrollo histórico. Explica que la MBE integra la investigación, experiencia clínica, valores del paciente y circunstancias individuales para el diagnóstico y tratamiento. También describe técnicas como búsquedas en PubMed y MeSH para encontrar la mejor evidencia para resolver preguntas clínicas.
Aplicacion de estandares en sistemas de Historia Clinica ElectronicaPablo Pazos
Este documento describe varios estándares para la gestión de la información clínica electrónica, incluyendo OpenEHR, DICOM, HL7 CDA, IHE PDQ y CIE 10. OpenEHR proporciona un modelo de información genérico y arquetipos para definir conceptos clínicos de forma semántica. DICOM especifica la representación y transmisión de imágenes médicas. HL7 CDA es un formato XML para intercambiar documentos clínicos. IHE PDQ facilita la búsqueda de pacientes. CIE 10 es
Webinar Herramientas semánticas para sector Salud - Daedalus 4 noviembre 2014Sngular Meaning
Webinar sobre Tecnologías semánticas que entienden el lenguaje de la Salud, ofrecido por la empresa Daedalus el 4 noviembre 2014 -
Las tecnologías semánticas le ayudan a entender la “Voz de los Pacientes” y a gestionar la documentación clínica
El documento describe el uso de nuevas tecnologías en la atención primaria a lo largo de 3 días. El primer día se enfoca en la búsqueda de información, gestión de datos y trabajo colaborativo en internet. El segundo día trata sobre las redes sociales, blogs médicos y el empoderamiento del paciente. El tercer día cubre el uso de aplicaciones móviles y herramientas interactivas para pacientes y médicos.
Este documento proporciona información sobre el proceso de búsqueda de información en bases de datos biomédicas. Explica cómo formular preguntas utilizando el formato PICO, traducir los términos al lenguaje de búsqueda, seleccionar fuentes como Medline y bases de datos sistematizadas de revisiones, y utilizar operadores booleanos para realizar búsquedas efectivas.
Búsqueda de información científica médica en internet.Miguel Povedano
Este documento trata sobre la búsqueda de información científica médica en Internet. Brevemente describe la historia de la medicina basada en evidencia y cómo se realizan revisiones sistemáticas de la literatura para sintetizar la mejor evidencia disponible. También explica cómo se diseña una estrategia de búsqueda bibliográfica y las diferentes fuentes y herramientas disponibles para encontrar información médica confiable en línea.
Este documento describe los servicios terminológicos y su interacción con los usuarios finales. Los servicios terminológicos permiten representar problemas de salud y otros conceptos médicos de manera estructurada para fines como informes estadísticos y de investigación. Los conceptos se ingresan usando lenguaje natural, vocabularios controlados o terminologías como SNOMED-CT. El servicio ofrece sinónimos y opciones de refinamiento cuando se reconoce un concepto, o sugiere que es nuevo si no se reconoce.
Este documento presenta Traumagen, un sistema de historia clínica electrónica (HCE) con acceso a estudios radiológicos digitales, especializado en la atención de pacientes gravemente traumatizados. La HCE sigue estándares internacionales como OpenEHR y permite el registro estructurado y normalizado de información clínica, así como la interoperabilidad con otros sistemas. El objetivo es crear un prototipo de HCE basada en el modelo de dos niveles de OpenEHR, separando la base de conocimiento clínico de la aplic
El documento describe la estrategia de normalización e interoperabilidad de Castilla y León, incluyendo la implementación de un sistema de identificación única de pacientes (EMPI) y un repositorio central de documentos clínicos (CDR) para proporcionar acceso a la historia clínica del paciente en todos los niveles asistenciales. Se detalla el proceso de integración de los sistemas de información a través de la plataforma Mirth y el uso de estándares internacionales para lograr la máxima interoperabilidad.
Este documento describe el estándar abierto openEHR para historias clínicas electrónicas interoperables e inmunes al cambio. OpenEHR define una arquitectura con componentes necesarios para crear sistemas de HCE que cumplen con los requisitos ISO. El objetivo es definir una plataforma de salud capaz de mantener información clínica de pacientes de por vida e inmune a cambios tecnológicos. OpenEHR incluye modelos de información, contenido, consultas y guías clínicas, y es compatible con otros
Este documento proporciona información sobre cómo realizar búsquedas bibliográficas en PubMed. Explica que PubMed es una base de datos bibliográfica de la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU. que contiene más de 18 millones de referencias indexadas en MEDLINE. También describe cómo formular preguntas de búsqueda utilizando descriptores controlados como MeSH y cómo aplicar filtros para mejorar los resultados.
Este documento propone completar la propuesta de investigación desarrollada en trabajos colaborativos previos sobre el diseño e implementación de un modelo de historia clínica electrónica. Se detallan los puntos a incluir como antecedentes, propósito, límites, definición de términos, supuestos, importancia y metodología. También incluye un índice esquemático de la propuesta ampliada.
Este documento presenta un taller sobre arquetipos openEHR. La agenda incluye una introducción a los arquetipos, su utilización para generar interfaces de usuario, realizar búsquedas semánticas de datos e integrar datos de diferentes fuentes. También incluye un taller práctico de modelado de arquetipos.
Apoyo a la toma de decisiones clínicas con openEHR y SNOMED CT - casos de uso...Pablo Pazos
Taller dónde se demuestran los beneficios de implementar sistemas de información en salud basados en estándares, que permiten utilizar la información clínica existente para implementar mecanismos que aporten para tomar mejores decisiones clínicas.
1) Se ha definido una metodología para crear subconjuntos de SNOMED CT que implica el trabajo multidisciplinar de un equipo. 2) Esta metodología se está aplicando para actualizar el subconjunto de anatomía patológica y crear nuevos subconjuntos de vacunas, alergias y procedimientos quirúrgicos. 3) La creación de subconjuntos, junto con la traducción de términos y la inclusión de nuevos conceptos, permitirá adaptar mejor SNOMED CT a las necesidades del sistema de salud catalán.
Interoperabilidad de la historia clinica electronica con geosaludGeneXus
Este documento describe la historia clínica electrónica (HCE) y la interoperabilidad entre sistemas de información de salud a través de estándares como HL7 y documentos clínicos electrónicos. Explica cómo el sistema GEOSalud puede intercambiar información con laboratorios, farmacias y otros prestadores mediante mensajes HL7 y almacenar documentos en un repositorio de documentos clínicos.
Este documento proporciona una guía sobre recursos disponibles en la web para consumir e investigar evidencia científica en el campo de la salud. Explica los diferentes niveles de evidencia, como resúmenes, síntesis y estudios individuales. Luego lista numerosas bases de datos y sitios web especializados en cada nivel, incluyendo Tripdatabase, Epistemonikos, Cochrane, PubMed y BVS. Finalmente, ofrece consejos sobre cómo realizar búsquedas efectivas en estos recursos.
Este documento presenta la experiencia del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) en informática médica y gestión hospitalaria. En 3 oraciones resume:
El HIBA es una red sanitaria sin fines de lucro que incluye 2 hospitales, 25 centros ambulatorios y otros servicios. Ha implementado un sistema de información clínica electrónica centrado en el paciente y ha mejorado indicadores de calidad del cuidado médico a través de la vigilancia de enfermedades crónicas y el cumplimiento de prácticas preventivas. El documento también describe el
Webinar Herramientas semánticas para sector Salud - Daedalus 4 noviembre 2014Sngular Meaning
Webinar sobre Tecnologías semánticas que entienden el lenguaje de la Salud, ofrecido por la empresa Daedalus el 4 noviembre 2014 -
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El documento describe el uso de nuevas tecnologías en la atención primaria a lo largo de 3 días. El primer día se enfoca en la búsqueda de información, gestión de datos y trabajo colaborativo en internet. El segundo día trata sobre las redes sociales, blogs médicos y el empoderamiento del paciente. El tercer día cubre el uso de aplicaciones móviles y herramientas interactivas para pacientes y médicos.
Este documento proporciona información sobre el proceso de búsqueda de información en bases de datos biomédicas. Explica cómo formular preguntas utilizando el formato PICO, traducir los términos al lenguaje de búsqueda, seleccionar fuentes como Medline y bases de datos sistematizadas de revisiones, y utilizar operadores booleanos para realizar búsquedas efectivas.
Búsqueda de información científica médica en internet.Miguel Povedano
Este documento trata sobre la búsqueda de información científica médica en Internet. Brevemente describe la historia de la medicina basada en evidencia y cómo se realizan revisiones sistemáticas de la literatura para sintetizar la mejor evidencia disponible. También explica cómo se diseña una estrategia de búsqueda bibliográfica y las diferentes fuentes y herramientas disponibles para encontrar información médica confiable en línea.
Este documento describe los servicios terminológicos y su interacción con los usuarios finales. Los servicios terminológicos permiten representar problemas de salud y otros conceptos médicos de manera estructurada para fines como informes estadísticos y de investigación. Los conceptos se ingresan usando lenguaje natural, vocabularios controlados o terminologías como SNOMED-CT. El servicio ofrece sinónimos y opciones de refinamiento cuando se reconoce un concepto, o sugiere que es nuevo si no se reconoce.
Este documento presenta Traumagen, un sistema de historia clínica electrónica (HCE) con acceso a estudios radiológicos digitales, especializado en la atención de pacientes gravemente traumatizados. La HCE sigue estándares internacionales como OpenEHR y permite el registro estructurado y normalizado de información clínica, así como la interoperabilidad con otros sistemas. El objetivo es crear un prototipo de HCE basada en el modelo de dos niveles de OpenEHR, separando la base de conocimiento clínico de la aplic
El documento describe la estrategia de normalización e interoperabilidad de Castilla y León, incluyendo la implementación de un sistema de identificación única de pacientes (EMPI) y un repositorio central de documentos clínicos (CDR) para proporcionar acceso a la historia clínica del paciente en todos los niveles asistenciales. Se detalla el proceso de integración de los sistemas de información a través de la plataforma Mirth y el uso de estándares internacionales para lograr la máxima interoperabilidad.
Este documento describe el estándar abierto openEHR para historias clínicas electrónicas interoperables e inmunes al cambio. OpenEHR define una arquitectura con componentes necesarios para crear sistemas de HCE que cumplen con los requisitos ISO. El objetivo es definir una plataforma de salud capaz de mantener información clínica de pacientes de por vida e inmune a cambios tecnológicos. OpenEHR incluye modelos de información, contenido, consultas y guías clínicas, y es compatible con otros
Este documento proporciona información sobre cómo realizar búsquedas bibliográficas en PubMed. Explica que PubMed es una base de datos bibliográfica de la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU. que contiene más de 18 millones de referencias indexadas en MEDLINE. También describe cómo formular preguntas de búsqueda utilizando descriptores controlados como MeSH y cómo aplicar filtros para mejorar los resultados.
Este documento propone completar la propuesta de investigación desarrollada en trabajos colaborativos previos sobre el diseño e implementación de un modelo de historia clínica electrónica. Se detallan los puntos a incluir como antecedentes, propósito, límites, definición de términos, supuestos, importancia y metodología. También incluye un índice esquemático de la propuesta ampliada.
Este documento presenta un taller sobre arquetipos openEHR. La agenda incluye una introducción a los arquetipos, su utilización para generar interfaces de usuario, realizar búsquedas semánticas de datos e integrar datos de diferentes fuentes. También incluye un taller práctico de modelado de arquetipos.
Apoyo a la toma de decisiones clínicas con openEHR y SNOMED CT - casos de uso...Pablo Pazos
Taller dónde se demuestran los beneficios de implementar sistemas de información en salud basados en estándares, que permiten utilizar la información clínica existente para implementar mecanismos que aporten para tomar mejores decisiones clínicas.
1) Se ha definido una metodología para crear subconjuntos de SNOMED CT que implica el trabajo multidisciplinar de un equipo. 2) Esta metodología se está aplicando para actualizar el subconjunto de anatomía patológica y crear nuevos subconjuntos de vacunas, alergias y procedimientos quirúrgicos. 3) La creación de subconjuntos, junto con la traducción de términos y la inclusión de nuevos conceptos, permitirá adaptar mejor SNOMED CT a las necesidades del sistema de salud catalán.
Interoperabilidad de la historia clinica electronica con geosaludGeneXus
Este documento describe la historia clínica electrónica (HCE) y la interoperabilidad entre sistemas de información de salud a través de estándares como HL7 y documentos clínicos electrónicos. Explica cómo el sistema GEOSalud puede intercambiar información con laboratorios, farmacias y otros prestadores mediante mensajes HL7 y almacenar documentos en un repositorio de documentos clínicos.
Este documento proporciona una guía sobre recursos disponibles en la web para consumir e investigar evidencia científica en el campo de la salud. Explica los diferentes niveles de evidencia, como resúmenes, síntesis y estudios individuales. Luego lista numerosas bases de datos y sitios web especializados en cada nivel, incluyendo Tripdatabase, Epistemonikos, Cochrane, PubMed y BVS. Finalmente, ofrece consejos sobre cómo realizar búsquedas efectivas en estos recursos.
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Similar a Métodos semántico automatizados de apoyo a la gestión y a la interoperabilidad de la información clínica (20)
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
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Métodos semántico automatizados de apoyo a la gestión y a la interoperabilidad de la información clínica
1. Métodos semánticos automatizados de
apoyo a la gestión y a la interoperabilidad
de la información clínica
Jose Luis Iglesias Allones
Departamento de Electrónica y Computación
Universidad de Santiago de Compostela
Noviembre de 2014
5. Introducción
Poca estandarización de la información.
• Los médicos usan texto libre para registrar la información
• El texto libre da libertad y expresividad a los médicos
• Difícil de entender para las máquinas: dificulta la
recuperación y la reutilización de la información.
Limitaciones de la HCE actual
5
6. Antecedentes
• Creación de modelos de datos estructurados (p.e. arquetipos)
• Creación de terminologías clínicas (p.e. SNOMED-CT)
• Integración y uso consistente de las terminologías en la HCE
Hoja de ruta hacia una mejor HCE
6
Introducción
7. Antecedentes
• Creación de modelos de datos estructurados (p.e. arquetipos)
• Creación de terminologías clínicas (p.e. SNOMED-CT)
• Integración y uso consistente de las terminologías en la HCE
‣ Enlazado semántico de la información textual con
conceptos terminológicos
Hoja de ruta hacia una mejor HCE
7
Introducción
8. Antecedentes
• Creación de modelos de datos estructurados (p.e. arquetipos)
• Creación de terminologías clínicas (p.e. SNOMED-CT)
• Integración y uso consistente de las terminologías en la HCE
‣ Enlazado semántico de la información textual con
conceptos terminológicos.!
- Enlazado manual (expertos): muy costoso
- Enlazado automático (algorítmico): muy complejo
- No existen herramientas automáticas eficientes.
Hoja de ruta hacia una mejor HCE
8
Introducción
10. Objetivos
Objetivos generales!
• Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
• Mejorar los procesos de recuperación de
información en almacenes de datos clínicos.
10
11. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
11
16. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Una herramienta con dos configuraciones:
• Automática
La herramienta busca y decide el concepto más relevante.
El experto no participa.
Alta precisión
• Semi-automática (o de recomendación)
La herramienta busca y propone varios conceptos.
El experto selecciona el concepto final.
Alta cobertura
16
MétodosHerramienta de enlazado de términos clínicosHerramienta de enlazado de términos clínicos
17. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Esquema de la herramienta
17
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Búsqueda de
candidatos
18. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
18
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Búsqueda de
candidatos
19. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Normalización léxica
LA EXTIRPACIÓN DEL QUISTE,
la extirpación del quiste
Tokenización (separa palabras)
{la, extirpación, del, quiste}
Eliminación de “stopwords”
{la,extipación, del, quiste}
extiparción quiste
Transformaciones sencillas
Término
original
Término
normalizado
19
Herramienta de enlazado de términos clínicos
20. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
20
Herramienta de enlazado de términos clínicos
LA EXTIRPACIÓN DEL QUISTE EXTIRPACIÓN QUISTE
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Búsqueda de
candidatos
21. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
21
Herramienta de enlazado de términos clínicos
EXTIRPACIÓN QUISTE
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término
Términos
alternativos Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Búsqueda de
candidatos
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
22. z
Expansión del término buscado
1. Separación del término en palabras
2. Proceso de descubrimiento de sinónimos
de cada palabra en SNOMED-CT
3. Generación de términos alternativos
combinando los sinónimos.
Nuestro enfoque: Ejemplo: “extirpación quiste”
{extirpación, quiste}
extirpación ≡ resección
quiste ≡ tumor
resección quiste"
resección tumor
extirpación quiste
extirpación tumor
22
Herramienta de enlazado de términos clínicos
23. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
extirpación ≡ resección
Herramienta de enlazado de términos clínicos
1. Separación del término en palabras
2. Proceso de descubrimiento de sinónimos
de cada palabra en SNOMED-CT"
3. Generación de términos alternativos
combinando los sinónimos.
24. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
24
172137007
extirpación de lesión orbitaria"
!
resección de lesión orbitaria
176072009
extirpación de lesión de uréter"
!
resección de lesión de uréter
Hipótesis: Si dos palabras se intercambian frecuentemente en descripciones
sinónimas es muy probable que estas sean también sinónimas
extirpación ≡ resección
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Inferencia de sinonimia Inferencia de sinonimia
1. Separación del término en palabras
2. Proceso de descubrimiento de sinónimos
de cada palabra en SNOMED-CT"
3. Generación de términos alternativos
combinando los sinónimos.
25. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
25
Herramienta de enlazado de términos clínicos
EXTIRPACIÓN QUISTE
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término
Términos
alternativos Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Búsqueda de
candidatos
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
26. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
26
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
27. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Técnicas léxicas
La herramienta incluye dos técnicas de la librería SimMetrics.
Obtienen puntuaciones de similitud léxica en el rango [0,1]
en función de dos criterios:
• Número de caracteres comunes (Métrica Levenshtein)
• Número de palabras comunes (Métrica de Coseno)
27
Herramienta de enlazado de términos clínicos
28. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Técnicas léxicas
resección quisteTérmino buscado
Descripción concepto
SNOMED-CT
2 palabras comunes
1 palabra diferente Similitud léxica: 0.82
Ejemplo de métrica de Coseno
resección amplia quiste
28
Herramienta de enlazado de términos clínicos
29. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
29
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica
Coseno
resección
amplia quiste
0.7 0.82
resección
neoplasia
0.8 0.66
resección
quiste
1.0 1.0
resección
quiste bazo
0.9 0.82
…. … …
Ranking de conceptos
candidatos
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
30. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
30
Herramienta de enlazado de términos clínicos
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica Coseno
resección amplia quiste 0.7 0.82
resección neoplasia 0.8 0.66
resección quiste 1.0 1.0
resección quiste bazo 0.9 0.82
…. … …
Ranking de conceptos candidatos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
31. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
49795001
neumonectomía
neumonectomía total
Técnica léxico-estructural
“resección
del pulmón”
Término clínico
Baja similitud "
léxica…
Ejemplo: Estimación de la similitud entre el término de búsqueda
“resección del pulmón” y el concepto “neumonectomía" (49795001)
31
Concepto SNOMED-CT
Herramienta de enlazado de términos clínicos
32. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
49795001
neumonectomía
neumonectomía total
Técnica léxico-estructural
“resección
del pulmón”
Término clínico
Baja similitud "
léxica…
Ejemplo: Estimación de la similitud entre el término de búsqueda
“resección del pulmón” y el concepto “neumonectomía" (49795001)
181216001
pulmón
parte del cuerpo
129304002
resección
acción
32
Herramienta de enlazado de términos clínicos
33. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
49795001
neumonectomía
neumonectomía total
Técnica léxico-estructural
“resección
del pulmón”
Término clínico
Ejemplo: Estimación de la similitud entre el término de búsqueda
“resección del pulmón” y el concepto “neumonectomía" (49795001)
181216001
pulmón
parte del cuerpo
129304002
resección
acción
Similitud léxica?
Similitud léxica?
33
Herramienta de enlazado de términos clínicos
34. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
34
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica
Coseno
Puntuación
Estructural
Rel. Método
Puntuación
Estructural
Rel. Parte
Cuerpo
resección
amplia quiste
0.7 0.82 0.7 0.8
resección
neoplasia
0.8 0.66 0.78 0.75
resección
quiste
1.0 1.0 0.53 0.86
resección
quiste bazo
0.9 0.82 0.8 0.89
…. … … … …
EXTIRPACIÓN
QUISTE!
EXTIRPACIÓN
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
Ranking de puntuaciones de conceptos
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
35. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
35
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica
Coseno
Puntuación
Estructural
Rel. Método
Puntuación
Estructural
Rel. Parte
Cuerpo
resección
amplia quiste
0.7 0.82 0.7 0.8
resección
neoplasia
0.8 0.66 0.78 0.75
resección
quiste
1.0 1.0 0.53 0.86
resección
quiste bazo
0.9 0.82 0.8 0.89
…. … … … …
EXTIRPACIÓN
QUISTE!
EXTIRPACIÓN
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
Ranking de puntuaciones de conceptos
¿Cómo seleccionar un único concepto relevante?
¿Cómo seleccionar el conjunto de conceptos para
hacer recomendaciones al experto?
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
36. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
36
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica
Coseno
Puntuación
Estructural
Rel. Método
Puntuación
Estructural
Rel. Parte
Cuerpo
resección
amplia quiste
0.7 0.82 0.7 0.8
resección
neoplasia
0.8 0.66 0.78 0.75
resección
quiste
1.0 1.0 0.53 0.86
resección
quiste bazo
0.9 0.82 0.8 0.89
…. … … … …
Ranking de puntuaciones de conceptos
¿Cómo seleccionar un único concepto relevante?
¿Cómo seleccionar el conjunto de conceptos para
hacer recomendaciones al experto?
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Desambiguación
Concepto(s)
equivalente(s)
SNOMED-CTEXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
37. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Desambiguación
1. Reglas creadas manualmente
2. Algoritmos de aprendizaje automático"
• Aprendizaje supervisado: máquinas de soporte vectorial
• Librería Kernlab del lenguaje estadístico R
• Conjunto de entrenamiento creado por expertos
Dos estrategias:
37
Herramienta de enlazado de términos clínicos
38. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
38
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Concepto
evaluado
Puntuación
Métrica
Levenshtein
Puntuación
Métrica
Coseno
Puntuación
Estructural
Rel. Método
Puntuación
Estructural
Rel. Parte
Cuerpo
resección
amplia
quiste
0.7 0.82 0.7 0.8
resección
neoplasia
0.8 0.66 0.78 0.75
resección
quiste
1.0 1.0 0.53 0.86
resección
quiste bazo
0.9 0.82 0.8 0.89
…. … … … …
Ranking de puntuaciones de conceptos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Desambiguación
Concepto(s)
equivalente(s)
SNOMED-CT
EXTIRPACIÓN QUISTE!
EXTIRPACIÓN TUMOR!
RESECCIÓN QUISTE!
RESECCIÓN TUMOR
LA EXTIRPACIÓN !
DEL QUISTE
Concepto SNOMED-CT
Final
428297005
resección quiste
“LA EXTIRPACIÓN DEL QUISTE”
428297005
resección quiste
Enlace
39. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Evaluación
Objetivo:
Analizar el rendimiento del método y compararlo con dos
buscadores de SNOMED-CT estado del arte:
• Buscador de la Librería Nacional de Medicina de EEUU (NLM).
• Buscador ITServer de la empresa Indizen.
!
39
Herramienta de enlazado de términos clínicos
40. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Conjunto de evaluación
Usamos un glosario de términos publicado por la Sociedad
Española de Anatomía Patológica.
• Para los experimentos: 300 términos en español
relacionados con procedimientos de biopsias.
40
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de entrada
Concepto SNOMED-CT "
asignado por experto
biopsia de miocardio biopsia de miocardio (387828005)
masectormía total masectomía simple (172043006)
esofaguectomía parcial resección subtotal del esófago (3980006)
…. …
Extracto del conjunto de evaluación
41. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Dos experimentos:"
• Experimento 1: Evalúa la capacidad de los 3 buscadores para
enlazar automáticamente términos con un concepto.
41
Herramienta de enlazado de términos clínicos
• Experimento 2: Evalúa la capacidad de los 3 buscadores para
recomendar/sugerir varios conceptos a un usuario experto.
42. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Resultados
• Experimento 1: Evalúa la capacidad de los buscadores para
enlazar automáticamente términos con un concepto.
Precisión
Recall
0 22,5 45 67,5 90
51
88
40
90
32
85Buscador NLM
Buscador ITServer
Perfil automático de
nuestro método
Los buscadores pueden devolver como máximo 1 concepto
42
Herramienta de enlazado de términos clínicos
43. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
• Experimento 2: Evalúa la capacidad de los buscadores para
recomendar/sugerir varios conceptos a un usuario experto.
Los buscadores pueden devolver como máximo 5 conceptos candidatos
43
Herramienta de enlazado de términos clínicos
44. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Resultados
Recall
0 20 40 60 80
71
54
42Buscador NLM
Buscador ITServer
Perfil semi-automático
de nuestro método
• Experimento 2: Evalúa la capacidad de los buscadores para
recomendar/sugerir varios conceptos a un usuario experto.
Los buscadores pueden devolver como máximo 5 conceptos candidatos
44
Herramienta de enlazado de términos clínicos
45. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Aportaciones del método
• Combina eficientemente diferentes técnicas de búsqueda
• Incorpora técnicas novedosas para la búsqueda en SNOMED-CT
Novedosa en "
SNOMED-CT
45
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Término de
búsqueda
Normalización
Término
normalizado
Expansión del
término buscado
Términos
alternativos
Técnicas
léxicas
Técnicas
estructurales
SNOMED-CT
Ranking de
conceptos
candidatos
Desambiguación Conceptos
SNOMED-CT
Novedosa en "
SNOMED-CT
Novedosa en "
SNOMED-CT
46. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
46
Herramienta de enlazado de términos clínicos
Publicación JCR:
!
Jose L. Allones, Diego Martínez, Maria J. Taboada.
“Automated mapping of clinical terms into SNOMED-CT.
An application to codify procedures in pathology”
Journal of Medical Systems
47. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT
47
48. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
Sub-objetivo 2: Mejorar el enlazado automático entre la
información textual de arquetipos clínicos y conceptos de
SNOMED-CT
!
48
49. • Introducción
• Objetivos
• Métodos
‣ Herramienta de enlazado de términos clínicos
!
• Conclusiones
49
‣ Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
50. 50
Interfaz del arquetipo ‘Presión sanguínea’
Facilita la captura estructurada/sistemática de información!!!
Introducción
a arquetipos
51. 51
Interfaz del arquetipo ‘Presión sanguínea’
blood_pressure.
v2
Definición formal del arquetipo (adl)
Introducción
a arquetipos
52. Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
52
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
Herramienta
de enlazado
Arquetipo clínico
Conceptos SNOMED-CT "
(equivalentes al contenido
del arquetipo)
Búsqueda
53. Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
53
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
(Conceptos
SNOMED-CT)
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
Herramienta de enlazado
54. 54
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
55. 55
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
Jerarquía de términos clínicos"
Arquetipo de
respiración
56. 56
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
57. 57
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
shallow depth
normal depth
deep depth
regular rhythm
irregular rhythm
depth respiration observable
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
58. 58
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
shallow depth
normal depth
deep depth
regular rhythm
irregular rhythm
depth respiration observable
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
59. 59
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
Respiration observable
364062005
respiration observable
Concepto SNOMED-CTTérmino del arquetipo
Equiparación léxica
exacta
60. 60
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
shallow depth
normal depth
deep depth
regular rhythm
depth respiration "
observable
Enlaces
rhythm respiration "
observable
… Equiparación léxica exacta
61. 61
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
62. 62
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
Normal
364062005
skin normal
Conceptos SNOMED-CT
Término del arquetipo
Equiparaciones
parciales
364062005
normal weight
364062005
normal deep of breathing
63. 63
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
¿Cómo extraemos contextos relevantes en SNOMED-CT?"
!
Usamos la semántica de SNOMED-CT.
Extraemos los conceptos vecinos de los enlaces
creados en la búsqueda exacta.
64. 64
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
regular rhythm
Enlaces
rhythm respiration "
observable
… Equiparación léxica exacta
271626009
depth of respiration
(observable entity)
Equiparación léxica exacta
65. 65
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
regular rhythm
Enlaces
rhythm respiration "
observable
… Equiparación léxica exacta
271626009
depth of respiration
(observable entity)271626009
depth of respiration
(observable entity)
Contexto lógico del concepto depth of respiration
shallow breathing
(clinical finding)
normal depth
of breathing
(clinical finding)
deep breathing
(clinical finding)
depth of respiration
varies (clinical finding)
depth of breathing
uneven (clinical finding)
interprets
Equiparación léxica exacta
66. 66
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
ProcesamientoArquetipo "
clínico
Enlaces "
Conceptos
SNOMED-CT
Expansión
Búsqueda "
léxica exacta
Búsqueda "
léxica parcial "
en vecinos
regular rhythm
Enlaces
rhythm respiration "
observable
… Equiparación léxica exacta
271626009
depth of respiration
(observable entity)
Equiparación léxica exacta
271626009
depth of respiration
(observable entity)
Contexto lógico del concepto depth of respiration
shallow breathing
(clinical finding)
normal depth
of breathing
(clinical finding)
deep breathing
(clinical finding)
depth of respiration
varies (clinical finding)
depth of breathing
uneven (clinical finding)
interprets
Equiparación léxica parcial
67. Evaluación
Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
Conjunto de datos Enlaces
expertos
Enlaces
automáticos
67
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
68. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Etapa Precisión Recall
Búsqueda exacta 84% 66%
Búsqueda parcial en vecinos 93% 28%
Combinación 96% 76%
Resultados
68
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
69. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Etapa Precisión Recall
Búsqueda exacta 84% 66%
Búsqueda parcial en vecinos 93% 28%
Combinación 96% 76%
Resultados
~ 1.2 conceptos sugeridos por término
Técnica léxica exacta enlaza una importante proporción de términos
Técnica léxica-contextual encuentra nuevos enlaces y valida
69
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
70. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Trabajo relacionado
!
• Los buscadores genéricos de SNOMED-CT no enlazan
arquetipos.
• Hay pocas herramientas de enlazado específicas para enlazar
arquetipos con SNOMED-CT:
‣ Herramienta de Sheng Yu: Usa técnicas de Recuperación de Información.
‣ Herramienta MoST: Combina técnicas léxicas, lingüísticas y de RI.
!
70
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
71. Método de enlazado de términos clínicos con SNOMED-CT
Trabajo relacionado
Recall"
%
Número de conceptos "
por término
0 20 40 60 80
1,2
76
5
69
10
55Herramienta de Sheng Yu
Herramienta MoST
Nuestra herramienta
71
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
72. Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
Interfaz gráfica para ayudar a los expertos:
!
72
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
73. Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
73
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
Publicación JCR:
!
María Meizoso, Jose L. Allones, Diego Martínez, Maria J. Taboada.
“Semantic similaritybased alignment between clinical archetypes
and SNOMED CT: an application to observations”
International Journal of Medical Informatics
74. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
✓Sub-objetivo 2: Mejorar el enlazado automático entre la
información textual de arquetipos clínicos y conceptos de
SNOMED-CT
!
74
75. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
✓Sub-objetivo 2: Mejorar el enlazado automático entre la
información textual de arquetipos clínicos y conceptos de
SNOMED-CT
• Objetivo general: Mejorar los procesos de recuperación
de información en almacenes de datos clínicos
75
76. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
✓Sub-objetivo 2: Mejorar el enlazado automático entre la
información textual de arquetipos clínicos y conceptos de
SNOMED-CT
• Objetivo general: Mejorar los procesos de recuperación de
información en almacenes de datos clínicos
Sub-objetivo 3: Mejorar la gestión y la búsqueda de
información en almacenes de arquetipos
76
77. • Introducción
• Objetivos
• Métodos
‣ Herramienta de enlazado de términos clínicos
‣ Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
!
• Conclusiones
77
‣ Buscador semántico para arquetipos
78. Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
78
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
Buscador
semántico
Arquetipos
relevantes
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Búsqueda
“hipertensión
arterial”
Consulta
Almacén "
de arquetipos
79. Segmentación automatizada en SNOMED-CT
Usa SNOMED-CT para enriquecer la búsqueda:
‣ Cada arquetipo es representado con un
subconjunto relevante de SNOMED-CT
‣ La consulta es enlazada con un concepto
‣ La búsqueda es a nivel de concepto (No léxica)
Buscador semántico para repositorios de arquetipos
79
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
80. Segmentación automatizada en SNOMED-CT
El buscador incluye tres procesos importantes:
Buscador semántico para repositorios de arquetipos
80
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de subconjuntos
de SNOMED-CT asociados a
arquetipos
Enlazado de la consulta
textual con un concepto de
SNOMED-CT
Búsqueda del concepto
enlazado en los
subconjuntos
81. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
81
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
82. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Subconjunto / Segmento "
de SNOMED-CT
SNOMED-CT
82
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
83. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
83
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
84. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
Respiration
Depth
Shallow
Normal
Deep
...
Jerarquía de términos
asociada al arquetipo
Conceptos SNOMEDEnlaces
Rhythm
respiration observable
(observable entity)
deep breathing
(clinical finding)
depth of respiration
(observable entity)
rhythm of respiration
(observable entity)
normal breathing
(clinical finding)
shallow breathing
(clinical finding)
Etapa de enlazado
Etapa de enlazado
84
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
85. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Conceptos SNOMED
respiration observable
(observable entity)
deep breathing
(clinical finding)
depth of respiration
(observable entity)
rhythm of respiration
(observable entity)
normal breathing
(clinical finding)
shallow breathing
(clinical finding)
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
respiratory pattern
(observable entity)
Etapa de segmentación
85
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
86.
!
respiratory pattern"
(observable entity)
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentaciónEtapa de segmentación
86
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
87. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Relación jerárquica
!
respiration observable"
(observable entity)
!
respiratory pattern"
(observable entity)
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
Clinical history/examination "
observable (observable entity)
Etapa de segmentación
87
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
88. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
!
Relación jerárquica
depth of respiration"
(observable entity)
!
respiration observable"
(observable entity)
!
respiratory pattern"
(observable entity)
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
Clinical history/examination "
observable (observable entity)
Etapa de segmentación
88
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
89. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
!
Relación jerárquica
depth of respiration"
(observable entity)
!
respiration observable"
(observable entity)
!
respiratory pattern"
(observable entity)
Hypoventilation
(finding)
Arquetipo
Etapa de enlazado
Enlaces
Conceptos SNOMED-CT
SNOMED-CT
Subconjunto de SNOMED-CT
Etapa de segmentación
Relación lógica
Clinical history/examination "
observable (observable entity)
Etapa de segmentación
89
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
90. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Subconjunto de SNOMED-CT
Representa la semántica del arquetipo!
SNOMED-CT
90
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
91. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
Subconjunto asociado al "
arquetipo ‘respiration’
Subconjunto asociado al "
arquetipo ‘blood pressure’
Subconjunto asociado"
al arquetipo ‘weight’
91
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
SNOMED-CT
92. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
92
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de
la consulta
Búsqueda "
por conceptos
93. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
“hipertensión
arterial”
Concepto SNOMED-CT
Consulta
Método de
enlazado
38341003
hipertensión arterial"
tensión arterial elevada"
presión arterial alta"
93
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de
la consulta
Búsqueda "
por conceptos
94. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
94
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
95. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
SNOMED-CT
Subconjunto asociado al "
arquetipo ‘respiration’ Subconjunto asociado al "
arquetipo ‘blood pressure’
Subconjunto asociado "
al arquetipo ‘weight’
Concepto SNOMED-CT
enlazado
?
?
?
“hipertensión
arterial”
Método de
enlazado
38341003
hipertensión arterial"
tensión arterial elevada"
presión arterial alta"
95
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
Extracción de
subconjuntos
Enlazado de la
consulta
Búsqueda "
por conceptos
96. Segmentación automatizada en SNOMED-CTBuscador semántico para repositorios de arquetipos
55 términos médicos"
Nuestro "
buscador"
Profesionales
médicos
Arquetipos !
relevantes
Gold standard
Evaluación"
Buscadores
basados en
palabras claves"
Resultados!
(arquetipos)
Ejemplos:!
“respiratory frequency”!
“respiratory sounds”
Resultados!
(arquetipos)
Evaluación
96
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
97. Resultados
Precisión "
%
Recall "
%
0 25 50 75 100
69
97
40
96!
Buscador basado
en palabras claves
Buscador semántico
Buscador semántico para repositorios de arquetipos
97
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
98. Precisión "
%
Recall "
%
0 25 50 75 100
69
97
40
96
!
Buscador basado
en palabras claves
Buscador semántico
!
El buscador semántico:
✓ toma ventaja de la sinonimia y las relaciones de SNOMED-CT
✓ puede detectar arquetipos con términos similares, términos
más generales y más específicos que la consulta…"
!
!
!
Buscador semántico para repositorios de arquetipos
98
Buscador semántico para almacenes de arquetipos
99. Método de enlazado de arquetipos clínicos con SNOMED-CT
99
Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
Publicación JCR:
!
Jose L. Allones, Maria J. Taboada, Diego Martínez, Raimundo Lozano y María J. Sobrido
“SNOMED CT module-driven clinical archetype management”
Journal of Biomedical Informatics
100. Objetivo específico
• Objetivo general: Mejorar el enlazado automático entre
información clínica (textual) y terminologías.
✓Sub-objetivo 1: Mejorar el enlazado automático entre términos
clínicos en lenguaje natural y conceptos de SNOMED-CT.
✓Sub-objetivo 2: Mejorar el enlazado automático entre la
información textual de arquetipos clínicos y conceptos de
SNOMED-CT
• Objetivo general: Mejorar la búsqueda y el acceso en
conjuntos de datos clínicos.
✓Sub-objetivo 3: Mejorar la gestión y la búsqueda de
información en los almacenes de arquetipos
100
101. • Conclusiones
101
• Introducción
• Objetivos
• Métodos
‣ Herramienta de enlazado de términos clínicos
‣ Herramienta de enlazado de arquetipos clínicos
‣ Buscador semántico parar arquetipos
102. Conclusiones
Consenso actual: las terminologías clínicas deben
integrarse progresivamente en la HCE
Interoperabilidad ReutilizaciónEstandarización
Problema: La integración es compleja y costosa
Se necesitan metodologías automáticas que faciliten la
integración!!
102
103. Conclusiones
Consenso actual: las terminologías clínicas deben
integrarse progresivamente en la HCE
Interoperabilidad ReutilizaciónEstandarización
Problema: La integración es compleja y costosa
Se necesitan metodologías automáticas que faciliten la
integración!!
103
104. Conclusiones
Contribuciones
Métodologías para el enlazado automático con SNOMED-CT"
• Una especializada en arquetipos. Otra propósito más general.
• Para términos en español y en inglés.
• Combinan técnicas de búsqueda de conceptos.
• Incluyen técnicas novedosas (p.e. sinonimia, uso de
información contextual y estructural)
• Mejoran el rendimiento de herramientas similares evaluadas.
104
105. Conclusiones
Contribuciones
Métodologías para el enlazado automático con SNOMED-CT"
• Una especializada en arquetipos. Otra propósito más general.
• Para términos en español y en inglés.
• Combinan técnicas de búsqueda de conceptos.
• Incluyen técnicas novedosas (p.e. sinonimia, uso de
información contextual y estructural)
• Mejoran el rendimiento de herramientas similares evaluadas.
105
106. Conclusiones
Contribuciones
Métodologías para el enlazado automático con SNOMED-CT"
• Una especializada en arquetipos. Otra propósito más general.
• Para términos en español y en inglés.
• Combinan técnicas de búsqueda de conceptos.
• Incluyen técnicas novedosas (p.e. sinonimia, uso de
información contextual y estructural)
• Mejoran el rendimiento de herramientas similares evaluadas.
106
107. Conclusiones
Contribuciones
Métodologías para el enlazado automático con SNOMED-CT"
• Una especializada en arquetipos. Otra propósito más general.
• Para términos en español y en inglés.
• Combinan técnicas de búsqueda de conceptos.
• Incluyen técnicas novedosas (p.e. sinonimia, uso de
información contextual y estructural)
• Mejoran el rendimiento de herramientas similares evaluadas.
107
108. Conclusiones
Contribuciones
Métodologías para el enlazado automático con SNOMED-CT"
• Una especializada en arquetipos. Otra propósito más general.
• Para términos en español y en inglés.
• Combinan técnicas de búsqueda de conceptos.
• Incluyen técnicas novedosas (p.e. sinonimia, uso de
información contextual y estructural)
• Mejoran el rendimiento de herramientas relacionadas.
108
109. Conclusiones
Contribuciones
Buscador semántico para almacenes de arquetipos:
• Usa SNOMED-CT para gestionar y buscar en el repositorio
• Incluye un método novedoso para anotar automáticamente
los arquetipos con subconjuntos relevantes de SNOMED-CT
• Aprovecha la sinonimia y las relaciones semánticas de
SNOMED-CT para mejorar la búsquedas en los repositorios
• Mejora el rendimiento de los buscadores actuales
(basados en palabras clave).
109
110. Conclusiones
Contribuciones
Buscador semántico para repositorios de arquetipos:
• Usa SNOMED-CT para gestionar y buscar en el repositorio
• Incluye un método novedoso para anotar automáticamente
los arquetipos con subconjuntos relevantes de SNOMED-CT
• Aprovecha la sinonimia y las relaciones semánticas de
SNOMED-CT para mejorar la búsquedas en los repositorios
• Mejora el rendimiento de los buscadores actuales
(basados en palabras clave).
110
111. Conclusiones
Contribuciones
Buscador semántico para repositorios de arquetipos:
• Usa SNOMED-CT para gestionar y buscar en el repositorio
• Incluye un método novedoso para anotar automáticamente
los arquetipos con subconjuntos relevantes de SNOMED-CT
• Aprovecha la sinonimia y las relaciones semánticas de
SNOMED-CT para mejorar la búsquedas en los repositorios
• Mejora el rendimiento de los buscadores actuales
(basados en palabras clave).
111
112. Conclusiones
Contribuciones
Buscador semántico para repositorios de arquetipos:
• Usa SNOMED-CT para gestionar y buscar en el repositorio
• Incluye un método novedoso para anotar automáticamente
los arquetipos con subconjuntos relevantes de SNOMED-CT
• Aprovecha la sinonimia y las relaciones semánticas de
SNOMED-CT para mejorar la búsquedas en los repositorios
• Mejora el rendimiento de los buscadores actuales
(basados en palabras clave).
112
113. Conclusiones
Lecciones aprendidas
• La búsqueda/enlazado de conceptos con SNOMED-CT
es complejo y consume mucho tiempo.
• Técnicas léxicas no son suficientes.
• Es necesario combinar técnicas con distintos enfoques.
• Las metodologías automáticas son necesarias, pero
también la revisión experta de los enlaces.
• Potencial de la información enlazada con terminologías.
Facilita la reutilización y recuperación de la información
113
114. Conclusiones
Lecciones aprendidas
• La búsqueda/enlazado de conceptos con SNOMED-CT
es complejo y consume mucho tiempo.
• Técnicas léxicas no son suficientes.
• Es necesario combinar técnicas con distintos enfoques.
• Las metodologías automáticas son necesarias, pero
también la revisión experta de los enlaces.
• Potencial de la información enlazada con terminologías.
Facilita la reutilización y recuperación de la información
114
115. Conclusiones
Lecciones aprendidas
• La búsqueda/enlazado de conceptos con SNOMED-CT
es complejo y consume mucho tiempo.
• Técnicas léxicas no son suficientes.
• Es necesario combinar técnicas con distintos enfoques.
• Las metodologías automáticas son necesarias, pero
también la revisión experta de los enlaces.
• Potencial de la información enlazada con terminologías.
Facilita la reutilización y recuperación de la información
115
116. Conclusiones
Lecciones aprendidas
• La búsqueda/enlazado de conceptos con SNOMED-CT
es complejo y consume mucho tiempo.
• Técnicas léxicas no son suficientes.
• Es necesario combinar técnicas con distintos enfoques.
• Las metodologías automáticas son necesarias, pero
también la revisión experta de los enlaces.
• Potencial de la información enlazada con terminologías.
Facilita la reutilización y recuperación de la información
116
117. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
117
118. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
118
119. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
119
120. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
120
121. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
121
122. Limitaciones y Trabajo futuro
• No se ha conseguido la automatización completa del enlazado.
• No se ha considerado la post-coordinación.
• No se ha tratado la anotación de textos largos (p.e. abstracts,
registros no estructurados de pacientes).
• Pocos conjuntos de datos disponibles para la evaluación.
• No se han creado interfaces o servicios web para facilitar el
acceso a las herramientas.
• Falta de transferencia
No se han integrado las herramientas en entornos prácticos
(p.e. en sistemas de información de hospitales o repositorios públicos de arquetipos)
122
123. Métodos semánticos automatizados de
apoyo a la gestión y a la interoperabilidad
de la información clínica
Jose Luis Iglesias Allones
Departamento de Electrónica y Computación
Universidad de Santiago de Compostela
Noviembre de 2014
123