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1 XIII Encontro Nacional de Pesquisa em C. da Informação - XIII ENANCIB 2012 GT 11: Informação e Saúde MODELAGEM ONTOLÓGICA DE SISTEMAS DE REGISTRO ELETRÔNICO DE SAÚDE Modalidade de apresentação: Pôster Marcello Peixoto Bax - ECI UFMG Christiano Pessanha - ECI UFMG Abstract. The article describes ongoing research that seeks to adapt the electronic health record system CommuniMed (CMed) to the OpenEHR specification. This adjustment will bring benefits such as: (1) use of repositories of archetypes modeled and validated by experts in the medical field; (2) separation of information and knowledge concerns by the creation of archetypes as defined by the ontology CIR. The research aims to elucidate the advantages of using ontologies as a guide for modeling of clinical data, as well as clarify the possibility of implementing the openehr standard in CMed system platform. Resumo. O artigo descreve pesquisa em andamento que procura adequar o sistema de registros eletrônicos de saúde CommuniMed (CMed) às especificações do padrão OpenEHR. Tal adequação trará benefícios como: (1) uso de repositórios de arquétipos modelados e validados por especialistas no domínio médico; (2) separação entre domínio de informação e de conhecimento pela criação de arquétipos segundo a definição da ontologia C.I.R.. A pesquisa visa incorporar as vantagens do uso de ontologias como guia para modelagem dos dados clínicos, bem como aclarar as possibilidades de implementação do padrão OpenEHR na plataforma CMed. 1. Introdução O Registro Eletrônico de Saúde (R.E.S.) do paciente serve para que os profissionais da saúde recuperarem fatos clínicos de forma sistemática, reduzindo erros e tornando o tratamento mais ágil. Com efeito, o uso de fichas de papel leva à ocorrências indesejáveis (Massad, 2003): ilegibilidade, ambiguidade, equívocos de leitura, ausência e perda de informações etc. O advento de novas tecnologias de informação permitiu melhor registrar informações em saúde, trazendo o desafio da distribuição dos registros em diferentes hospitais e clínicas, tornando necessária a interoperabilidade entre esses sistemas. O padrão OpenEHR 1 (Beale, 2008) busca solucionar tal demanda, ao modelar conhecimentos clínicos reutilizáveis e externos ao código do software, padronizando a organização dos dados de domínio. A melhor separação entre Tecnologia (TI) e domínio facilita sua gestão pelos profissionais de saúde, sem interferir nos códigos do sistema. Este é o caso do sistema CMed 2 que, desenvolvido em tecnologia web (Plone 3 ) necessita adaptar- 1 2 Fundação openehr CMed, Site Institucional - demo.communimed.com.br

2 se às especificações do padrão mencionado. Esse sistema serve de arcabouço para prova de conceitos pesquisados na área de gestão da informação em saúde na Escola de Ciência da Informação da UFMG. A pesquisa relatada aqui 4 propõe, inicialmente, verificar se os modelos (de referência e de arquétipos) do OpenEHR podem ser expressos na ferramenta Archetypes (Plone), base do CMed. Respondida a questão da comparação dos formalismos sintáticos e semânticos do Plone/Archetypes (P/A) e do OpenEHR, abre-se caminho para a desejável criação/utilização de estruturas de dados compatíveis com o padrão pelo CMed. O desenvolvimento do artigo dar-se-á da seguinte maneira: a Seção dois trabalha os conceitos de ontologia, interoperabilidade semântica e apresenta os fundamentos do modelo de informação e conhecimento do padrão OpenEHR. A Seção três apresenta o CMed. A Seção quatro discute o CMed posicionando-o frente ao problema da adaptação ao padrão OpenEHR. A Seção cinco apresenta as conclusões do artigo. 2. Interoperabilidade Semântica, Ontologias e o Padrão OpenEHR A organização dos conceitos, o reuso do conhecimento clínico, bem como a integração semântica que possibilita a interoperabilidade entre os sistemas é feita através do desenvolvimento de ontologias, que contextualizam os dados e lhes dão significação fundamentada e formal. Se um R.E.S. registrar que um paciente apresenta alergia, este dado possuirá o mesmo significado do termo alergia da ontologia. Deve haver um mapeamento correto e consistente entre dados do modelo de informação e os conceitos da ontologia (Cannoy; Yier, 2009). Uma ontologia (Gruber, 1995), retira a ambiguidade da linguagem natural permitindo, através de um vocabulário pré-definido, a criação de um canal de comunicação preciso entre aplicativos que passam a compartilhar significações comuns a respeito de um domínio (Gasevic et. ali. 2006). Há necessidade de fundamentação teórica robusta nos modelos de informação clínica para garantir requisitos como interoperabilidade, computabilidade, escalabilidade, viabilidade econômica e desempenho. A fundamentação formal do modelo OpenEHR parte de 3 Plone. É um sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS, de Content Management System) escrito na linguagem Python e que roda sobre Servidor de Aplicações Zope. Página institucional. 4 Discussão inicial da pesquisa apresentada em (BAX; PESSANHA, 2011).

3 uma ontologia. A ontologia clínica descrita por Beale (2007) fundamenta a informação que é criada no processo clínico (cf. Figura 1) Figura 1 Informações criadas pelo profissional de saúde. Fonte - Beale (2007) A Figura 1 mostra os cinco tipos de informação advindas do processo de atendimento ao paciente. A partir daí Beale (2007) propõe a ontologia CIR (Clinical Investigator Record), que situa a informação com respeito às categorias: administrativa (admin information) e de cuidado (care information) (Figura 2). Figura 2 Ontologia da informaçã o clínica (CIR). Fonte - Beale (2007) Co m as categorias da ontologia CIR, pode-se classificar entradas para representar conceitos clínicos, como nos exemplos abaixo: Frequência cardíaca: observação Resultado de laboratório: observação Classificação da gravidade do estado do paciente (Triagem): avaliação Avaliação de disfunção neurológica: avaliação

4 Ordem para realização de exames de laboratório: instrução Administração de substâncias: ação A ontologia CIR provê a base para as classes do modelo de referência do OpenEHR. Trata-se de um modelo genérico, que permite registrar a informação ("crua"), porém sem a especificação semântica dos conceitos clínicos particulares, muito dinâmicos para serem modelados a priori. Especificando restrições sobre os elementos constituintes do modelo de referência, tem-se o modelo de arquétipos do padrão OpenEHR, que representa conceitos clínicos particulares. Ao contrário do modelo de referência que reside dentro do software, os arquétipos são externos. Estes últimos são expressos como restrições impostas sobre o modelo de informação (genérico) e formam o modelo de conhecimento. O padrão habilita, assim, o corpo médico a determinar as características dos registros clínicos mais adequadas às suas necessidades. Há a separação entre a atividade dos especialistas de domínio na criação dos arquétipos que irão compor as bases de conhecimento clínico (Figura 3). Uma vez criados os repositórios de arquétipos, estes podem ser utilizados pelos desenvolvedores de sistemas R.E.S.. Figura 3 Construção de Arquétipos por Especialistas Fonte - Gutiérrez; Carrasco (2007) O modelo de conhecimento, portanto, posiciona o sistema no nível ontológico (nível de abstração do mundo real) e fomenta a reutilização dos arquétipos definidos pelos especialistas de domínio. Propõe-se, assim, uma solução possível para a heterogeneidade das informações em saúde. Sistemas de R.E.S. baseados em arquétipos podem ser atualizados sob a supervisão mais direta de equipes médicas, sem gerar interrupções no sistema.

5 3. O Sistema CMed: Interoperabilidade via OpenEHR O CMed gerencia documentos estruturados que compõem o R.E.S. do paciente. Usa templates que renderizam formulários que originam documentos (como "visita inicial", "retorno" etc.) que estruturam dados clínicos. Pela internet o paciente verifica disponibilidades de horário, solicita agendamento, consulta seu prontuário etc. O sistema se beneficia do potencial em gestão de informação do Plone com inúmeras funcionalidades apropriadas à tarefa. A título de exemplo merecem destaque: separação conteúdo/apresentação; gestão de usuários; busca, indexação e navegação com meta-dados, workflow etc. Interessante neste cenário de implementação do OpenEHR é a utilização do banco de dados orientado a objetos ZODB que permite que os dados reflitam as estruturas dos objetos. Em um banco de dados relacional essa correspondência não ocorre. Dentre as características do Plone, a de maior relevância para a verificação das hipóteses e objetivos especificados aqui é a criação de novos tipos de conteúdo (documentos, imagens ou qualquer outro tipo de conteúdo no site) via Archetypes. Essa ferramenta Plone automatiza tarefas repetitivas de programação. Ela gera automaticamente novos tipos de conteúdo com atributos a partir de declarações em alto nível de abstração. Essas declarações compõem um conjunto de campos que expressam a definição de um tipo. Os campos declaram várias restrições, tais como: permissão de leitura, indexação, validadores e detalhes de visualização via widgets etc. Conforme destacado por Bax (2004), o Plone facilita a implementação de documentos médicos por separar de forma clara as camadas de comportamento, estrutura, apresentação e conteúdo (conhecimento). A adaptação da plataforma Plone do CMed ao padrão OpenEHR, sendo que este último encontra-se implementado em outras tecnologias (linguagem de programação e modelo de banco de dados), torna necessário expressar seus arquétipos em Plone/Archetypes. Há então o desafio do mapeamento do padrão para outra plataforma tecnológica. 4. Metodologia A pesquisa visa trazer ao CMed as vantagens do uso de ontologias para guiar a modelagem dos dados clínicos, promovendo o seu reuso e a interoperabilidade dos sistemas, bem como aclarar as possibilidades de implementação do OpenEHR na plataforma Plone. Nota-se que se fosse apenas o caso de gerar mensagens interoperáveis usando o OpenEHR não seria necessário que o modelo de dados do sistema CMed espelhasse seu modelo de referência.

6 Entretanto, o modelo de referência do padrão não está sozinho, ele é acompanhado dos arquétipos que restringem os dados em estruturas de informação específicas do domínio. A pesquisa busca, portanto, revelar os detalhes do mapeamento de tais restrições do modelo de referência OpenEHR para o Plone/Archetypes, respondendo à questão crucial: é possível expressar em Plone as restrições propostas no padrão OpenEHR? Torna-se, portanto, necessário detalhar se (e como) o modelo utilizado no CMed é capaz de implementar, via Plone/Archetypes, arquétipos no formato do padrão OpenEHR. A pesquisa vai explicitar a relação entre o modelo de referência/modelo de arquétipos OpenEHR e o Plone/Archetypes. Seu desdobramento passa pelas seguintes etapas: (1) Explicitar modelos de informação (referência) e de conhecimento do OpenEHR, analisando e aclarando as restrições para definição de arquétipos; (2) De modo equivalente, deve-se explicitar a sintaxe referente à criação de novos tipos em Plone/Archetypes; (3) Após as explicitações, deve-se procurar verificar a possibilidade da existência de uma correspondência das restrições do padrão OpenEHR para se criar os arquétipos em Plone/Archetypes, passo essencial para representar arquétipos OpenEHR ; (4) Verificar a possibilidade de representar estruturas com alto nível de componentização numa hierarquia complexa (OpenEHR) no Plone/Archetypes; (5) Verificar se tal capacidade a representação no Plone/Archetypes é escalável na medida do aumento da complexidade de um arquétipo representado e, principalmente, se há algum limite tecnológico imposto pela plataforma para a representação deste aumento de complexidade dos arquétipos representados. Se não há um limite superior (teórico ou prático) para o aumento da complexidade nos arquétipos, pode-se mostrar que, para cada incremento de complexidade no arquétipo criado, existe correspondente possibilidade representacional via Plone/Archetypes. 5. Conclusão O artigo apresentou uma pesquisa que busca adequar o sistema de registros eletrônicos CMed ao padrão OpenEHR, permitindo-lhe a interoperabilidade e o reuso de conhecimento médico validado por especialistas. Detalhes do modelo de informação e de conhecimento do padrão OpenEHR foram apresentados, assim como as características da plataforma Plone/CMed diretamente relacionadas aos objetivos almejados. Em seguida, os passos da metodologia proposta para se obter os resultados desejados foram especificados. Após a conclusão desta etapa

7 de mapeamento, testes utilizando arquétipos validados 5, associados a formulários no CMed poderão ser feitos, assim como verificações de consultas no banco de dados orientado a objetos ZODB. 6. Referencias BAX, M. P.; AUGSTEN, E. A Two-level Modeling and Implementation Approach for CDA Using Plone/Archetypes. In: 2nd Int. Conf. on CDA, Acapulco, BAX, M. P.; PESSANHA, C. P. Dos arquétipos ISO ao Plone Archetypes: interoperabilidade semântica no sistema de registros médicos eletrônico CommuniMed via norma iso In: XII ENANCIB, 2011, Brasilia. BEALE, Thomas; HEARD, S. An Ontology-based Model of Clinical Information. MEDINFO Proceedings of the 12th World Congress on Health Informatics. BEALE, T.; HEARD, S. OpenEHR architecture overview. OpenEHR, MASSAD, Eduardo et.al. O Prontuário Eletrônico do Paciente na Assistência, Informação e Conhecimento Médico. São Paulo, CANNOY, S. D.; IYER, L. Semantic Web Standards and Ontologies in the Medical Sciences and Healthcare. In: TAN, J. (Org). Medical Informatics Concepts, methodologies, tools, and applications p GRUBER, T. R. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing. International Journal of Human-Computer Studies, Volume 43, Issue 5-6 Nov./Dec. 1995, p GUTIÉRREZ, P. P.; CARRASCO, L. Open EHR-Gen Framework Generador de sistemas normalizados de historia clínica electrónica basados en el estándar OpenEHR. Disponível em:<http://open-ehr-gen-framework.googlecode.com/files/presentacion_open_ehr_gen_frame work.pdf>. Acesso em: 15 out Repositório de arquétipos OpenEHR:

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