Trova subito i documenti clinici rilevanti con MORRIS, il software semantico basato sul linguaggio naturale.
Chi opera nel settore della sanità conosce bene il problema di reperire le informazioni utili in maniera rapida e completa: l’80% di queste è attualmente contenuta in documenti difficilmente rintracciabili e non sufficientemente strutturati. L’esempio più frequente è quello relativo alla necessità di estrarre le cartelle cliniche dei pazienti che presentano particolari caratteristiche di tipo clinico al fine di:
- Valutare gli effetti clinici dei medicinali prescritti e le relative procedure terapeutiche.
- Identificare in maniera rapida e sistematica eventuali reazioni avverse a determinati medicinali o principi attivi.
- Accedere rapidamente alle informazioni rilevanti relative a ciascun paziente, permettendo così al medico di identificare i documenti più significativi senza nulla perdere in termini di completezza dei dati.
- Disporre dei dati clinici dei pazienti strutturati in maniera chiara e significativa, permettendo al medico, al bisogno, di illustrarli in maniera completa e quindi più efficace dal punto di vista della relazione medico-paziente.
DALLA DIGITALIZZAZIONE DEI DATI ALLA LORO RINTRACCIABILITA’
Quello che va dalla digitalizzazione dei dati clinici alla loro reperibilità è un passaggio non più procrastinabile nel processo di innovazione delle organizzazioni sanitarie in un’ottica di efficienza nonché di reperibilità e analisi delle informazioni cliniche rilevanti. E tuttavia quello in cui ogni organizzazione sanitaria si trova davanti dal punto di vista del sistema di archiviazione dei dati e della loro ricercabilità è un cambio di paradigma organizzativo e operativo di non semplice gestione e superamento.
Negli ultimi 10 anni, infatti, l’adozione di sistemi EMR (Electronic Medical Records) in Italia e nel mondo, è diventata sempre più estesa e intensiva. Questo ha fatto sì che molti settori, tra cui quello sanitario, stiano passando dall’essere sistemi basati principalmente sul formato cartaceo al divenire attività fortemente orientate alla digitalizzazione dei dati e quindi delle informazioni in essi contenute. L’evoluzione attuale non prevede più la semplice digitalizzazione/dematerializzazione dei documenti (o almeno non solo), ma anche la loro accessibilità, ovvero ricercabilità e codifica sia per rilevanza che pertinenza, al fine ultimo di essere disponibili e fruibili dal medico e dagli operatori del settore.
Alcuni esempi di dati clinici digitalizzati interessati dal processo di ricerca e reperimento delle informazioni:
- Fascicoli sanitari
- Lettere di dimissione
- Referti clinici
- Prescrizioni diagnostiche e terapeutiche
- Cartelle cliniche
- Registri clinici e amministrativi
- Verbali di pronto soccorso
- Memoranda
- Registrazione della distribuzione del farmaco
Quali sono le attuali difficoltà nell’accesso alle informazioni cliniche?
Il motivo per cui l’accesso all’informazione clinica contenuta nei documenti archiviati non è immediato, è insito nelle difficoltà tecniche presenti in termini di ricercabilità dei casi clinici e dei precedenti sanitari. Per questo MORRIS ha messo a punto un motore di ricerca semantico basato su linguaggio naturale capace di risolvere in maniera compiuta tali criticità, grazie al quale trovare i documenti clinici non è mai stato così semplice. I principali problemi risolti dal modulo Morris sono infatti:
- l’abilitazione della ricerca per categorie semantiche affini (ad esempio i sinonimi e gli iperonimi), in modo da rendere possibile l’estrazione di documenti categorizzati anche quando si fanno ricerche che riguardano definizioni declinabili attraverso più termini. Pensiamo ad esempio alla “neoplasia”, altrimenti detta “processo neoplastico” o più comunemente tumore e cancro… Mentre la ricerca standard non riesce a riconoscere questi termini come semanticamente equivalenti, la categorizzazione “semantica” presente nel sistema Morris introduce a monte dell’archivio tutte quelle discriminanti necessarie a permettere al motore di ricerca di riconoscere tali relazioni e rilasciare di conseguenza i relativi dati in maniera univoca;
- la possibilità di identificare, distinguere ed “eliminare” opportunamente dal campo di ricerca tutte quelle sezioni dei documenti clinici che non si riferiscono a evidenze relative al paziente in sé, ma fanno riferimento ad esempio a dati riguardanti la sua anamnesi familiare e che dunque sono irrilevanti rispetto alla ricerca delle sue effettive patologie;
- la possibilità di identificare – e di conseguenza includere o escludere dal campo di ricerca, a seconda dei casi – i concetti negativi, ovvero espressi attraverso negazioni (ad esempio “si esclude la presenza di neoplasie”), che a un sistema di estrazione dei dati clinici tradizionale potrebbe risultare da includersi come pertinente nei risultati della ricerca effettuata;
- la capacità di distinguere la temporalità di un evento clinico, mettendo in un ordine successivo e temporale le varie patologie riguardanti il paziente, dando così maggior rilevanza e contingenza ai dati clinici analizzati.