Un Modelo de Características (FM, o Feature Model en inglés) es un artefacto de modelado que permite representar formalmente la variabilidad de un sistema y generar productos válidos a partir de dicho modelo. Aunque existen varias herramientas para trabajar con FMs, cada herramienta requiere el FM en un formato y notación diferentes. Rhea Web es una herramienta para proporcionar interoperabilidad entre diferentes notaciones de FMs soportados por las herramientas existentes en la comunidad de líneas de producto software. Rhea Web permite cargar el FM en diferentes formatos, aplicar transformaciones al modelo y descargar el modelo modificado en diferentes formatos, manteniendo la semántica del modelo (esto es, manteniendo los mismos productos que se pueden generar con el modelo original).

Este documento describe el modelado de información de HCE para asistencia y propósitos secundarios, llevado a cabo por el Hospital Universitario 12 de Octubre (H12O), Hospital Clínic de Barcelona (HCB) y la UITeS del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), en el marco de trabajo de los proyectos coordinados financiados por el ISCIII entre estas organizaciones. Estos tienen como propósito la mejora de las Historias Clínicas Electrónicas y su utilización genuina en asistencia y propósitos secundarios como la investigación sanitaria. Estos trabajos toman como principal referencia los siguientes artículos publicados en el marco de estos proyectos: • Pedrera-Jiménez M, García-Barrio N, Cruz-Rojo J, Terriza-Torres AI, López-Jiménez EA, Calvo-Boyero F, Jiménez-Cerezo MJ, Blanco-Martínez AJ, Roig-Domínguez G, Cruz-Bermúdez JL, Bernal-Sobrino JL, Serrano-Balazote P, Muñoz-Carrero A. Obtaining EHR-derived datasets for COVID-19 research within a short time: a flexible methodology based on Detailed Clinical Models. J Biomed Inform. 2021 Mar;115:103697. doi: 10.1016/j.jbi.2021.103697. Epub 2021 Feb 3. PMID: 33548541; PMCID: PMC7857038. • Lozano-Rubí R, Muñoz Carrero A, Serrano Balazote P, Pastor X. OntoCR: A CEN/ISO-13606 clinical repository based on ontologies. J Biomed Inform. 2016 Apr;60:224-33. doi: 10.1016/j.jbi.2016.02.007. Epub 2016 Feb 18. PMID: 26911524. • Muñoz A, Somolinos R, Pascual M, et al. Proof-of-concept design and development of an EN13606-based electronic health care record service. J Am Med Inform Assoc. 2007;14(1):118-129. doi:10.1197/jamia.M2058 Así, en primer lugar, se analizaron e identificaron los diferentes dominios de la HCE en los sistemas de información asistenciales de las organizaciones, para su modelado, formalización y estandarización. Los requisitos establecidos para la definición del conjunto inicial de conceptos fueron que debían ser multipropósito, esto es, cubrir el ámbito necesario tanto para la atención al paciente como para los usos secundarios; y ser parsimonioso, ya que los datos se iban a registrar en la práctica asistencial, y era importante no aumentar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios. El modelado y la formalización de los conceptos se realizaron de acuerdo con la norma ISO 13606, debido a que esta provee de un mecanismo riguroso y flexible para la definición de modelos de información en salud, y ha sido adoptada por el Ministerio de Sanidad de España para tal propósito. Del mismo modo, para el enlace semántico se proponen terminologías internacionales adoptadas por el Ministerio de Sanidad de España como SNOMED CT y LOINC. Se han modelado y formalizado los siguientes recursos de información: • Paciente. Modela los datos identificativos y demográficos del paciente. • Episodio. Modela los episodios de hospitalización, urgencia y ambulatorios ocurridos sobre el paciente. • Movimiento. Modela los movimientos hospitalarios realizados a los pacientes, por ejemplo, el traslado a la Unidad de Cuidados Intensivos. • Observación clínica. Modela los hallazgos clínicos relativos a las observaciones realizadas sobre los pacientes. • Observación de laboratorio. Modela los resultados de las pruebas de laboratorio realizadas a los pacientes. • Problema de salud. Modela los problemas de salud de los pacientes, incluyendo las etiquetas diagnósticas de los procesos asistenciales y los antecedentes del paciente. • Diagnóstico. Modela el conjunto de diagnósticos clínicos detallados realizados sobre el paciente. • Medicación prescrita. Modela el conjunto de prescripciones farmacológicas para pacientes ingresados. • Medicación administrada. Modela la administración de los medicamentos prescritos para pacientes ingresados. • Medicación acumulada. Modela la medicación acumulada total administrada al paciente ingresado. • Procedimiento. Modela el conjunto de procedimientos, quirúrgicos o de enfermería, que se han realizado sobre el paciente. • LET. Modela la aplicación de la limitación del esfuerzo terapéutico sobre el paciente. El resultado obtenido ha sido la especificación y estandarización de 12 arquetipos clínicos referidos a los diferentes dominios de la HCE. Estos conceptos, en consonancia con la norma ISO 13606 y enlazados semánticamente a terminologías estándares, se implementan en los múltiples sistemas de información sanitaria de las diferentes organizaciones sanitarias, permitiendo la representación, el intercambio y el uso homogéneo de los datos en asistencia e investigación. Esta especificación ha sido tomada como referencia de caso de uso para la reutilización de la HCE en investigación en el COVID-19 Data Portal de España y en la Infraestructura IMPaCT Data del ISCIII.

El catálogo se ha conformado en el Servicio de Dermatología del Hospital 12 de Octubre, dentro de un proyecto de estandarización del manejo de la imagen clínica dermatológica. Se realizó una búsqueda de recursos existentes para estandarización de terminología de conceptos médicos, sin encontrar un catálogo adecuado a la actividad del Servicio de Dermatología. El recurso SNOMED CT es un estándar internacional que proporciona una forma estandarizada de representar conceptos médicos y permite su interpretación automática. Tiene referencias cruzadas con otros estándares internacionales, como CIE-9-CM o CIE-10. Pese a que en SNOMED CT existen subconjuntos de referencias para algunas áreas médicas, no tiene en este momento un subconjunto para la representación de anatomía de superficie en dermatología. Así pues, desde el Servicio de Dermatología del Hospital 12 de Octubre, en colaboración con la Universidad Complutense de Madrid, se procedió a confeccionar un listado de aquellos conceptos de anatomía de superficie que eran relevantes para la descripción estandarizada de nuestras imágenes. Para esto, nos ayudamos de la publicación del léxico para anatomía de superficie en la undécima revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades (International Classification of Diseases). Kenneweg, K. A., Halpern, A. C., Chalmers, R., Soyer, H. P., Weichenthal, M., & Molenda, M. A. (2019). Developing an international standard for the classification of surface anatomic location for use in clinical practice and epidemiologic research. Journal of the American Academy of Dermatology, 80(6), 1564–1584. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2018.08.035 Este léxico fue a su vez mejorado por el Grupo Colaborativo de Imagen Cutánea Internacional (International Skin Imaging Collaboration) mediante consenso Delphi. En este trabajo, se establecen niveles anatómicos de mayor a menor tamaño, que se han mantenido en el catálogo, por su utilidad. Navarrete-Dechent, C., Liopyris, K., Molenda, M. A., Braun, R., Curiel-Lewandrowski, C., Dusza, S. W., Guitera, P., Hofmann-Wellenhof, R., Kittler, H., Lallas, A., Malvehy, J., Marchetti, M. A., Oliviero, M., Pellacani, G., Puig, S., Peter Soyer, H., Tejasvi, T., Thomas, L., Tschandl, P., Scope, A., … Halpern, A. C. (2020). Human surface anatomy terminology for dermatology: A Delphi consensus from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV, 10.1111/jdv.16855. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/jdv.16855 Se realizaron un total de 3 reuniones en las que se discutió una a una la necesidad y conveniencia de incluir determinadas localizaciones anatómicas en el catálogo que se pretende proteger. Tras un periodo de reflexión en el que cada uno de los colaboradores revisó la totalidad del catálogo propuesto se llegó a un acuerdo definitivo. Finalmente, una vez seleccionados los conceptos relevantes en anatomía de superficie en dermatología, se realizó una búsqueda, concepto por concepto, en el catálogo SNOMED CT, para identificar aquellas referencias equivalentes. Agrupando estos códigos SNOMED CT referidos a los conceptos anatómicos seleccionados, se ha confeccionado un catálogo de términos de localizaciones anatómicas adecuado para su uso en dermatología, estandarizado y que permite su interpretación automática.

Se aporta un modelo matemático basado en un modelo de regresión logística binaria, que permite estimar el riesgo de mortalidad de cualquier paciente que sufra un accidente isquémico cerebrovascular y sea manejado sin tratamiento de reperfusión. El modelo permite tras la entrada de las variables, una salida doble. 1) Por un lado, proporciona una estimación puntual (en porcentaje) del riesgo de mortalidad del paciente durante el primer episodio de ingreso por este motivo, utilizando para ello diferentes variables, y destacando la categorización de la variable edad sobre el modelo previo registrado. 2) Por otra parte, el modelo es capaz de emitir un resultado según un score de puntuación de riesgo creado a partir de las variables introducidas tras ser objeto de actuación por la ecuación logística. Este puntaje emitido por el modelo para cada individuo, permite conocer el rango de riesgo de mortalidad del paciente (en este caso no la mortalidad puntual sino el abanico de riesgo), siendo estratificado en pacientes con un riesgo bajo, medio, alto y muy alto a partir de este score. La obra de tipo software ha sido registrada por la Oficina de Transferencia de Tecnología del Sistema Sanitario Público de Andalucía (OTT-SSPA) donde se identifica por el código FIBAO-20009.