Kainos Health
Data Readiness en salud

Tener datos no significa tener datos utilizables.

Las organizaciones de salud acumulan información durante años. El problema aparece cuando esa información necesita intercambiarse, analizarse, reutilizarse o convertirse en parte de una arquitectura más estructurada. Preparamos los datos existentes para que puedan cumplir ese propósito.

Datos existentes

Los datos pueden existir y aun así no estar listos para utilizarse.

Conceptos iguales redactados distinto

Mismo diagnóstico o examen registrado con múltiples variaciones de texto libre o abreviaturas locales.

Campos y esquemas inconsistentes

Tipos de datos variables entre versiones de bases de datos o módulos hospitalarios.

Sistemas de codificación divergentes

Uso simultáneo de tablas internas, CIE-9, CIE-10, o códigos no estandarizados.

Datos faltantes y duplicados

Registros incompletos o registros paralelos creados por falta de validación de identidad en el ingreso.

Identidades fragmentadas

El mismo paciente posee diferentes identificadores en el HIS, LIS, RIS y sistema de facturación.

Fuentes distribuidas sin verdad central

Información asistencial dispersa en múltiples repositorios sin una fuente oficial definida.

Antes de mover, analizar o automatizar datos, hay que saber qué significan y en qué estado están.
Preparación

Convertimos datos existentes en una base que se puede reutilizar.

Ocho dimensiones de acondicionamiento de datos clínicos antes de su consumo.

Inventario de fuentes y diagnóstico

Mapeo completo de repositorios, bases de datos y archivos existentes para evaluar volumen, estructura y nivel de recuperabilidad.

Evaluación y limpieza de calidad

Identificación sistemática de valores atípicos, inconsistencias, datos faltantes y eliminación de registros duplicados.

Normalización y semántica clínica

Mapeo de textos libres y códigos locales a terminologías estándares internacionales (SNOMED CT, LOINC, CIE-10/11).

Modelado y estandarización

Estructuración de la información clínica en modelos reutilizables según el propósito final (FHIR, OMOP CDM o modelos longitudinales).

Resolución de identidad de paciente

Vinculación de registros asistenciales utilizando reglas de coincidencia determinísticas y probabilísticas (MPI).

Gobierno mínimo y linaje de datos

Definición de reglas de custodia, responsabilidad de la fuente de verdad y trazabilidad de las transformaciones aplicadas.

Propósito

No se preparan los datos igual para todos los usos.

Para Intercambio e Integración

Perfiles FHIR R4 & APIs

Estructuración de recursos FHIR optimizada para intercambio dinámico de información entre aplicaciones asistenciales y organizaciones.

Para Historia Clínica Longitudinal

Modelos longitudinales / openEHR

Organización de registros clínicos centrados en el paciente a lo largo del tiempo, independientes del proveedor del software.

Para Analítica e Investigación

OMOP Common Data Model

Normalización de datos en el modelo de datos común OMOP para análisis poblacional, estudio de cohortes y uso secundario.

Para Nuevas Capacidades Digitales

Capas estructuradas de datos

Base de datos limpia, gobernada e identificada preparada para ser consumida por modelos analíticos avanzados o herramientas de soporte a la decisión.

Primero definimos para qué deben servir los datos. Después decidimos cómo estructurarlos.
Resultado

Datos preparados para construir sobre ellos.

Infraestructura de datos utilizables que soporta intercambio, analítica y evolución digital.

Infraestructura de datos utilizable
04

INFRAESTRUCTURA 04 · Capacidad analítica y secundaria

Datos preparados para OMOP CDM, cohortes de investigación y analítica poblacional.

OMOPCohortesAnalítica
03

INFRAESTRUCTURA 03 · Intercambio estándar

Exposición de datos limpios a través de perfiles FHIR R4 y servicios web.

FHIR R4APIs
02

INFRAESTRUCTURA 02 · Registro longitudinal unificado

Historia clínica estructurada con identidad de paciente resuelta.

MPILongitudinal
01

INFRAESTRUCTURA 01 · Semántica normalizada

Vocabularios estandarizados con SNOMED CT, LOINC y tablas de equivalencia.

SNOMED CTLOINCCalidad
«Data Readiness convierte datos existentes en una infraestructura sobre la que se puede construir.»
«Si sus datos existen pero todavía cuesta utilizarlos, el problema probablemente empieza antes de la tecnología que quiere implementar.»
Contacto

¿Listo para preparar sus datos clínicos?

Evaluemos el estado de sus datos y definamos el plan para hacerlos utilizables.

Escribir por WhatsApp