No description available.

[ES] La consistencia de los datos de la HCE, como dimensión de la calidad, se considera un requisito esencial para la mejora de la prestación de la asistencia sanitaria, los procesos de toma de decisiones clínicas y la promoción de la investigación clínica. En este contexto, la cooperación entre la información y los modelos de dominio se considera esencial en la literatura, pero la comunidad científica no la ha abordado adecuadamente hasta la fecha. La contribución principal de esta tesis es el desarrollo de métodos y herramientas para la inclusión de expresiones de enlaces terminológicos en reglas de consistencia. Las contribuciones específicas son: - Definición de un método para ejecutar ECs sobre una base de datos de SNOMED CT orientada a grafos. - Definición de métodos para simplificar ECs antes y después de su ejecución, y su validación semántica conforme al Machine Readable Concept Model de SNOMED CT (MRCM). - Definición de un método para visualizar, explorar dinámicamente, comprender y validar subconjuntos de SNOMED CT. - Desarrollo de SNQuery, una plataforma que ejecuta, simplifica y valida ECs y visualiza los subconjuntos resultantes. - Definición de EHRules, un lenguaje de expresiones basado en el openEHR Expression Language para la especificación de reglas de consistencia en arquetipos, incluido el enlace terminológico de contenido, con el fin de enriquecer los arquetipos con conocimiento del dominio. - Definición de un método para ejecutar las expresiones de EHRules con el fin de validar la consistencia de los datos de la HCE mediante la ejecución de dichas expresiones sobre instancias de datos de pacientes. Nuestro objetivo es que estas contribuciones ayuden a mejorar la calidad de la HCE, ya que proporcionan métodos y herramientas para la validación y mejora de la consistencia de los datos de la HCE. Pretendemos, además, mediante la definición de enlaces de contenido entre modelos de información y terminologías clínicas, elevar el nivel de interoperabilidad semántica, para lo cual la definición de enlaces terminológicos es crucial. / [CA] La consistència de les dades de la HCE, com a dimensió de la qualitat, es considera un requisit essencial per a la millora de la prestació de l'assistència sanitària, els processos de presa de decisions clíniques i la promoció de la investigació clínica. En aquest context, la cooperació entre la informació i els models de domini es considera essencial en la literatura, però la comunitat científica no l'ha abordada adequadament fins hui. La contribució principal d'aquesta tesi és el desenvolupament de mètodes i ferramentes per a la inclusió d'expressions d'enllaços terminològics en regles de consistència. Les contribucions específiques són: - Definició d'un mètode per a executar ECs sobre una base de dades de SNOMED CT orientada a grafs. - Definició de mètodes per a simplificar ECs abans i després de la seua execució, i la seua validació semàntica conforme al Machine Readable Concept Model de SNOMED CT (MRCM). - Definició d'un mètode per a visualitzar, explorar dinàmicament, comprendre i validar subconjunts de SNOMED CT. - Desenvolupament de SNQuery, una plataforma que executa, simplifica i valida ECs i visualitza els subconjunts resultants. - Definició de EHRules, un llenguatge d'expressions basat en l'openEHR Expression Language per a l'especificació de regles de consistència en arquetips, inclòs l'enllaç terminològic de contingut, amb la finalitat d'enriquir els arquetips amb coneixement del domini. - Definició d'un mètode per a executar les expressions de EHRules amb la finalitat de validar la consistència de les dades de la HCE mitjançant l'execució d'aquestes expressions sobre instàncies de dades de pacients. El nostre objectiu és que aquestes contribucions ajuden a millorar la qualitat de la HCE, ja que proporcionen mètodes i ferramentes per a la validació i millora de la consistència de les dades de la HCE. Pretenem, a més, mitjançant la definició d'enllaços de contingut entre models d'informació i terminologies clíniques, elevar el nivell d'interoperabilitat semàntica, per a la qual cosa la definició d'enllaços terminològics és crucial. / [EN] Consistency of EHR data, as a dimension of quality, is considered an essential requirement to the improvement of healthcare delivery, clinical decision-making processes, and the promotion of clinical research. In this context, cooperation between information and domain models has been considered essential in the literature, but it has not been adequately addressed by the scientific community to date. The main contribution of this thesis is the development of methods and tools for the inclusion of terminology binding expressions in consistency rules. Specific contributions are: - Definition of a method to execute ECs over a SNOMED CT graph-oriented database. - Definition of methods to simplify ECs before and after its execution and semantic validation according to the SNOMED CT Machine Readable Concept Model (MRCM). - Definition of a method to visualize, dynamically explore, understand and validate SNOMED CT subsets. - Development of SNQuery, an execution platform that executes, simplifies and validates ECs, and visualizes the resulting subsets. - Definition of EHRules, an expression language based on the openEHR Expression Language for the specification of consistency expressions in archetypes, including value set bindings, in order to enrich archetypes with domain knowledge. - Definition of a method to execute EHRules expressions in order to validate the consistency of EHR data by executing such rules over patient data instances. Our objective is that these contributions help to enhance the quality of EHR, as they provide methods and tools for the validation and enhancement of the EHR data consistency. We also intend, by defining value set bindings between information models and clinical terminologies, to raise the level of semantic interoperability, for which the definition of terminological bindings is crucial. / This thesis was partially funded by Ministerio de Economía y Competitividad, “Doctorados Industriales”, grant DIN2018-009951, and by Universitat Politècnica de València, “Formación de Personal Investigador” (FPI-UPV). / Giménez Solano, VM. (2021). Enrichment of Archetypes with Domain Knowledge to Enhance the Consistency of Electronic Health Records [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180082 / TESIS

On the 26th of May 2021 the new regulation for medical devices, MDR 2017/745, will come into force. The underlying incentives to go from the medical device directive (MDD 93/42/EEC) to MDR are a series of adverse events involving medical devices. The main goal of MDR is to strengthen and improve the already existing legislation and thus will entail large changes for manufactures, one of them being manufacturers of Electronic Health Record (EHR) systems. For medical software, such as EHR systems, the new regulation will imply an upgrade in risk classification. This upgrade will bring additional requirements for EHR manufacturers. Furthermore, the released guidelines have been insufficient regarding the specific requirements for medical device software and thus EHR manufacturers are in need of tools and guidance to fulfill MDR. This thesis examines the new regulation for medical devices and thus identifies main requirements for EHR manufacturers. A qualitative approach was conducted comprising a literature study as well as a document study of the medical device regulation along with interviews with experts within the field of medtech regulatory affairs and quality assurance. The information gathered was analyzed to create a process description on how EHR manufacturers are to fulfill MDR. The process description is a general outline and presents the main steps on the route to be compliant with MDR in a recommended order of execution. The main steps are: divide the system into modules, qualify the modules, classify the modules, implement a quality management system, compile a technical documentation, compile the declaration of conformity, undergo a conformity assessment and finally, obtain the CE-mark. To each of the main steps additional documentation provides further information and clarification. The process description functions as a useful tool for EHR manufacturers towards regulatory fulfillment. Even though the process description is created for EHR manufacturers, it can be useful for other medical device software manufacturers. The process description provides an overview of the path to a CE mark and functions as a guidance. It can be used in educational purposes as well as to serve as a checklist for the experienced manufacturer to make sure everything is covered. However, it is not sufficient to rely solely on the process description in order to be in full compliance with MDR. Moreover, there is still a need for further clarifications from the European Commission regarding specific requirements on medical device software.

[ES] El establecimiento de la Historia Clínica Electrónica (HCE) como fuente de conocimiento en el ámbito clínico es una cuestión clave para las organizaciones sanitarias para el desarrollo de la investigación, docencia y la mejora de la calidad asistencial. El actual despliegue de los sistemas de información sanitarios supone que los datos de HCE sean una excelente fuente de datos candidata con la que generar repositorios para estos propósitos, debido a su cobertura poblacional y continuidad en el tiempo. Para garantizar la validez y fiabilidad de la reutilización de datos de HCE para investigación y monitorización de la asistencia sanitaria, es necesario evaluar y asegurar su calidad de datos. Así como utilizar estándares de información sanitaria para dar soporte a la continuidad asistencial. Esta tesis tiene como propósito diseñar un proceso de construcción de repositorios, estandarizados y con calidad de datos asegurada, con el que construir un repositorio de datos integrados (IDR) de alimentación infantil a partir de datos multi-fuente de HCE. El objetivo de este IDR es habilitar el re-uso de datos para la monitorización de la atención a la alimentación infantil hasta los dos años, centrado en la lactancia materna como uno de los principales determinantes de la salud materno-infantil. Para la gestión de la calidad de datos se ha utilizado un marco conceptual basado en dimensiones de calidad de datos para una gestión de calidad de datos total del proceso. Como estándares de información sanitaria se han utilizado UNE-EN-ISO 13940 (Contsys) y UNE-EN-ISO 13606. Para la monitorización se han utilizado los indicadores definidos por la Organización Mundial de la Salud para la evaluación de estrategias internacionales de alimentación infantil como la Iniciativa para la Humanización de la Asistencia al Nacimiento y la Lactancia (IHAN). El proceso de construcción de repositorios ha estado estrechamente relacionado con la estrategia "Hasta Que Tú Quieras (HQTQ)", desarrollada en el Área de Salud V-Altiplano del Servicio Murciano de Salud para mejorar la calidad de la atención a la alimentación al lactante. Las especificaciones y requerimientos del proceso asistencial de atención a la alimentación del lactante guiaron la definición de los modelos de información. El proceso de construcción ha sido aplicado sobre real world data multi-fuente proveniente de la HCE del Área V-Altiplano. En concreto del sistema de información hospitalario de su hospital de referencia, Hospital Virgen del Castillo y del sistema de información de Atención Primaria de los 3 centros de salud del área, durante el periodo 2009-2018. La aplicación de dimensiones de calidad de datos sobre procedimientos de evaluación y aseguramiento de calidad de datos, junto con el uso de conceptos de la norma Constys, han contribuido al diseño del proceso de construcción de repositorios estandarizados con calidad de datos asegurada. La aplicación de los métodos del proceso de construcción de repositorios sobre los datos de la HCE perinatal del hospital y del seguimiento de alimentación de los centros de atención primaria han contribuido a la creación del IDR, con calidad de datos asegurada y estandarizado según la norma Contsys; así como a la estimación robusta de indicadores de alimentación infantil y la habilitación de un sistema de monitorización poblacional y continuo a partir de datos de HCE. La experiencia de integración de los repositorios materno-infantiles del Hospital Virgen del Castillo y el Hospital 12 de Octubre de Madrid ha contribuido a la creación de un IDR estandarizado conforme a la norma UNE-EN-ISO 13606 y a una propuesta de arquetipos para integración de repositorios materno-infantiles a nivel nacional. La información de calidad obtenida del IDR ha contribuido a la obtención del Sello de Buenas de Prácticas del Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad y la ampliación a escala del modelo de información perinatal a todo el Servicio Murciano de Salu / [CA] L'establiment de la Història Clínica Electrònica (HCE) com a font de coneiximent a l'àmbit clínic és una qüestió clau per a les organitzacions sanitàries per al desenvolupament de la investigació, docència i la millora de la qualitat assistencial. L'actual desplegament dels sistemes de informació sanitaris suposa que les dades de HCE siguen una excel·lent font de informació amb la qual generar repositoris de dades per a aquests propòsits, a causa de la seua cobertura poblacional i continuïtat en el temps. Per garantir la validesa i fiabilitat de la reutilització de dades de HCE per a investigació i monitoratge de l'assistència sanitària, és necessari avaluar i assegurar la seua qualitat . Així com utilitzar diferents estàndards d'informació sanitària per donar suport a la continuïtat assistencial. Aquesta tesi té com a propòsit dissenyar un procés de construcció de repositoris, éstandaritzats i amb qualitat de dades assegurada, amb el qual construir un repositori de dades integrats (IDR) d'alimentació infantil a partir de dades multi-font de HCE. L'objectiu d'aquest IDR és habilitar la reutilització de dades per al monitoratge de l'atenció a l'alimentació infantil fins als dos anys, centrat en la lactància materna com un dels principals determinants de la salut matern-infantil. Per a la gestió de la qualitat de dades s'ha utilitzat un marc conceptual basat en dimensions de qualitat de dades per a una gestió de qualitat de dades total del procés. Com a estàndards d'informació sanitària s'han utilitzat UNE-EN-ISO 13940 (Contsys) i UNE-EN-ISO 13606. Per al monitoratge s'han empleat els indicadors definits per l'Organització Mundial de la Salut per a l'avaluació d'estratègies internacionals d'alimentació infantil com la Iniciativa per a la Humanització de la Asistencia al Naixement i la Lactància (IHAN). El procés de construcció de repositoris ha estat estretament relacionat amb l'estratègia "Hasta Que Tú Quieras (HQTQ)" desenvolupada a l'Àrea de Salut V - Altiplano del Servicio Murciano de Salud per a millorar la qualitat de l'atenció a l'alimentació al lactant. Les especificacions i requeriments del procés assistencial d'atenció a l'alimentació del lactant van guiar la definició dels models d'informació. El procés de construcció ha sigut aplicat sobre real world data multi-font provinent de la HCE de l'Àrea de Salut V-Altiplano del Servicio Murciano de Salud. En concret del sistema d'informació hospitalari del seu hospital de referència, Hospital Virgen del Castillo i del sistema d'informació d'Atenció Primària dels tres centres de salut de l'àrea, durant el període 2009-2018. L'aplicació de dimensions de qualitat de dades sobre procediments d'avaluació i assegurament de qualitat de dades, juntament amb l'ús de conceptes de la norma Contsys, han contribuït al disseny del procés de construcció de repositoris estandarditzats amb qualitat de dades assegurada. L'aplicació dels mètodes del procés de construcció de repositoris sobre les dades de la HCE perinatal de l'hospital i del seguiment de l'alimentació infantil d'atenció primària han contribuït a la creació del IDR, amb qualitat de dades assegurada i estandarditzat segons la norma Contsys. Així com a l'estimació robusta d'indicadors d'alimentació infantil i l'habilitació d'un sistema de monitoratge poblacional i continu a partir de dades de HCE. L'experiència d'integració dels repositoris matern-infantils de l'Hospital Virgen del Castillo i l'Hospital 12 d'Octubre de Madrid ha contribuït a la creació d'un IDR estandarditzat conforme a la norma UNE-EN ISO 13606 i a una proposta d'arquetips per a integració de repositoris matern-infantils a nivell nacional. La informació de qualitat obtinguda del IDR ha contribuït a l'obtenció del Segell de Bones de Pràctiques del Ministeri de Sanitat, Serveis Socials i Igualtat i al "scaling-up" del model d'informació perinatal a tot el Servei Murcià de Salut. / [EN] The establishment of the Electronic Health Record (EHR) as a source of knowledge in the clinical setting is a key issue for healthcare organizations for the development of research, teaching and the improvement of healthcare quality. The current deployment of health information systems means that EHR data are an excellent candidate data source with which to generate repositories for these purposes, due to their population coverage and continuity over time. To ensure the validity and reliability of the reuse of EHR data for research and healthcare monitoring, it is necessary to assess and assure its data quality. As well as using health information standards to support continuity of care. The purpose of this thesis is to design a standardized and DQ assured repository construction process to build an Integrated Data Repository (IDR) for infant feeding from multi-source EHR data. The goal of this IDR is to enable the reuse of data for monitoring infant feeding care up to two years of age, focusing on breastfeeding as one of the main determinants of maternal and child health. For DQ management, a conceptual framework based on DQ dimensions has been used for a total data quality management of the process. UNE-EN-ISO 13940 (Contsys) and UNE-EN-ISO 13606 have been used as health information standards. The "Indicators for assessing infant and young child feeding practices" (IYCF), defined by the World Health Organization were used for monitoring. This set of indicators is the current reference for the evaluation of international infant feeding strategies such as the Baby Friendly Hospital Initiative (BFHI). The construction process of repositories has been closely related to the "Hasta Que Tú Quieras (HQTQ)" strategy, developed in the Health Area V-Altiplano of the Servicio Murciano de Salud to improve the quality of care for infant feeding. The specifications and requirements of the infant feeding care process guided the definition of information models. The construction process has been applied on real world multi-source data from the EHR of the Health Area V-Altiplano. Specifically, from the hospital information system of its reference hospital, Hospital Virgen del Castillo, and from the primary care information system of the 3 health centers of the area, during the period 2009-2018. The application of DQ dimensions on DQ assessment and assurance procedures, together with the use of concepts of the Contsys standard, have contributed to the design of the process of building standardized and DQ assured repositories. The application of the methods of the repository construction process on perinatal EHR data from the hospital along with the EHR data from the area's primary care information system for monitoring infant feeding has contributed to the creation of the IDR, with DQ assured and standardized according to the Contsys standard; As well as for the robust estimation of infant feeding indicators and the implementation of a population-based and continuous monitoring system based on EHR data. The experience of integrating the mother-child repositories of the Virgen del Castillo Hospital and the 12 de Octubre Hospital in Madrid has contributed to the creation of a standardized IDR in accordance with the UNE-EN-ISO 13606 standard and a proposal of archetypes for the integration of mother-child repositories at the national level. The quality information obtained from the IDR has contributed to obtaining the Seal of Good Practices of the Ministry of Health, Social Services and Equality and to the scaling-up of the perinatal information model to the whole Servicio Murciano de Salud. / García De León Chocano, R. (2022). Diseño, construcción y evaluación de repositorios estandarizados con calidad de datos asegurada para la monitorización de la atención a la alimentación infantil [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/188372 / TESIS

[ES] La explotación de datos de salud ha demostrado ser de creciente interés en la comunidad científica, especialmente para la creación y uso de sistemas de ayuda a la decisión clínica (SADC). Para abordar este problema, tradicionalmente se ha investigado por separado en materia de modelos de información, modelos de dominio y SADC. En lo que se refiere a modelos de información, las propuestas presentan limitaciones semánticas y no tienen en cuenta la interacción con los modelos de dominio, que pretenden proporcionar una comprensión formal y compartida del conocimiento clínico, ni con los SADC, cuya finalidad es proporcionar apoyo a la toma de decisión clínica a partir de la historia clínica electrónica (HCE). La finalidad de esta tesis se enmarca dentro del objetivo general de enriquecer sistemas de HCE con resultados de SADC y modelos de dominio representados mediante datos enlazados abiertos. Para ello, se investiga la combinación y explotación conjunta de las tecnologías más avanzadas para modelos de información, modelos de dominio y SADC. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de metodologías y herramientas para enriquecer la HCE con resultados de SADC y datos enlazados abiertos. Las contribuciones específicas son las siguientes: * Definición conceptual y metodológica de la HCE aumentada con información potencialmente relevante de la web semántica. * Definición conceptual y metodológica del informe radiológico estructurado (IRE), enriquecido con resultados de SADC basados en reglas, visión por computación y modelos de aprendizaje automático. * Caso de uso de HCE aumentada, consistente en enriquecer la HCE resumida del Sistema Nacional de Salud de España con datos enlazados abiertos sobre interacciones farmacológicas y tratamientos recomendados para los episodios activos del paciente. * Sistema de IRE enriquecido con resultados de SADC. Incluye el desarrollo de plantillas de IRE y mecanismos para el enriquecimiento de las mismas con resultados de SADC basados en reglas, cuantificación de imagen médica y redes neuronales. Nuestro objetivo es mejorar el grado de interoperabilidad en las integraciones de sistemas de HCE con SADC y datos enlazados abiertos, mediante estrategias basadas en los tres pilares de la interoperabilidad semántica: modelos de información, de arquetipos y de dominio. Esto tiene el potencial de repercutir positivamente sobre la salud y el cuidado del paciente, especialmente en el paradigma de la medicina personalizada. / [CA] L'explotació de dades de salut ha demostrat ser de creixent interés en la comunitat científica, especialment per a la creació i ús de sistemes d'ajuda a la decisió clínica (SADC). Per a abordar aquest problema, tradicionalment s'ha investigat per separat en matèria de models d'informació, models de domini i SADC. Pel que fa a models d'informació, les propostes presenten limitacions semàntiques i no tenen en compte la interacció amb els models de domini, que pretenen proporcionar una comprensió formal i compartida del coneixement clínic, ni amb els SADC, la finalitat dels quals és proporcionar suport a la presa de decisió clínica partint de la història clínica electrònica (HCE). La finalitat d'aquesta tesi s'emmarca dins de l'objectiu general d'enriquir sistemes de HCE amb resultats de SADC i models de domini representats mitjançant dades enllaçades obertes. Per a això, s'investiga la combinació i explotació conjunta de les tecnologies més avançades per a models d'informació, models de domini i SADC. La principal contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament de metodologies i eines per a enriquir la HCE amb resultats de SADC i dades enllaçades obertes. Les contribucions específiques són les següents: * Definició conceptual i metodològica de la HCE augmentada amb informació potencialment rellevant de la web semàntica. * Definició conceptual i metodològica de l'informe radiològic estructurat (IRE), enriquit amb resultats de SADC basats en regles, visió per computació i models d'aprenentatge automàtic. * Cas d'ús de HCE augmentada, consistent a enriquir la HCE resumida del Sistema Nacional de Salut d'Espanya amb dades enllaçades obertes sobre interaccions farmacològiques i tractaments recomanats per als episodis actius del pacient. * Sistema de IRE enriquit amb resultats de SADC. Inclou el desenvolupament de plantilles de IRE i mecanismes per a l'enriquiment de les mateixes amb resultats de SADC basats en regles, quantificació d'imatge mèdica i xarxes neuronals. El nostre objectiu és millorar el grau d'interoperabilitat en les integracions de sistemes de HCE amb SADC i dades enllaçades obertes, mitjançant estratègies basades en els tres pilars de la interoperabilitat semàntica: models d'informació, d'arquetips i de domini. Això té el potencial de repercutir positivament sobre la salut i la cura del pacient, especialment en el paradigma de la medicina personalitzada. / [EN] The exploitation of health data has proven to be of increasing interest in the scientific community, especially for the creation and use of clinical decision support systems (CDSS). To address this problem, separate research has traditionally been done on information models, domain models and CDSS. Regarding information models, the proposals present semantic limitations and do not consider the interaction with domain models, which aim to provide a formal and shared understanding of clinical knowledge, nor with CDSS, whose purpose is to provide clinical decision support from the electronic health record (EHR). The aim of this thesis is framed within the general goal of enriching EHR systems with SADC results and domain models represented by open linked data. For this purpose, the combination and joint exploitation of state-of-the-art technologies for information models, domain models and SADC is investigated. The main contribution of this thesis is the development of methodologies and tools to enrich EHR with SADC results and open linked data. Specific contributions are: * Conceptual and methodological definition of EHR augmented with potentially relevant information from the semantic web. * Conceptual and methodological definition of the structured radiology report (SRR), enriched with CDSS results based on logical rules, computer vision and machine learning models. * Augmented EHR use case, consisting of enriching the summarized EHR of the Spanish National Health System with linked open data on pharmacological interactions and recommended treatments for active patient episodes. * SRR system enriched with CDSS results. Includes the development of SRR templates and mechanisms for enriching them with SADC results based on logical rules, medical image quantification and neural networks. Our goal is to improve the degree of interoperability in EHR system integrations with CDSS results and linked open data, through strategies based on the three pillars of semantic interoperability: information, archetype and domain models. This has the potential to positively impact health and patient care, especially in the personalized medicine paradigm. / Mañas García, A. (2022). Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187730 / TESIS

<p><strong>Graph Neural Networks</strong> (GNNs) have become excessively popular and prominent deep learning techniques to analyze structural graph data for their ability to solve complex real-world problems. Because graphs provide an efficient approach to contriving abstract hypothetical concepts, modern research overcomes the limitations of classical graph theory, requiring prior knowledge of the graph structure before employing traditional algorithms. GNNs, an impressive framework for representation learning of graphs, have already produced many state-of-the-art techniques to solve node classification, link prediction, and graph classification tasks. GNNs can learn meaningful representations of graphs incorporating topological structure, node attributes, and neighborhood aggregation to solve supervised, semi-supervised, and unsupervised graph-based problems. In this study, the usefulness of GNNs has been analyzed primarily from two aspects - <strong>clustering and classification</strong>. We focus on these two techniques, as they are the most popular strategies in data mining to discern collected data and employ predictive analysis.</p>