A alta disponibilidade de informações em saúde por meio de sistemas de informação só pode ser proporcionada com a utilização de sistemas que sejam capazes de trocar dados de forma segura e consistente. Para isso, estes sistemas necessitam ser interoperáveis, capazes de trocar informações. Uma das características mais importantes de tais sistemas é a utilização de terminologias em saúde, permitindo a codificação dos termos clínicos de maneira robusta e consistente. Algumas das terminologias mais conhecidas e utilizadas são: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, Tabela de Procedimentos SUS, entre outras. Quando os sistemas não se utilizam de uma mesma terminologia para codificação de um mesmo conceito é necessário a realização de mapeamentos e traduções entre as terminologias. O mapeamento entre terminologias consiste em estabelecer as associações pertinentes às terminologias para que cada termo pertencente a uma possa ser associado a algum termo da outra. Este mapeamento, geralmente, é criado por especialistas de domínio, que atuam analisando as duas terminologias em questão e estabelecendo manualmente estas associações. Neste trabalho, propomos uma metodologia que visa facilitar a realização deste tipo de mapeamento, por meio da utilização de dois recursos: Regras de Associação, para extração das associações preexistentes entre as terminologias em registros clínicos; e Busca Textual, para pareamento entre conceitos das duas terminologias baseado na identificação de termos comuns. O auxílio à criação destes mapeamentos é proporcionado por meio de sugestões de relações existentes entre as terminologias. Como resultado deste trabalho obtivemos uma metodologia genérica de mapeamento entre terminologias capaz de auxiliar com sucesso os especialistas. Em aproximadamente 40% dos casos os especialistas concordaram com uma das sugestões apresentadas. De forma complementar, obtivemos o mapeamento parcial entre duas terminologias: a ICD9-CM e a TUSS, utilizadas como caso de uso para validação da metodologia. / The high availability of health information through information systems can be provided only with the use of systems that are able to exchange data securely and consistently. To this end, these systems need to be interoperable, capable of exchanging information that is understood both at one end as the other. One of the most important characteristics of such systems is the use of terminologies in health, allowing the coding of clinical terms in a robust and consistent manner. Some of the most known and used terminologies are: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, and SUS Procedures Table, among others. When systems do not use the same terminology for encoding the same concept, it is necessary to perform mappings and translations between the terminologies. The mapping between terminologies consists on establishing the relevant associations present in terminologies, so that each term belonging to one can be associated unambiguously to the terms belonging to another. This mapping is typically created by domain experts who work analyzing the two terms in question and manually setting these associations. In this paper, we propose a methodology that aims to facilitate this type of mapping, through the use of two frameworks: Association Rules, for the extraction of preexisting associations between the terminologies in clinical records; and Textual Search, for pairing between the two terminologies concepts based on the identification of common terms. The creation of these mappings by experts is aided by the method suggesting links between the terminologies through the Association Rules or Textual Search. As a result of this work we obtained a generic methodology for mapping between terminologies able to successfully assist the experts. In approximately 40% of cases the experts agreed with the suggestions. As a complement, we obtained a partial mapping between two specific terminologies for coding surgical procedures: the ICD9-CM and TUSS, used as use case to validate the methodology.

A alta disponibilidade de informações em saúde por meio de sistemas de informação só pode ser proporcionada com a utilização de sistemas que sejam capazes de trocar dados de forma segura e consistente. Para isso, estes sistemas necessitam ser interoperáveis, capazes de trocar informações. Uma das características mais importantes de tais sistemas é a utilização de terminologias em saúde, permitindo a codificação dos termos clínicos de maneira robusta e consistente. Algumas das terminologias mais conhecidas e utilizadas são: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, Tabela de Procedimentos SUS, entre outras. Quando os sistemas não se utilizam de uma mesma terminologia para codificação de um mesmo conceito é necessário a realização de mapeamentos e traduções entre as terminologias. O mapeamento entre terminologias consiste em estabelecer as associações pertinentes às terminologias para que cada termo pertencente a uma possa ser associado a algum termo da outra. Este mapeamento, geralmente, é criado por especialistas de domínio, que atuam analisando as duas terminologias em questão e estabelecendo manualmente estas associações. Neste trabalho, propomos uma metodologia que visa facilitar a realização deste tipo de mapeamento, por meio da utilização de dois recursos: Regras de Associação, para extração das associações preexistentes entre as terminologias em registros clínicos; e Busca Textual, para pareamento entre conceitos das duas terminologias baseado na identificação de termos comuns. O auxílio à criação destes mapeamentos é proporcionado por meio de sugestões de relações existentes entre as terminologias. Como resultado deste trabalho obtivemos uma metodologia genérica de mapeamento entre terminologias capaz de auxiliar com sucesso os especialistas. Em aproximadamente 40% dos casos os especialistas concordaram com uma das sugestões apresentadas. De forma complementar, obtivemos o mapeamento parcial entre duas terminologias: a ICD9-CM e a TUSS, utilizadas como caso de uso para validação da metodologia. / The high availability of health information through information systems can be provided only with the use of systems that are able to exchange data securely and consistently. To this end, these systems need to be interoperable, capable of exchanging information that is understood both at one end as the other. One of the most important characteristics of such systems is the use of terminologies in health, allowing the coding of clinical terms in a robust and consistent manner. Some of the most known and used terminologies are: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, and SUS Procedures Table, among others. When systems do not use the same terminology for encoding the same concept, it is necessary to perform mappings and translations between the terminologies. The mapping between terminologies consists on establishing the relevant associations present in terminologies, so that each term belonging to one can be associated unambiguously to the terms belonging to another. This mapping is typically created by domain experts who work analyzing the two terms in question and manually setting these associations. In this paper, we propose a methodology that aims to facilitate this type of mapping, through the use of two frameworks: Association Rules, for the extraction of preexisting associations between the terminologies in clinical records; and Textual Search, for pairing between the two terminologies concepts based on the identification of common terms. The creation of these mappings by experts is aided by the method suggesting links between the terminologies through the Association Rules or Textual Search. As a result of this work we obtained a generic methodology for mapping between terminologies able to successfully assist the experts. In approximately 40% of cases the experts agreed with the suggestions. As a complement, we obtained a partial mapping between two specific terminologies for coding surgical procedures: the ICD9-CM and TUSS, used as use case to validate the methodology.

A disponibilidade e integração das informações em saúde relativas a um mesmo paciente entre diferentes níveis de atenção ou entre diferentes instituições de saúde é normalmente incompleta ou inexistente. Isso acontece principalmente porque os sistemas de informação que oferecem apoio aos profissionais da saúde não são interoperáveis, dificultando também a gestão dos serviços a nível municipal e regional. Essa fragmentação da informação também é desafiadora e preocupante na área da saúde mental, em que normalmente se exige um cuidado prolongado e que integra diferentes tipos de serviços de saúde. Problemas como a baixa qualidade e indisponibilidade de informações, assim como a duplicidade de registros, são importantes aspectos na gestão e no cuidado prolongado ao paciente portador de transtornos mentais. Apesar disso, ainda não existem estudos objetivos demonstrando o impacto efetivo da interoperabilidade e integração de dados na gestão e na qualidade de dados para a área de saúde mental. Objetivos: Neste contexto, o projeto tem como objetivo geral propor uma arquitetura de interoperabilidade para a assistência em saúde regionalizada e avaliar a efetividade de técnicas de integração de dados e interoperabilidade para a gestão dos atendimentos e internações em saúde mental na região de Ribeirão Preto, assim como o impacto na melhoria e disponibilidade dos dados por meio de métricas bem definidas. Métodos: O framework de interoperabilidade proposto tem como base a arquitetura cliente-servidor em camadas. O modelo de informação de interoperabilidade foi baseado em padrões de saúde internacionais e nacionais. Foi proposto um servidor de terminologias baseado em padrões de informação em saúde. Foram também utilizados algoritmos de Record Linkage para garantir a identificação unívoca do paciente. Para teste e validação da proposta foram utilizados dados de diferentes níveis de atenção à saúde provenientes de atendimentos na rede de atenção psicossocial na região de Ribeirão Preto. Os dados foram extraídos de cinco fontes diferentes: (i) a Unidade Básica de Saúde da Família - I, de Santa Cruz da Esperança; (ii) o Centro de Atenção Integrada à Saúde, de Santa Rita do Passa Quatro; (iii) o Hospital Santa Tereza; (iv) as informações de solicitações de internação contidas no SISAM (Sistema de Informação em Saúde Mental); e (v) dados demográficos do Barramento do Cartão Nacional de Saúde do Ministério da Saúde. As métricas de qualidade de dados utilizadas foram completude, consistência, duplicidade e acurácia. Resultados: Como resultado deste trabalho, foi projetado, desenvolvido e testado a plataforma de interoperabilidade em saúde, denominado eHealth-Interop. Foi adotada uma proposta de interoperabilidade por meio de serviços web com um modelo de integração de dados baseado em um banco de dados centralizador. Foi desenvolvido também um servidor de terminologias, denominado eHealth-Interop Terminology Server, que pode ser utilizado como um componente independente e em outros contextos médicos. No total foram obtidos dados de 31340 registros de pacientes pelo SISAM, e-SUS AB de Santa Cruz da Esperança, do CAIS de Santa Rita do Passa Quatro, do Hospital Santa Tereza e do Barramento do CNS do Ministério da Saúde. Desse total, 30,47% (9548) registros foram identificados como presente em mais de 1 fonte de informação, possuindo diferentes níveis de acurácia e completude. A análise de qualidade de dados, abrangendo todas os registros integrados, obteve uma melhoria na completude média de 18,40% (de 56,47% para 74,87%) e na acurácia sintática média de 1,08% (de 96,69% para 96,77%). Na análise de consistência houve melhoras em todas as fontes de informação, variando de uma melhoria mínima de 14.4% até o máximo de 51,5%. Com o módulo de Record Linkage foi possível quantificar, 1066 duplicidades e, dessas, 226 foram verificadas manualmente. Conclusões: A disponibilidade e a qualidade da informação são aspectos importantes para a continuidade do atendimento e gerenciamento de serviços de saúde. A solução proposta neste trabalho visa estabelecer um modelo computacional para preencher essa lacuna. O ambiente de interoperabilidade foi capaz de integrar a informação no caso de uso de saúde mental com o suporte de terminologias clínicas internacionais e nacionais sendo flexível para ser estendido a outros domínios de atenção à saúde. / The availability and integration of health information from the same patient between different care levels or between different health services is usually incomplete or non-existent. This happens especially because the information systems that support health professionals are not interoperable, making it difficult to manage services at the municipal and regional level. This fragmentation of information is also challenging and worrying in the area of mental health, where long-term care is often required and integrates different types of health services and professionals. Problems such as poor quality and unavailability of information, as well as duplicate records, are important aspects in the management and long-term care of patients with mental disorders. Despite this, there are still no objective studies that demonstrate the effective impact of interoperability and data integration on the management and quality of data for the mental health area. Objectives: In this context, this project proposes an interoperability architecture for regionalized health care management. It also proposes to evaluate the effectiveness of data integration and interoperability techniques for the management of mental health hospitalizations in the Ribeirão Preto region as well as the improvement in data availability through well-defined metrics. Methods: The proposed framework is based on client-service architecture to be deployed in the web. The interoperability information model was based on international and national health standards. It was proposed a terminology server based on health information standards. Record Linkage algorithms were implemented to guarantee the patient identification. In order to test and validate the proposal, we used data from different health care levels provided by the mental health care network in the Ribeirão Preto region. The data were extracted from five different sources: the Family Health Unit I of Santa Cruz da Esperança, the Center for Integrated Health Care of Santa Rita do Passa Quatro, Santa Tereza Hospital, the information on hospitalization requests system in SISAM (Mental Health Information System) and demographic data of the Brazilian Ministry of Health Bus. Results: As a result of this work, the health interoperability platform, called eHealth-Interop, was designed, developed and tested. A proposal was adopted for interoperability through web services with a data integration model based on a centralizing database. A terminology server, called eHealth-Interop Terminology Server, has been developed that can be used as an independent component and in other medical contexts. In total, 31340 patient records were obtained from SISAM, eSUS-AB from Santa Cruz da Esperança, from CAIS from Santa Rita do Passa Quatro, from Santa Tereza Hospital and from the CNS Service Bus from the Brazillian Ministry of Health. 47% (9548) records were identified as present in more than 1 information source, having different levels ofaccuracy and completeness. The data quality analysis, covering all integrated records, obtained an improvement in the average completeness of 18.40% (from 56.47% to 74.87%) and the mean syntactic accuracy of 1.08% (from 96,69% to 96.77%). In the consistency analysis there were improvements in all information sources, ranging from a minimum improvement of 14.4% to a maximum of 51.5%. With the Record Linkage module it was possible to quantify 1066 duplications, of which 226 were manually verified. Conclusions: The information\'s availability and quality are both important aspects for the continuity of care and health services management. The solution proposed in this work aims to establish a computational model to fill this gap. It has been successfully applied in the mental health care context and is flexible to be extendable to other medical domains.

A disponibilidade e integração das informações em saúde relativas a um mesmo paciente entre diferentes níveis de atenção ou entre diferentes instituições de saúde é normalmente incompleta ou inexistente. Isso acontece principalmente porque os sistemas de informação que oferecem apoio aos profissionais da saúde não são interoperáveis, dificultando também a gestão dos serviços a nível municipal e regional. Essa fragmentação da informação também é desafiadora e preocupante na área da saúde mental, em que normalmente se exige um cuidado prolongado e que integra diferentes tipos de serviços de saúde. Problemas como a baixa qualidade e indisponibilidade de informações, assim como a duplicidade de registros, são importantes aspectos na gestão e no cuidado prolongado ao paciente portador de transtornos mentais. Apesar disso, ainda não existem estudos objetivos demonstrando o impacto efetivo da interoperabilidade e integração de dados na gestão e na qualidade de dados para a área de saúde mental. Objetivos: Neste contexto, o projeto tem como objetivo geral propor uma arquitetura de interoperabilidade para a assistência em saúde regionalizada e avaliar a efetividade de técnicas de integração de dados e interoperabilidade para a gestão dos atendimentos e internações em saúde mental na região de Ribeirão Preto, assim como o impacto na melhoria e disponibilidade dos dados por meio de métricas bem definidas. Métodos: O framework de interoperabilidade proposto tem como base a arquitetura cliente-servidor em camadas. O modelo de informação de interoperabilidade foi baseado em padrões de saúde internacionais e nacionais. Foi proposto um servidor de terminologias baseado em padrões de informação em saúde. Foram também utilizados algoritmos de Record Linkage para garantir a identificação unívoca do paciente. Para teste e validação da proposta foram utilizados dados de diferentes níveis de atenção à saúde provenientes de atendimentos na rede de atenção psicossocial na região de Ribeirão Preto. Os dados foram extraídos de cinco fontes diferentes: (i) a Unidade Básica de Saúde da Família - I, de Santa Cruz da Esperança; (ii) o Centro de Atenção Integrada à Saúde, de Santa Rita do Passa Quatro; (iii) o Hospital Santa Tereza; (iv) as informações de solicitações de internação contidas no SISAM (Sistema de Informação em Saúde Mental); e (v) dados demográficos do Barramento do Cartão Nacional de Saúde do Ministério da Saúde. As métricas de qualidade de dados utilizadas foram completude, consistência, duplicidade e acurácia. Resultados: Como resultado deste trabalho, foi projetado, desenvolvido e testado a plataforma de interoperabilidade em saúde, denominado eHealth-Interop. Foi adotada uma proposta de interoperabilidade por meio de serviços web com um modelo de integração de dados baseado em um banco de dados centralizador. Foi desenvolvido também um servidor de terminologias, denominado eHealth-Interop Terminology Server, que pode ser utilizado como um componente independente e em outros contextos médicos. No total foram obtidos dados de 31340 registros de pacientes pelo SISAM, e-SUS AB de Santa Cruz da Esperança, do CAIS de Santa Rita do Passa Quatro, do Hospital Santa Tereza e do Barramento do CNS do Ministério da Saúde. Desse total, 30,47% (9548) registros foram identificados como presente em mais de 1 fonte de informação, possuindo diferentes níveis de acurácia e completude. A análise de qualidade de dados, abrangendo todas os registros integrados, obteve uma melhoria na completude média de 18,40% (de 56,47% para 74,87%) e na acurácia sintática média de 1,08% (de 96,69% para 96,77%). Na análise de consistência houve melhoras em todas as fontes de informação, variando de uma melhoria mínima de 14.4% até o máximo de 51,5%. Com o módulo de Record Linkage foi possível quantificar, 1066 duplicidades e, dessas, 226 foram verificadas manualmente. Conclusões: A disponibilidade e a qualidade da informação são aspectos importantes para a continuidade do atendimento e gerenciamento de serviços de saúde. A solução proposta neste trabalho visa estabelecer um modelo computacional para preencher essa lacuna. O ambiente de interoperabilidade foi capaz de integrar a informação no caso de uso de saúde mental com o suporte de terminologias clínicas internacionais e nacionais sendo flexível para ser estendido a outros domínios de atenção à saúde. / The availability and integration of health information from the same patient between different care levels or between different health services is usually incomplete or non-existent. This happens especially because the information systems that support health professionals are not interoperable, making it difficult to manage services at the municipal and regional level. This fragmentation of information is also challenging and worrying in the area of mental health, where long-term care is often required and integrates different types of health services and professionals. Problems such as poor quality and unavailability of information, as well as duplicate records, are important aspects in the management and long-term care of patients with mental disorders. Despite this, there are still no objective studies that demonstrate the effective impact of interoperability and data integration on the management and quality of data for the mental health area. Objectives: In this context, this project proposes an interoperability architecture for regionalized health care management. It also proposes to evaluate the effectiveness of data integration and interoperability techniques for the management of mental health hospitalizations in the Ribeirão Preto region as well as the improvement in data availability through well-defined metrics. Methods: The proposed framework is based on client-service architecture to be deployed in the web. The interoperability information model was based on international and national health standards. It was proposed a terminology server based on health information standards. Record Linkage algorithms were implemented to guarantee the patient identification. In order to test and validate the proposal, we used data from different health care levels provided by the mental health care network in the Ribeirão Preto region. The data were extracted from five different sources: the Family Health Unit I of Santa Cruz da Esperança, the Center for Integrated Health Care of Santa Rita do Passa Quatro, Santa Tereza Hospital, the information on hospitalization requests system in SISAM (Mental Health Information System) and demographic data of the Brazilian Ministry of Health Bus. Results: As a result of this work, the health interoperability platform, called eHealth-Interop, was designed, developed and tested. A proposal was adopted for interoperability through web services with a data integration model based on a centralizing database. A terminology server, called eHealth-Interop Terminology Server, has been developed that can be used as an independent component and in other medical contexts. In total, 31340 patient records were obtained from SISAM, eSUS-AB from Santa Cruz da Esperança, from CAIS from Santa Rita do Passa Quatro, from Santa Tereza Hospital and from the CNS Service Bus from the Brazillian Ministry of Health. 47% (9548) records were identified as present in more than 1 information source, having different levels ofaccuracy and completeness. The data quality analysis, covering all integrated records, obtained an improvement in the average completeness of 18.40% (from 56.47% to 74.87%) and the mean syntactic accuracy of 1.08% (from 96,69% to 96.77%). In the consistency analysis there were improvements in all information sources, ranging from a minimum improvement of 14.4% to a maximum of 51.5%. With the Record Linkage module it was possible to quantify 1066 duplications, of which 226 were manually verified. Conclusions: The information\'s availability and quality are both important aspects for the continuity of care and health services management. The solution proposed in this work aims to establish a computational model to fill this gap. It has been successfully applied in the mental health care context and is flexible to be extendable to other medical domains.