Extrair dados do EMRs - Electronic Medical Record (Registro Eletrônico Médico) pode ser uma tarefa complexa se você não conhecer todas as opções disponíveis. Normalmente, os EMRs às vezes contêm uma mistura de dados estruturados e não estruturados.
Embora a maioria das atividades de extração de dados EMR exija a extração de dados de elementos estruturados, um volume significativo de dados não estruturados deve ser destacado. Nesta postagem do blog, mostraremos como extrair dados do EMR da maneira mais fácil. Leia!
O que é um EMR?
Antes de respondermos à sua pergunta sobre como extrair dados de um EMR, é evidente que devemos definir um EMR em primeiro lugar. Os registros médicos eletrônicos são principalmente versões digitais de prontuários em papel em consultórios médicos, clínicas e hospitais. Os EMRs contêm notas e informações coletadas por e para os médicos daquele consultório, clínica ou hospital e são usados principalmente por prestadores de serviços para diagnóstico e tratamento.
Compreendendo a estrutura de dados do EMR
Compreender a estrutura dos registos médicos eletrónicos (EMR) é crucial para prestadores de cuidados de saúde, informáticos e analistas de dados porque desempenha um papel fundamental na prestação eficiente de serviços de saúde e na investigação em saúde. Um sistema EMR bem estruturado pode melhorar o atendimento ao paciente, agilizar o fluxo de trabalho, aumentar a precisão dos dados e facilitar a conformidade com os requisitos legais e regulamentares. Abaixo está uma explicação dos principais componentes e organização da estrutura de dados EMR.
Demografia do paciente: Os sistemas EMR começam com a demografia do paciente, que inclui informações básicas como nome, data de nascimento, sexo, raça, etnia, detalhes de contato, informações de seguro e outros identificadores. Esta seção é fundamental para a identificação do paciente e é a base sobre a qual os dados clínicos são associados.
Documentação clínica: inclui um registro digital abrangente dos encontros clínicos, tratamentos e histórico de cuidados de um paciente. Pode ser estruturado como notas de progresso, planos de tratamento, históricos médicos, relatórios cirúrgicos, resumos de alta e prescrições de medicamentos. A documentação clínica é frequentemente orientada por modelos para garantir que os pontos de dados essenciais sejam capturados de forma consistente.
Informações sobre medicamentos: Os medicamentos são uma parte central da maioria dos encontros com pacientes. Os EMRs precisam rastrear medicamentos prescritos e vendidos sem receita, dosagens, instruções de administração, alergias e reações adversas. Isto apoia a gestão da prescrição de reconciliação de medicamentos e garante práticas de prescrição seguras.
Dados de diagnóstico: informações de diagnóstico, como resultados de exames laboratoriais, relatórios radiológicos e outros dados investigativos, são capturadas em formatos estruturados no EMR. A integração com sistemas de informação laboratorial e radiológica é muitas vezes essencial para agilizar o fluxo desta informação.
Informações de codificação e cobrança: Para que os provedores de saúde sejam reembolsados por companhias de seguros ou programas governamentais como Medicare e Medicaid, é necessária uma codificação precisa de diagnósticos e procedimentos. Os sistemas EMR são normalmente integrados aos códigos da Terminologia Processual Atual (CPT), aos códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID) e a outros dados relacionados ao faturamento. Este aspecto das estruturas EMR deve ser tratado com precisão para manter a conformidade e garantir uma gestão adequada do ciclo de receitas.
Apoio à decisão clínica: Às vezes, as ferramentas de apoio à decisão são integradas ao EMRs para ajudar os médicos na tomada de decisões baseadas em evidências. Isto pode incluir avisos para medidas preventivas, alertas para potenciais interações medicamentosas e diretrizes para o manejo de condições específicas. Essas ferramentas dependem de dados estruturados e bem organizados para funcionar corretamente.
Recursos de segurança e privacidade: Dada a natureza sensível das informações de saúde, as estruturas de dados EMR devem incluir recursos robustos de segurança e privacidade para garantir a conformidade com regulamentações como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) nos Estados Unidos. Controles de acesso, criptografia e trilhas de auditoria fazem parte da estrutura de dados que protege as informações dos pacientes.
Métodos manuais de extração de dados
Os métodos manuais de extração de dados de registros médicos eletrônicos (EMRs) envolvem interação humana para transferir informações relevantes de sistemas EMR para outros formatos, muitas vezes para fins como análise de dados, relatórios ou migração para outros sistemas. Aqui está uma explicação de vários métodos manuais de extração de dados aplicados ao EMR:
Transcrição ou entrada de dados
A equipe de saúde ou profissionais de entrada de dados leem ou imprimem registros de pacientes do EMR e transcrevem ou inserem manualmente informações pertinentes em um banco de dados, planilha ou documentação diferente. Este método é útil ao mover dados para sistemas não interoperáveis, criar relatórios personalizados ou compilar conjuntos de dados específicos para pesquisas ou auditorias.
Técnica de copiar e colar
Para extrações em menor escala, os indivíduos podem realizar ações simples de copiar e colar do EMR em outras aplicações. Essa abordagem geralmente é utilizada quando partes específicas do EMR, como anotações do paciente ou resultados laboratoriais, precisam ser coletadas para uso ou exame posterior.
Digitalização de documentos e OCR
Ao trabalhar com EMRs que ainda contêm documentos ou imagens digitalizados (por exemplo, PDFs ou arquivos de imagem de notas manuscritas), a extração manual pode envolver a digitalização desses documentos e a aplicação da tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para converter as imagens em texto editável . Embora o OCR automatize parte do processo, muitas vezes é necessária supervisão humana para corrigir erros de OCR e garantir a fidelidade dos dados.
Métodos automatizados de extração de dados
Os métodos automatizados de extração de dados aproveitam a tecnologia para identificar, coletar e processar dados de diversas fontes, minimizando a intervenção humana e aumentando a eficiência. Esses métodos são particularmente benéficos para lidar com grandes volumes de dados onde a extração manual seria impraticável. Aqui está uma exploração de algumas técnicas comuns de extração automatizada de dados:
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
A tecnologia OCR é usada para converter diferentes tipos de documentos, como documentos em papel digitalizados, arquivos PDF ou imagens capturadas por uma câmera digital em dados editáveis e pesquisáveis. Os sistemas avançados de OCR podem reconhecer caracteres e recursos de formatação com precisão, tornando-os altamente eficientes para a digitalização de texto impresso, para que ele possa ser editado, pesquisado e armazenado eletronicamente de forma mais compacta.
Web Scraping
As ferramentas de Web scraping são projetadas para navegar sistematicamente na web e extrair dados de sites. Eles podem navegar pelas páginas da web, identificar os dados relevantes com base em critérios predefinidos e depois coletá-los em conjuntos de dados estruturados. Isto é valioso para agregar informações de fontes on-line, como listas de produtos, preços, informações de contato ou qualquer conteúdo da web acessível ao público.
Mineração de dados e análise de texto
O software de mineração de dados é usado para descobrir padrões, correlações e tendências em grandes conjuntos de dados. Essas ferramentas podem analisar textos para extrair informações específicas, como frases-chave, nomes de entidades ou relacionamentos. A análise de texto pode envolver análise de sentimentos, categorização de tópicos e outras operações complexas.
Extração usando APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos)
Muitas soluções de software e bancos de dados modernos fornecem APIs que permitem a busca automatizada de dados. Uma API define um conjunto de regras que os programadores devem seguir para interagir com um aplicativo de software, permitindo a recuperação e manipulação de dados sem a necessidade de acessar diretamente o código-fonte subjacente do software.
Processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
As ferramentas ETL são usadas em armazenamento de dados para extrair dados de fontes de dados heterogêneas. Depois de extraídos, os dados são transformados em um formato estruturado e carregados em um banco de dados ou data warehouse de destino. Esses processos geralmente são executados de acordo com um cronograma e podem lidar com enormes quantidades de dados com eficiência.
Análise e classificação de documentos
Para documentos estruturados como formulários ou faturas, o software de análise automatizada pode reconhecer e extrair informações específicas com base no layout e no conteúdo semântico do documento. Sistemas avançados usam aprendizado de máquina para melhorar a precisão ao longo do tempo, à medida que processam mais documentos.
Processamento de linguagem natural (PNL)
Para texto não estruturado, as técnicas de PNL permitem que os computadores entendam a linguagem humana de uma maneira que extraia dados significativos e relevantes. A PNL pode automatizar a extração de insights de notas clínicas, feedback de clientes ou qualquer fonte de dados baseada em texto, identificando entidades, relacionamentos e sentimentos.
As tecnologias automatizadas de extração de dados são essenciais no mundo atual, orientado por dados, fornecendo soluções rápidas, precisas e econômicas para transformar dados brutos em informações valiosas. Eles economizam tempo e recursos significativos, reduzem erros associados ao manuseio manual de dados e permitem processamento e análise de dados em tempo real.
Ferramentas de Inteligência Artificial
Principalmente, quando se trata de extrair dados do EMR, é evidente que as ferramentas de IA são mais bem utilizadas para extrair dados não estruturados. Os pesquisadores descobriram que, em geral, os dados EMR estruturados não atendiam aos requisitos dos critérios de classificação regulatória, enquanto os dados não estruturados atendiam.
Dito isto, eles concluem que o uso de um pré-processador para extração de dados EMR ajuda a transformar os dados em um formato adequado para técnicas estabelecidas de aprendizado de máquina. Portanto, a essência da estrutura é resolver problemas associados à extração de dados EHR e EMR, tais como:
- Dados não estruturados
- Valores ausentes
- Vários tipos de dados
- Dissimilaridades nos dados amostrados
Interface de programação de aplicativos
Falando em como extrair dados do EMR, você deve saber que investir em APIs facilitará a extração de dados. Idealmente, com APIs, você pode extrair dados do seu EMR e transferi-los para um arquivo ou enviá-los para outro provedor. Da mesma forma, os pacientes podem acessar e compilar seus dados de diferentes provedores e visualizá-los em um só lugar. Os dados compilados permitirão aos médicos tomar decisões e recomendações eficazes a partir de informações completas.
Considerações sobre privacidade e segurança de dados
A privacidade e a segurança dos dados são considerações críticas no projeto e no gerenciamento de sistemas de Registros Médicos Eletrônicos (EMR). Como os EMRs contêm informações confidenciais de saúde pessoal (PHI), eles estão sujeitos a regulamentos e padrões rígidos de proteção de dados que visam impedir o acesso não autorizado e violações de dados. Ao considerar estes aspectos na estrutura de dados EMR, vários componentes principais devem ser abordados:
Controle de acesso: O acesso aos dados EMR deve ser rigorosamente controlado para garantir que apenas indivíduos autorizados possam visualizar ou manipular informações confidenciais do paciente. O controle de acesso baseado em função (RBAC) é um método comum em que os usuários recebem permissões com base em sua função profissional e o acesso mínimo necessário para desempenhar suas funções profissionais. Mecanismos de autenticação fortes, como a autenticação multifator (MFA), também podem adicionar camadas adicionais de segurança.
Criptografia de dados: a criptografia transforma os dados em um formato codificado que só pode ser lido com a chave de descriptografia adequada. Os EMRs devem empregar criptografia em repouso (quando os dados são armazenados em disco) e em trânsito (quando os dados são transmitidos através de redes). Isto protege os dados dos pacientes contra interceptação ou acesso em caso de violação de dados ou outros incidentes cibernéticos.
Anonimização e desidentificação de dados: Quando os dados são usados para pesquisa ou outros fins secundários, as PHI devem ser retiradas de informações de identificação. As técnicas de anonimato e desidentificação removem ou ocultam identificadores pessoais para evitar que os dados sejam rastreados até um indivíduo, reduzindo assim os riscos de privacidade ao partilhar dados com terceiros.
Conformidade com os regulamentos: Os prestadores de cuidados de saúde devem cumprir vários quadros legais e regulamentares, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) nos Estados Unidos ou o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia. Esses regulamentos especificam diretrizes para o tratamento de PHI e prescrevem penalidades rigorosas para o não cumprimento.
Backup e recuperação de dados: Os protocolos de privacidade e segurança de dados devem incluir estratégias robustas de backup e recuperação para proteger os dados contra perdas devido a falhas de hardware, desastres ou ataques cibernéticos. Os dados de backup também devem ser criptografados e armazenados de forma segura para evitar acesso não autorizado.
Arquivamento de dados EMR
O arquivamento de dados EMR pode ter um impacto profundo no processo de extração de dados de sistemas EMR. Seus efeitos podem ser observados de diversas maneiras, principalmente contribuindo para a eficiência, rapidez e precisão na extração de dados.
O arquivamento garante que apenas dados relevantes e ativos residam no sistema EMR principal, o que pode tornar o processo de extração mais gerenciável e rápido. Ao mover registros inativos ou raramente acessados para um arquivo separado, os tempos de execução das consultas de extração poderiam essencialmente ser acelerados, pois haveria um conjunto de dados menor para processar. No geral, isso melhora o desempenho do sistema, tornando a extração de dados mais simples e menos demorada.
A extração de dados também pode se beneficiar da natureza estruturada e organizada de um arquivo. Os arquivos são frequentemente indexados, o que torna a localização e extração de informações específicas muito mais rápida e eficiente. Além disso, muitas soluções de arquivamento de EMR possuem funcionalidades robustas de recuperação que podem localizar e extrair rapidamente os dados desejados com base em vários critérios, como ID do paciente, data do encontro ou tipo de registro.
Aprenda sobre RWE:
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