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1.
Rev. cuba. inform. méd ; 8(1)ene.-jun. 2016.
Article in Spanish | LILACS, CUMED | ID: lil-785008

ABSTRACT

Debido al incremento exponencial de la información almacenada en las organizaciones, la Sociedad de la Información está siendo superada por la necesidad de nuevos métodos capaces de procesar la información y asegurar su uso productivo. Esto se hace lógicamente extensible a los centros hospitalarios, a partir del uso extendido de las Historias Clínicas en formato electrónico. Disponer de información sistematizada, gestionarla de forma eficiente y segura es esencial para garantizar mejores prácticas en salud. A esto se le añade la necesidad de soportar estándares que permitan el intercambio entre las instituciones de salud; específicamente HL7 se ha convertido en uno de los más utilizados debido a que proporciona el intercambio a partir del metalenguaje XML. En este trabajo se propone una metodología para el descubrimiento de conocimiento implícito en Historias Clínicas en formato semi-estructurado utilizando el contenido y la estructura de los mismos. Los principales resultados son: (1) La metodología para el agrupamiento de Historias Clínicas; (2) La interpretación de los resultados del agrupamiento para asistir la toma de decisiones diagnósticas; (3) La implementación del estándar HL7, para la manipulación de documentos médicos a partir de CDA(AU)


Due to the exponential increase of stored information the organizations, the information society is being overtaken by the need for new methods capable of processing information and ensuring its productive use. This is logically extended to the hospitals, from the widespread use of clinical histories in electronic format. To have systematized information, manage it efficiently and securely is essential to ensure better health practices. In addition, there is the need for standards to support the exchange among health institutions; specifically hl7 has become one of the most widely used because it provides the exchange from xml. In this paper is presented a methodology for the discovery of implicit knowledge in medical records with semi-structured format, using their content and structure. The main results are: (1) the methodology for the clustering of medical records; (2) the interpretation of the results of the clustering to assist diagnostic decision-making; (3) the implementation of the hl7 standard for handling medical records from CDA(AU)


Subject(s)
Humans , Male , Female , Decision Making , Electronic Health Records
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