Rumo a um Modelo para Interoperabilidade de Registros de Saúde Pessoal

A tecnologia da informação em saúde, aplicada ao registro eletrônico de saúde (EHR), evoluiu com a adoção de padrões para definir registros de saúde dos pacientes. No entanto, existem muitos padrões para definir tais dados, dificultando a comunicação entre diferentes prestadores de serviços de saúde. Mesmo com padrões adotados, os pacientes muitas vezes precisam fornecer repetidamente suas informações de saúde quando são atendidos em diferentes locais. Este problema dificulta a adoção do registro de saúde pessoal (PHR), com os registros de saúde dos pacientes sob seu próprio controle. Portanto, o objetivo deste artigo é propor um modelo de interoperabilidade para o uso de PHR. A metodologia consistiu em prototipar um modelo de aplicação chamado OmniPHR, para avaliar a estruturação da interoperabilidade semântica e a integração de diferentes padrões de saúde, utilizando um banco de dados real de pacientes anonimizados. Avaliamos dados de saúde de um banco de dados hospitalar com 38.645 prontuários médicos de pacientes adultos processados utilizando diferentes padrões, representados pelos modelos de referência openEHR, HL7 FHIR e MIMIC-III. O OmniPHR demonstrou a viabilidade de proporcionar interoperabilidade por meio de uma ontologia padrão e inteligência artificial com processamento de linguagem natural (NLP). Embora as primeiras execuções tenham alcançado um F1-score de 76,39% e exigissem re-treinamento do processo de aprendizado de máquina, a pontuação final foi de 87,9%, apresentando uma maneira de obter os dados originais de diferentes padrões em um único formato. Ao contrário de outros modelos, o OmniPHR apresenta uma visão unificada, estrutural semântica e atualizada de PHR para pacientes e prestadores de serviços de saúde. Os resultados foram promissores e demonstraram a possibilidade de subsidiar a criação de regras de inferência sobre possíveis problemas de saúde dos pacientes ou prevenir futuros problemas.