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Técnicas de anotación semántica orientadas a mejorar el acceso e interpretación de la información clínica

  • Autores: María Meizoso García
  • Directores de la Tesis: Diego Martínez Hernández (codir. tes.) Árbol académico, María Jesús Taboada Iglesias (codir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidade de Santiago de Compostela ( España ) en 2015
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Amparo Alonso Betanzos (presid.) Árbol académico, Francisco Argüello Pedreira (secret.) Árbol académico, David Riaño Ramos (voc.) Árbol académico, Bertha Guijarro-Berdiñas (voc.) Árbol académico, Eva Cernadas García (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: MINERVA
  • Resumen
    • Hoy en día, los sistemas de salud incluyen como prioridades la prevención de enfermedades, el incremento de la esperanza de vida, la mejora de la calidad de vida y la reducción de las admisiones en los servicios de emergencia. Para alcanzar estos retos, es necesario adaptar los sistemas de información actuales, dado que la fragmentación de la información del paciente en diferentes lugares y formatos dificulta enormemente su acceso y procesamiento adecuados. Por ello, los sistemas informáticos sanitarios deben ser capaces, primero, de intercambiar datos entre todas las unidades que los integran y, segundo, de tener la habilidad para interpretar la información presente en los datos que intercambian, tanto en el contexto correcto como en un tiempo razonable. Para alcanzar tal fin, en esta tesis doctoral se propone anotar semánticamente las diferentes colecciones de información clínica, usando las terminologías más apropiadas. Para demostrar nuestra hipótesis, nos centramos en dos recursos: la historia clínica electrónica del paciente (HCE), que hoy en día se considera una pieza clave para la prestación eficiente y de calidad de los servicios sanitarios y da acceso a la información del paciente, y en las guías de práctica clínica, que constituyen una fuente importante de conocimiento sobre las recomendaciones diagnósticas y terapéuticas basadas en la evidencia. La tesis demuestra que es factible el desarrollo de técnicas automatizadas para anotar semánticamente, por una parte, los modelos clínicos que formalizan las HCE y que suponen una arquitectura para la comunicación e intercambio de datos de HCE y, por otra parte, los textos que describen las guías clínicas textuales y, por lo tanto, el conocimiento que consultará el clínico con una precisión y fiabilidad elevada.


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