Научная статья на тему 'Snomed CT и проблемы терминологических систем'

Snomed CT и проблемы терминологических систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
816
149
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СИСТЕМАТИЗИРОВАННАЯ НОМЕНКЛАТУРА МЕДИЦИНСКИХ/ КЛИНИЧЕСКИХ ТЕРМИНОВ / ЭЛЕКТРОННАЯ МЕДИЦИНСКАЯ КАРТА (ЭЛЕКТРОННАЯ ИСТОРИЯ БОЛЕЗНИ) / МЕДИЦИНСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА / SNOMED / SYSTEMATIZED NOMENCLATURE OF MEDICINE CLINICAL TERMS / ELECTRONIC HEALTH RECORD / HEALTH INFORMATION SYSTEM

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Пашкина Е. С., Зарубина Т. В.

В настоящее время интеграция российских медицинских информационных систем как между собой, так и в международных проектах является насущной задачей информатизации здравоохранения. Целью этой статьи является изучение представленных для обзора опубликованных исследований, в которых применялись версии SNOMED. Применение терминологического стандарта SNOMED CT систематизированной номенклатуры медицинских/клинических терминов позволит преодолеть несовместимость медицинских информационных систем на уровне семантики и повысить интегрируемость программных средств.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

SNOMED CT and problems of terminological systems

At the present time the integration of russian medical information systems and integration in international projects is the pressing task of public health informatization. The purpose of this paper is to study submitted for review published studies that used versions of SNOMED. The application of terminological standard SNOMED CT Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms will allow to get over incompatibility of medical information systems at semantic level and improve software paskage integration.

Текст научной работы на тему «Snomed CT и проблемы терминологических систем»

Врэч:::: терминология

™ и информационные

технологии

>

Е.С. ПАШКИНА,

ведущий научный сотрудник НИЛ разработки информационных систем ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздравсоцразвития России, г. Москва, Россия, elpashkina@yandex.ru Т.В. ЗАРУБИНА,

д.м.н., профессор, заведующая кафедрой медицинской кибернетики и информатики ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздравсоцразвития России, г. Москва, Россия

SNOMED CT И ПРОБЛЕМЫ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ (обзор литературы)

УДК: 004.9:61(083.86)

Пашкина Е.С., Зарубина Т.В. SNOMED CT и проблемы терминологических систем

(ЕБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздравсоцразвития РФ, г. Москва, Россия)

Аннотация: В настоящее время интеграция российских медицинских информационных систем как между собой, так и в международных проектах является насущной задачей информатизации здравоохранения. Целью этой статьи является изучение представленных для обзора опубликованных исследований, в которых применялись версии SNOMED. Применение терминологического стандарта SNOMED CT — систематизированной номенклатуры медицинских/клинических терминов позволит преодолеть несовместимость медицинских информационных систем на уровне семантики и повысить интегрируемость программных средств.

Ключевые слова: SNOMED, систематизированная номенклатура медицинских/ клинических терминов, электронная медицинская карта (электронная история болезни), медицинская информационная система.

UDC: 004.9:61(083.86)

Pashkina E.S, Zarubina T.V. SNOMED CT and problems terminological systems (Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, Russia)

Abstract: At the present time the integration of russian medical information systems and integration in international projects is the pressing task of public health informatization. The purpose of this paper is to study submitted for review published studies that used versions of SNOMED. The application of terminological standard SNOMED CT — Systematized Nomenclature of Medicine — Clinical Terms will allow to get over incompatibility of medical information systems at semantic level and improve software paskage integration.

Keywords: SNOMED, Systematized Nomenclature of Medicine — Clinical Terms, Electronic Health Record, Health information System.

Введение

В предыдущих работах нами была описана история разработки систематизированной номенклатуры медицинских терминов (SNOMED CT), подтипы иерархической структуры номенклатуры SNOMED CT, проанализировано описание нарушений сознания, разновидностей боли в SNOMED CT [1-3]. В представленном обзоре рассматриваются исследования, в которых оценивались возможности SNOMED CT для кодирования клинических терминов, внедрения в медицинские информационные системы, проведен ряд сравнений SNOMED CT с другими медицинскими терминологическими системами и обсуждаются вопросы результатов анкетирования пользователей SNOMED CT с помощью Интернет-технологий.

Терминология

Значение терминологических систем

В последние годы в связи с необходимостью перехода к электронному здравоохранению появились публикации, посвященные терминологическим системам, их назначению, структуре, содержательной части, классификациям. Терминологические системы являются важным результатом в области развития медицинской информатики. Для точного понимания существующих терминологических систем необходим классификатор, обеспечивающий единообразие терминологии и типологии таких систем. Адекватное понимание структуры терминологической системы является необходимым условием для оценки существующих номенклатур, выявления их особенностей [10-11].

В литературе описываются методики построения и поддержки терминологических систем в современной практике. F. Raiez, D. Arts, R. Cornet, 2005, указывают, что для этого требуется применение данных, хранимых в электронном виде. Данные должны быть представлены в структурированном и стандартизированном виде. Содержание и расширение медицинских номенклатур есть предмет постоянных исследований [21].

K. Donnelly (Университетский колледж американских патологоанатомов, отдел по терминологии SNOMED, Northfield, Иллинойс, США), 2008, в своей статье рассматривает проблемы многоязычной документации и классификаций [12]. Поставщики услуг здравоохранения повсюду в мире используют системы классификации в течение десятилетий как основу для документации, взаимодействия и передачи информации, статистических отчетов и научных исследований. В последние годы машиночитаемые медицинские терминологии, то есть имеющие пригодную для ввода в компьютер форму, приобрели большое значение в связи с принятием электронных медицинских карт и большей глубиной детализации данных в клинических системах. Исполь-

www.idmz.ru

SOI 3, №1

■■■■

гш

зование клинической терминологии, согласованное с классификациями, реализованными в клинической информационной системе, принесет пользу здоровью многих пациентов, в том числе путем использования электронных клинических систем поддержки диагностических решений, скрининга болезней и др. Для расширения области применения эти системы должны быть переведены на языки использования без потери смысла. Очевидно, что на сегодняшний день ни одна система не отвечает всем требованиям, что призывает разработчиков к сотрудничеству и координации усилий для достижения корректного взаимодействия на многоязычной основе [12].

F.R. Elevitch (Калифорния, США), 2005, подчеркивает роль стандартизованной клинической терминологии в структуре электронных историй болезни и рассматривает SNOMED CT как терминологию здравоохранения со всесторонним охватом описания болезней, клинических данных, этиологии, лечения, процедур и исходов и рекомендует SNOMED CT как основу общей терминологии для электронной медицинской документации в США, полагая допустимость изменений в определенных клинических понятиях, что дает возможность клиницистам употреблять разные синонимы и, тем не менее, быть понятыми. SNOMED CT — всеобъемлющая, с научной точки зрения подтвержденная, клиническая терминология, дающая возможность доступа к данным о здоровье: сбора, разделения и объединения их на стыках специальностей и медицинского наблюдения [13].

M.L. Gambarte, A.L. Osornio, M. Martinez, G. Reynoso, D. Luna, F.G. de Quiros (Буэнос-Айрес, Аргентина), 2007, описали свой практический подход к развитию передовых терминологических систем в медицинских информационных системах, подчеркнув, что в процессе развития медицинской информатики современное владение терминологией оказалось в фокусе интереса. Использование всеобъемлющей и детализированной терминоло-

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 55 ■

Врэч:::: терминология

™ и информационные

технологии

>гии для представления клинических стандартов в компьютерных системах, соединенных с информацией пациента, позволило бы медицинским компьютерным программам обеспечивать пациента индивидуальными рекомендациями. Для того, чтобы унифицировать сбор данных через медицинскую информационную систему и заложить основы для будущих систем поддержки клинических решений, авторы решили перейти от предыдущих, основанных на классификациях, медицинских записей к новым терминологическим системам, построенным с использованием испанской версии SNOMED CT. Для терминологической системы важным является централизация представления знаний, использующая подробную детализацию. Клинические данные, внесенные на любом этапе лечебно-диагностического процесса, представляются единообразно во всей медицинской информационной системе [15].

В литературе отмечается, что терминологические системы, такие как SNOMED CT, играют все более важную роль в поддержании записей медицинских данных. Это приводит к необходимости оценить содержание этих систем. R. Cornet (Отдел медицинской информатики, академический медицинский центр, Университет Амстердама, Нидерланды), 2010, рассматривает полезность содержания информации как критерий для структуры терминологических систем и содержания в медицинских картах. Им предлагаются два дополнительных критерия, которые могут быть применимы к последнему изданию SNOMED CT и могут рассматриваться как индикатор полноты описания клинических данных терминологических систем и/или их отдельных частей. Содержание информации обеспечивает необходимую основу для оценки терминологических систем и содержания медицинских карт [9].

F. Bakhshi-Raiez, N.F. de Keizer (Отдел медицинской информатики, академический медицинский центр, Университет Амстердама,

Нидерланды), 2011, оценили полезность большой композиционной интерфейсной терминологии, основанной на SNOMED CT и терминологическом приложении для регистрации причин поступления в отделение интенсивной терапии в Системе управления данными больного. Исследование было основано на наблюдении пользователей — на основе оценки полезности до и 3 месяца спустя после использования внедренной системы. Полезность была определена по пяти аспектам: эффективность, результативность,

обучаемость, полное удовлетворение пользователей и проблемы при приобретении опыта. Для рассмотрения этих аспектов были использованы качественный метод (размышления вслух) и количественные методы, включающие вопросник, или шкалу полезности системы и изучение времени, затрачиваемого на определенную задачу. Результаты изучения оценок показывают, что полезность интерфейсной терминологии резко падает, согласно вопроснику — шкалы полезности системы (SUS), до и после внедрения с 47,2 из 100 до 37,5 из 100. Измерения качества показывают высокое число (n = 35) проблем использования, ведущих к неэффективной регистрации причин поступления. Эффективность, результативность системы не менялись во времени. Проблемы применения, выявленные пользователями, распределились следующим образом: 14% (n = 5) проблем имели отношение к терминологическому содержимому, основанному на SNOMED CT, тогда как 86% (n = 30) относились к терминологическому приложению. Но при этом проблемы, относящиеся к терминологическому содержимому SNOMED CT, были более сложные, чем проблемы, связанные с терминологическим приложением. Авторы пришли к заключению, что экстенсивность, сложность иерархии и языковые традиции интерфейсной терминологии определяют ее удобство и простоту использования. Тщательно изготовленное, специфичное для конкретной предметной

56

Терминология

области подмножество и хорошо сконструированное терминологическое приложение необходимы для содействия применению комплексной композиционной интерфейсной терминологии, основанной на SNOMED CT [4].

Кодирование клинических терминов в SNOMED CT

M.F. Chiang, J. Hwang, A. Yu, D. Casper,

J. Cimino, J. Starren, 2006 (Департамент биомедицинской информатики, офтальмологии, медицины и радиологии университетского колледжа врачей и хирургов Колумбийского университета, Нью-Йорк) отмечают, что SNOMED CT продвигается как ссылочная терминология для систем с электронными медицинскими картами. В США в 2006 году системы с электронными медицинскими картами использовали приблизительно 15-20% американских медицинских институтов. Многие важные функции таких систем основываются на предположении, что медицинские понятия будут одинаково закодированы различными пользователями. Авторы выполнили исследование с целью определить надежность кодирования и согласованность между тремя врачами при использовании двух терминологических браузеров для SNOMED CT при кодировании 242 понятий из пяти офтальмологических случаев, представленных в общедоступном клиническом журнале. В работе были использованы браузеры SNOMED CT Browser 2.0 (Virginia-Maryland Regional College of Veterinary Medicine, Blacksburg, VA) и CLUE-5 (Clinical Information Consultancy, Reading, UK). Надежность кодирования тремя врачами была 44% при использовании одного браузера и 53% при использовании другого. В качестве примера, где при кодировании не было согласия среди врачей в точном соответствии или семантической равнозначности, приведен термин «синдром Горнера». Данный синдром был закодирован при использовании одного и того же браузера разными врачами тремя различны-

www.idmz.ru

SOI 3, №1

■■■■

гш

ми кодами: одним врачом — как 12731000 (затылочная симпатическая дистрофия — cervical sympathetic dystrophy), вторым врачом — как 271730003 (синдром Горнера зрачковый — Horner syndrome of the pupil) и третьим врачом — как 164018003 (на обследовании: синдром Горнера — On examination: Horner syndrome).

Испытание надежности кодирования каждым врачом при попытке закодировать то же самое понятие параллельно в двух браузерах выявило, что различие в кодах SNOMED CT достигало 55%. Эти результаты наводят на мысль, что надежность кодирования SNOMED CT несовершенна и может зависеть от методологии поиска. Сочетание обучения врачей, усовершенствования терминологии и улучшения браузеров может помочь в увеличении воспроизводимости и надежности кодирования SNOMED CT для увеличения эффекта систем с электронными медицинскими картами [8].

Управление по вопросам здравоохранения ветеранов в Солт-Лейк-Сити (штат Юта, США) в 2004 г. провело оценку использования SNOMED CT. J.F. Penz, S.H. Brown, J.S. Carter, P.L. Elkin, V.N. Nguyen, S.A. Sims, M.J. Lincoln описали первый этап этой оценки, который рассматривает зону охвата SNOMED CT терминами для документа, заполняемого при поступлении в госпиталь. Клинические выражения в этом документе совершенно иные при сравнении с документом, находящимся в обращении Министерства по делам ветеранов — терминологического словаря «Лексикон». Авторы отобрали случайное множество из 5054 записей, которые были предварительно «нерешены» в «Лексиконе». Эти записи были отображены в SNOMED CT с использованием двух автоматизированных программных средств. Эксперты рассмотрели подмножество согласованных с помощью программных средств, частично согласованных и не согласованных записей. Автоматизированные программные средства произвели точное или частичное совпадение для 90% из 5054 нере-

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 57 ■

Врэч:::: терминология

™ и информационные

технологии

>шенных записей. Таким образом, был сделан вывод о том, что SNOMED CT имеет перспективы как кодирующая система для решения клинических проблем. В дальнейшем авторы планируют изучить зону охвата SNOMED CT по другим областям, таким как лекарства, аллергии, врачи [20].

D.H. Lee, F.Y. Lau, H. Quan, 2010, Канада, отмечают, что в течение последнего десятилетия увеличилось количество статей о SNOMED CT, возможности использования в самых различных клиниках. Однако, с их точки зрения, имеется недостаточно подробных инструкций кодирования и примеров, показывающих, как это делать. В итоге предмет остается достаточно сложным. В октябре 2005 года, здравоохранение Канады рекомендовало SNOMED CT как предпочтительную ссылочную терминологию для регистрации данных пациентов, как часть, имеющую возможность взаимодействовать с электронными медицинскими картами (iEHR). В работе была использована версия SNOMED CT от июля 2008 года, которая включала в себя 388 000 понятий, 1,14 миллиона описаний, 1,38 миллиона взаимосвязей. Понятия организованы в 19 иерархий, такие как структура тела, клинические данные, события и др. В статье авторы описали эвристический метод, который может быть использован для кодирования клинических терминов в SNOMED CT и проиллюстрировали, как применять кодирование для набора данных при уходе за геронтологическими больными и больными по программе «конца жизни» (онкологическими, сердечно-легочными, нейромышечными и др.). Оказалось возможным закодировать ~84% терминов, ~8% требовали проверки и дальнейшего кодирования, в то время как ~7% терминов остались не закодированными. Из пробного теста кодирования SNOMED CT авторы сделали заключение о том, что открываются потенциальные возможности кодирования терминологии и это может быть использовано в различных клинических системах [18].

Пример разработки понятий для отделений неотложной помощи, основанных на SNOMED CT

Отделения неотложной помощи в Австралии используют ряд компьютерных программ для сохранения данных по причинам поступления пациента, имеющимся проблемам и диагнозам (МКБ, 10 пересмотр, Австралийский вариант — МКБ-10-АМ). Каждое отделение неотложной помощи имеет специально разработанный список терминов. Национальное правительство осуществляет переход к электронной системе здравоохранения, предлагает использовать единую стандартную клиническую терминологию. SNOMED CT рассматривается как один из блоков построения инфраструктуры электронной системы здравоохранения в Австралии. Научно-исследовательский центр Австралийской электронной системы здравоохранения разработал программную платформу (совокупность полностью совместимых программных продуктов) Snapper, которая помогает сопоставить существующие клинические термины с номенклатурой SNOMED CT. Благодаря использованию программного обеспечения Snapper с использованием Австралийского варианта SNOMED -CT (SNOMED CT-AU) было описано множество понятий для отделений неотложной помощи. У существующих систем программного обеспечения должна быть возможность включения этого множества понятий для поддержания стандартизированной записи данных. Так как собранные понятия будут частью более обширной терминологии, они будут полезны для описания состояния при поступлении и выписке больных, для создания компьютеризированных средств поддержки врачебных решений и аналитических целей [17].

Сравнение SNOMED CT с другими медицинскими терминологиями

С момента появления SNOMED CT постоянно идет сравнение ее терминологичес-

58

Терминология www.idmz.ru ESSS

201 3, №1 1

а

кого словаря с другими, имеющимися в клинической практике. Если ряд авторов оценивает, какая терминология или номенклатура имеет большую зону охвата терминами, лучшую детализацию, то другие думают о том, как разрешить проблемы соответствия между различными существующими классификациями или терминологиями.

Проблемы построения соответствий разделов Международной классификации болезней 10-го пересмотра (шведской версии) понятиям SNOMED CT описаны в работе A. Vikstrom, Y. Skaner, L.E. Strender, G.H. Nilsson, 2007. Соединение или построение терминологий и классификаций — это один из возможных путей к достижению дополнительных преимуществ в описании и документировании данных медицинского наблюдения и лечения. Авторы подчеркивают, что построение соответствий МКБ-10 понятиям SNOMED CT требует ясных и исчерпывающих правил, необходима также надежность интеркодирования в попытках отображения информации [22].

S.H. Brown, C.S. Husser, D. Wahner-Roedler, S. Bailey, L. Nugent, K. Porter, B.A. Bauer, P.L. Elkin в 2007 г. сравнили Международную классификацию болезней 9-го пересмотра и SNOMED CT и пришли к выводу о полезности SNOMED CT в качестве дополнения для прямого установления соответствия между классификациями [5].

K.A. Massey, J.M. Ansermino, P. von Dadels-zen, T.J. Morris, R.M. Liston, L.A. Magee, 2009 (Ванкувер, Британская Колумбия, Канада), изучая ситуацию со SNOMED CT, обнаружили, что есть тенденция к расширению использования SNOMED CT, в том числе и вместо других систем классификации, включая МКБ-10. Авторы пришли к заключению, что проблема гипертензивных нарушений при беременности не нашла должного отражения в номенклатуре SNOMED CT. Поэтому сделали заключение, что Международное общество изучения гипертензии при беременности (ISSHP) должно обеспокоиться данным вопро-

сом и взять на себя руководящую роль в решении этой проблемы [19].

M.F. Chiang, D.S. Casper, J.J. Cimino, J. Star-ren в 2005 г. проанализировали пять медицинских классификаторов для оценки соответствия описания понятий в офтальмологии. Это: Международная классификация болезней 9-го пересмотра, клиническая модификация — International Classification of Diseases 9, Clinical Modification [ICD9-CM], Процедурная терминология, 4-я версия (КПП-4) — Current Procedural Terminology 4 [CPT-4]; систематизированная номенклатура медицинских/клиничес-ких терминов — Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms [SNOMED-CT], Номенклатура лабораторных и клинических исследований — Logical Identifiers, Names, and Codes [LOINC], Словарь медицинских сущностей — Medical Entities Dictionary [MED].

Двадцать законченных офтальмологических случаев были последовательно отобраны из открытого доступного офтальмологического журнала. Каждый из 20 случаев был проанализирован в отдельных понятиях, и каждое понятие было классифицировано по двум основаниям: 1) диагнозу, данным осмотра

и/или процедурам и 2) глазным симптомам и общим медицинским понятиям. Был использован электронный или бумажный браузер, чтобы установить код для каждого понятия в каждой из пяти терминологий. Соответствие назначения каждого понятия было засчитано по 3-балльной шкале (0 — нет совпадения,

1 — частичное совпадение, 2 — полное совпадение). Представленные данные от всех 20 случаев были сгруппированы и сравнены на основе зоны охвата терминами.

Из 20 историй болезни больных с глазной патологией при детальном описании получилось 1603 понятия. При кодировании с помощью пяти классификаторов SNOMED CT имел высшее значение зоны охвата терминами (1,625+/—0,667), следующими были MED (0,974+/-0,764), LOINC (0,781+/-0,929), ICD9- JV CM (0,280+/-0,619) и CPT-4 (0,082+/-0,337). К

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 59 ■

Врэч:::: терминология

™ и информационные

технологии

> SNOMED CT также имел большее значение зоны охвата терминами, чем какая-нибудь другая терминология для понятий в диагнозе, полученных данных и процедур. Среднее значение зоны охвата терминами конкретно для офтальмологических понятий было ниже, чем в целом для общих медицинских понятий. Авторы делают заключение, что классификаторы необходимы для электронных представлений офтальмологических данных и что SNOMED CT имеет большую зону охвата терминами, чем другие терминологии [7].

В статье S.H. Brown, S.T. Rosenbloom, B.A. Bauer, D. Wahner-Roedler, D.A. Froehling, K.R. Bailey, M.J. Lincoln, D. Montella, E.M. Fiel-stein, P.L. Elkin, 2007, были рассмотрены два варианта компьютеризированных терминологий SNOMED CT и MEDCIN. MEDCIN - это система стандартизированной медицинской терминологии, разработанная Medicomp Systems, Inc. и предназначенная для использования в системах электронных историй болезни. Были сравнены возможности SNOMED CT и MEDCIN по представлению понятий для общего шаблона медицинской экспертизы. Для сравнения были выбраны 864 выражения. Чувствительность SNOMED CT как терминологии ссылок была 83% против 25% для MEDCIN (p < 0,001). Чувствительность SNOMED CT как интерфейсной терминологии была 53% против 7% для MEDCIN (P < 0,001). Таким образом, был сделан вывод о том, что содержание перекрытия или зоны охвата SNOMED CT как терминологии ссылок и как интерфейсной терминологии выполнено лучше, чем MEDCIN. Но при этом отмечено, что авторы не оценивали иные аспекты интерфейсной терминологии, такие как, например, количество клинических связей [6].

Анкетирование по результатам применения терминологических систем

F. Raiez, D. Arts , R. Cornet, 2005, изучали современную практику поддержания медицин-

ской терминологии анкетированием 27 организаций — тех, которые в настоящее время поддерживают терминологические системы. Результаты анкетирования раскрывают многообразие и незавершенность текущего процесса. Инфраструктура для поддержания терминологических систем является важным шагом по направлению к стандартизации медицинских терминологических систем [21].

В 2008 г. K. Giannangelo, S.H. Fenton (Чикаго, штат Иллинойс, США) опубликовали статью о данных анкетирования c использованием Интернет-технологий, проведенного в ноябре—декабре 2006 года. Изучение поста вщиков/производител ей информационных технологий в здравоохранении было произведено для идентификации, какие постав-щики/производители электронной медицинской документации и/или электронной медико-санитарной документации работают или собираются работать со SNOMED CT, для оценки возможностей применения SNOMED CT в данных системах, а также для изучения того, что мотивирует включать SNOMED CT в системы электронной медицинской документации. Анкета содержала 25 вопросов, и было получено 72 ответа. Результаты анкетирования содержали смешанную информацию, но акцентировалось внимание на широкой интеграции SNOMED CT в программные продукты электронной медицинской документации и/или электронной медико-санитарной документации. Большинство респондентов отмечали, что данное внедрение является стратегическим. Однако те поставщики/производи-тели информационных технологий в здравоохранении, кто еще не получили лицензию на SNOMED CT, находятся в ожидании, когда рынок заставит установить эту номенклатуру в системах электронного медицинского документооборота [16].

В январе 2010 г. G. Elhanan, Y. Perl, J. James (Технологический университет Нью-Джерси, Ньюарк, США) провели анкетирование непосредственных пользователей SNOMED CT.

60

Терминология www.idmz.ru ESSS

201 3, №1 1

а

Анкетирование во «всемирной паутине» заключалось в 43 вопросах. В ответ было получено 215 откликов. 65% респондентов было из Северной Америки, 28% — из Европы, 4% — из Австралии, и остальные — из стран Азии и Южной Африки. Ученые/препо-даватели составили 48% респондентов, 38% — разработчики/инженеры, 25% — врачи, 8% — медсестры и 18% — администрато-ры/менеджеры. Из всех респондентов 15% используют SNOMED CT менее чем 1 год, 30% в течение двух—трех лет, 14% — 4-5 лет и 41% — более 5 лет. Многие пользователи используют SNOMED CT сравнительно часто: 37% ежедневно, 27% еженедельно. Для получения доступа к SNOMED CT наиболее популярен браузер CliniClue (54%). 65% респондентов указали, что используют SNOMED CT для исследовательских целей, 50% используют для целей создания прототипа перед внедрением в клинику и 39% используют в разработке систем. Как авторы статьи и ожидали, академический сектор исследования доминирует над практическим применением. Пользователи, как исследователи, так и не исследователи, имеют сходные модели использования

SNOMED CT. Результаты опроса показали, что многие пользователи удовлетворены уровнем охвата смыслового содержания SNOMED CT. Данная номенклатура в перспективе может использоваться при разработке медицинских информационных систем, тогда как в настоящее время используется главным образом для поиска понятий (72%) и кодирования клинических данных (60%) [14].

Заключение

Таким образом, многие авторы рассматривают SNOMED CT как один из самых обширных и всеобъемлющих биомедицинских словарей, имеющихся в распоряжении сегодня. Описываются расширение и улучшение терминологии номенклатуры SNOMED CT, подчеркиваются потенциальные возможности кодирования терминов, возможность использования SNOMED CT в электронной медицинской документации многих клинических отделений, в различных клинических информационных системах. Представляется важным поддерживать развитие терминологии, наращивать надежность кодирования SNOMED CT для практикующих врачей и научных работников.

ЛИТЕРАТУРА

1. Зарубина Т.В., Пашкина Е.С. Перспективы использования систематизированной номенклатуры медицинских терминов (SNOMED CT) в России//Врач и информационные технологии. — 2012. — №4. — С. 6-14.

2. Зарубина Т.В., Пашкина Е.С. SNOMED CT. Анализ описания расстройств сознания//В кн. Информационные технологии в медицине. 2011-2012. [Под ред. Г.С. Лебедева и Ю.Ю. Мухина]. — М.: Радиотехника, 2012. — С. 30-41.

3. Пашкина Е.С. Описание боли в SNOMED CLINICAL TERMS//B кн. Международный симпозиум «Информационные технологии и общество 2010». Материалы симпозиума. 1-8 октября 2010 г., Кемер, Турция. — М, 2010. — С. 44-47.

4. Bakhshi-Raiez F., de Keizer N.F., Cornet R., Dorrepaal M, Dongelmans D., Jaspers M.W. A usability evaluation of a SNOMED CT based compositional interface terminology for intensive care// Int J Med Inform. — 2012 May. — 81 (5). — P. 351-362.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

5. Brown S.H., Husser C.S., Wahner-Roedler D., Bailey S., Nugent L., Porter K., Bauer B.A., Elkin P.L. Using SNOMED CT as a reference terminology to cross map two highly pre-coordinated classification systems//Stud Health Technol Inform. — 2007. — 129 (Pt. 1). — P. 636-639.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ 2 s ■ ■■■ ■ ■

I и информационные

технологии

>

6. Brown S.H., Rosenbloom S.T., Bauer B.A., Wahner-Roedler D, Froehling D.A. , Bailey K.R., Lincoln M.J, Montella D, Fielstein E.M, Elkin P.L. Direct comparison of MEDCIN and SNOMED CT for representation of a general medical evaluation template//AMIA Annu Symp Proc. — 2007. — Oct. — 11. — P. 75-79.

7. Chiang M.F., Casper D.S., Cimino J.J., Starren J Representation of ophthalmology concepts by electronic systems: adequacy of controlled medical terminologies//Ophthalmology. — 2005. — Feb. — 112(2). — P. 175-183.

8. Chiang M.F., Hwang J., Yu A., Casper D., Cimino J., Starren J. Reliability of SNOMED-CT coding by three physicians using two terminology browsers//AMIA Annu Symp Proc. — 2006. — P. 131-135.

9. Cornet R. Information-content-based measures for the structure of terminological systems and for data recorded using these systems//Stud Health Technol Inform. — 2010. — 160 (Pt. 2). — P. 1075-1079.

10. de Keizer N.F., Abu-Hanna A, Zwetsloot-Schonk JH. Understanding terminological systems. I: Terminology and typology//Methods Inf Med. — 2000. — Mar. — 39(1). — P. 16-21.

11. de Keizer N.F., Abu-Hanna A. Understanding terminological systems. II: Experience with conceptual and formal representation of structure//Methods Inf Med. — 2000. — Mar. — 39(1). — P. 22-29.

12. Donnelly K Multilingual documentation and classification//Stud Health Technol Inform. — 2008. — 134. — P. 235-243.

13. Elevitch F.R. SNOMED CT: electronic health record enhances anesthesia patient safety// AANA J. — 2005. — Oct. — 73(5). — P. 361-366.

14. Elhanan G, PerlY., James J. A Survey of Direct Users and Uses of SNOMED CT: 2010 Status// AMIA Annu Symp Proc. — 2010. — P. 207-211.

15. Gambarte Ml, Osornio A.L., Martinez M, Reynoso G, Luna D., de Quiros F.G. A practical approach to advanced terminology services in health information systems//Stud Health Technol Inform. — 2007. — 129 (Pt. 1). — P. 621-625.

16. Giannangelo K, Fenton S.H. SNOMED CT survey: an assessment of implementation in EMR/EHR applications//Perspect Health Inf Manag. — 2008. — May. — 20. — P. 5-7.

17. Hansen D.P., Kemp M.L., Mills S.R, MercerM.A., Frosdick P.A., LawleyM.J Developing a national emergency department data reference set based on SNOMED CT//Med. J. Aust. — 2011. — Feb. 21. — 194 (4). — P. 8-10.

18. Lee D.H., LauF.Y, QuanH. A method for encoding clinical datasets with SNOMED CT//BMC Med Inform Decis Mak. — 2010. — 10. — P. 53.

19. Massey K.A., Ansermino J.M, von Dadelszen P ., Morris T.J, Liston R.M, Magee L.A. What is SNOMED CT and why should the ISSHP care?//Hypertens Pregnancy. — 2009. — Feb. — 28(1).

— P. 119-121.

20. Penz J.F., Brown S.H., Carter J.S, Elkin P.L, Nguyen V.N., Sims S.A., Lincoln M.J. Evaluation of SNOMED coverage of Veterans Health Administration terms//Stud Health Technol Inform. — 2004.

— 107 (Pt. 1). — P. 540-544.

21. Raiez F., Arts D, Cornet R. Terminological system maintenance: a procedures framework and an exploration of current practice//Stud Health Technol Inform. — 2005. — 116. — P. 701-706.

22. Vikstrom A, Skaner Y, Strender L.E, Nilsson G.H. Mapping the categories of the Swedish primary health care version of ICD-10 to SNOMED CT concepts: Rule development and intercoder reliability in a mapping trial//BMC Med Inform Decis Mak. — 2007. — May. — 2. — P. 7-9.

62

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.