Com subsídio da coordenadoria nacional de TI em saúde dos Estados Unidos, a Mayo Clinic está desenvolvendo o que pode ser a próxima geração de troca de informação em saúde (HIE, da sigla em inglês), com um grupo de prestadores de serviços de saúde da região de Minnesota (EUA). Como demonstração, a clínica irá utilizar as ferramentas que desenvolveu no programa federal SHARP, para criar novos métodos de mineração de dados do Prontuário Eletrônico do Paciente (EHR, da sigla em inglês).
?Estamos construindo um depósito de dados de paciente para o sudeste do estado de Minnesota, que irá ajudar na promessa e princípios que articulamos para nosso programa SHARP?, afirma Christopher Chute, epidemiologista da Mayo Clinic e principal pesquisador da inciativa.
A Mayo está usando o software Connect, cedido pelo governo, para estabelecer a HIE. O grupo, mundialmente famoso, está trabalhando também com o projeto Indiana Health Information Exchange, para criar um depósito de dados como o que existe em Indianápolis. ?Vamos usá-lo para fazer gerenciamento de saúde pública, agregar análises de resultados e comparar eficiência de pesquisas em encontros com diferentes prestadores de serviços de saúde com os mesmos pacientes?, explica Chute.
A diferença na abordagem da Mayo é que a instituição irá usar processamento de linguagem natural para identificar itens muito diferentes em prontuários, para que possam ser rastreados em terminologias normativas, como SNOMED CT. Essa ?interoperabilidade semântica? tornará possível criar bancos de dados que transcendem as diferenças entre vocabulários de diferentes EHRs.
Em contraste, lembra Chute, abordagens alternativas de EHR, como as encontradas no Amalga, da Microsoft, simplesmente oferecem uma forma de visualizar dados em sistemas diferentes. ?As ferramentas Amalga dão pouca atenção a normatização dos dados?, alerta. ?Basicamente, elas oferecem visualização comum da informação e facilitam a revisão em larga escala de múltiplos pacientes.?
Pesquisadores estão utilizando o software, em código aberto, de processamento de linguagem natural, da Mayo, em uma estrutura estabelecida no Watson Center, da IBM, para oferecer contexto adicional para que médicos e pesquisadores possam aproveitar melhor dados de pacientes vindos de diferentes fontes. O supercomputador Watson, que virou notícia quando venceu competidores humanos no ?Jeopardy?, usa a mesma estrutura UIMA (arquitetura de gerenciamento de informação desestruturada).
Até o momento, os cientistas da Mayo utilizaram as novas ferramentas para prontuários de 30 pacientes diabéticos do Intermoutain Healthcare e cerca de 10 mil pacientes da Mayo Clinic. Esses testes demonstraram sua habilidade de rodar os processos de ponta a ponta, contou Chute, mas não demonstrou se poderiam normatizar dados de diferentes EHRs. Este é um dos objetivos do projeto de demonstração.
As três bases do SHARP, de acordo com Chute, incluem a automação dos aspectos de mapeamento de terminologias para um glossário padrão e ?normatização sintática? de mensagens HL7 ou CCD (Continuity of Care Document) defeituosas. Em outras palavras: o novo sistema pode reparar mensagens HL7 e CCD mal formadas ao analisar a mensagem, determinar o que está errado com sua sintaxe e corrigir, para que a mensagem seja compreendida.
O terceiro ponto é o processamento de linguagem natural, que será aplicado a observações clínicas que contenham dados que não aparecem em códigos administrativos, resultados de laboratórios ou listas de medicamentos. Analisando sinais e sintomas, por exemplo, pode-se chegar a um diagnóstico muito mais preciso, avalia Chute.
No longo prazo, prevê o pesquisador, as ferramentas que a Mayo está desenvolvendo poderão ser úteis em pesquisas médicas – como para identificar candidatos aos estudos, por exemplo – e no apoio às decisões clínicas. Algum dia, acrescenta, talvez seja possível utilizar o processamento de linguagem natural na fala do médico, para que termos específicos possam ser enviados, discretamente, ao EHR. Enquanto muita pesquisa precisa ser feita antes que esse dia chegue, ele observou que o modo atual de documentação nos prontuários eletrônicos tende a atrasar os médicos.
?Acredito que vamos terminar com uma forma híbrida de dados estruturados, somados a uma grande quantidade de dados textuais. E espero que possamos aumentar o conteúdo de dados textuais de forma confiável e eficiente.?
As ferramentas SHARP, da Mayo, e seu programa de processamento de linguagem natural são em código aberto, destacou Chute, e muitos desenvolvedores conseguem uma licença gratuita. Aplicativos comerciais podem ser baseados nessas ferramentas, mas a Mayo não espera lucrar com isso. ?Não somos uma empresa de software. Não queremos lucrar nesse ambiente. Estamos apenas tentando ajudar nossos pacientes?.
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