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- Dr. Marcial García Rojo marcial@cim.es
- Complejo Hospitalario de Ciudad Real
- Sociedad Española de Informática de la Salud
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- Gestión del Conocimiento. Generalidades
- GC en Medicina: U. Kansas, KMC (Reino Unido), Medline y GC.
- Generación del Conocimiento en Patología
- Innovaciones, Informática y GC
- Patología Basada en la Evidencia
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- Trabajar con el conocimiento
- Definición de Gestión del conocimiento
- Tecnologías aplicables
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- Captura, codificación, almacenamiento, explotación, difusión de
conocimiento explícito.
- Áreas de contacto, videoconferencias, espacios físicos de sesiones.
- Fomentar programas de formación
- Internet: Analistas de contenidos, para determinar qué tipo de
información es valiosa para la organización, ser evaluadores de sitios
web para aconsejar enlaces externos, ser editores de páginas web, ser profesores
sobre cómo crear páginas, cómo incorporar información y cómo buscar.
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- “La Gestión del Conocimiento es la identificación, optimización y
gestión dinámica de los activos intelectuales de una organización”
- Tecnologías: data warehousing, minería de datos, acceso a bases de
datos, recuperación de información, clasificación de documentos,
herramientas de trabajo en grupo, etc.
- El propósito de estas disciplinas es: recoger, almacenar y diseminar
adecuadamente el "saber" distribuido entre los individuos y
los procesos.
- No ERP (Enterprise Resource Planning) y sí Estación de Trabajo Integrada
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- Herramientas de GC
- Experiencias: U. Kansas, KMC (Reino Unido)
- Resultado tras búsqueda en Medline sobre GC
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- Herramientas de GC en 6 áreas (Rodrigues, 2000):
- BBDD de referencia (Cochrane, Revistas...)
- Datos del contexto (local, casos)
- Archivos de datos clínicos (Hª Clínica Electrónica)
- Archivos de datos administrativos
- Software de apoyo a la decisión
- Información y Comunicación interactiva basada en Internet.
- Todas: Fuentes de la Práctica basada en la Evidencia
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- A principios de 2000 se creó la unidad para el desarrollo y gestión de
bases de datos, modelos de datos, almacenamiento, técnicas de calidad,
metadatos, reglas de negocio, modelos de procesos, etc.,
- con el fin de desarrollar un entorno de apoyo a la decisión que
proporcione integración de datos en todo el Centro Médico y envío
personalizado de información basada en web en las áreas administrativa,
educativa e investigadora
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- The Cochrane Library http://www.update-software.com/cochrane/
- The National Research Register (Proyectos) http://www.update-software.com/National/
- NHS Centre for Reviews and Dissemination (CRD) http://agatha.york.ac.uk/welcome.htm
- PEDro: The Physiotherapy Evidence Database http://ptwww.cchs.usyd.edu.au/pedro/
- PubMed. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/PubMed/
- The TRIP Database. http://www.tripdatabase.com/
- Wellcome Information Service Catalogue (libros) http://library.wellcome.ac.uk/search~b01a01o01c01i01/
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- Apoyo a la decisión:
- Global o “Memoria Corporativa” (Abidi; Louw et al; Hughes; Wyatt, 2001;
Lancet, Woodcock; Strawser, 2000)
- Data warehousing (Shams & Farishta, 2001)
- Diabetes (Montani & Bellazzi, 2000 y 2001)
- Inteligencia Artificial
- Difundir guías cl. basadas en evidencia (Stefanelli, 2001)
- Neurociencias (Burns, 2001)
- GC y Sistemas de Información:
- Usar sólo los elementos de GC útiles (Malone, 2001)
- Software (Pojasek et al, 2001)
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- Apoyo a la decisión y recuperación inteligente de conocimiento (Montani
& Bellazzi, 2001):
- Guías Clínicas (basadas en evidencias)
- Razonamiento Basado en Casos (CBR)
- Razonamiento Basado en Reglas
- Razonamiento Multi Modal (2&3): detección de contexto, recuperación
de información, revisión de tratamiento en diabetes
- Modelo computacional (model knowledge) del contenido publicado en la
literatura:
- Programa para Delimitar el circuito neuronal envuelto en cada
comportamiento (Burns, 2001).
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- Generación del Conocimiento, Investigación
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- La GC es 20% tecnología y 80% cambio cultural: Compartir Conocimiento
(tácito y explícito)
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- No es necesario un Gestor del Conocimiento, sino integrar la GC en la
organización.
- Conectar:
- a la gente adecuada con la gente adecuada y
- a la gente con la información adecuada y
- estimular el aprendizaje, más que permitir el acceso a grandes bases de
datos
- Conseguir la información correcta para la persona correcta en el momento
adecuado para tomar la mejor decisión.
- Informática + Medicina Basada en la Evidencia
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- El Informe AP sólo incluye parte del K.
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- Análisis de imagen: 3D (confocal, reconstrucción)
- Interpretación y clasificación automáticas
- Control de calidad informatizado
- Correlación morfológica y funcional: PET
- Matrices de tejidos y de ADN
- Ecografía en salas de autopsia, tallado,...
- Establecer el origen de metástasis
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- Innovaciones en Anatomía Patológica
- Informática y Gestión del Conocimiento
- Herramientas de ayuda al diagnóstico
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- Innovaciones incrementales (“de mejora continua”):
- Mejora en organización, en procesamiento de tejidos y citologías...
- Innovaciones radicales (“disruptivas”)
- Aplicación de biología molecular e inmunohistoquímica, que incluso han
dado lugar a cambios de clasificaciones de enfermedades.
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- Aporta respuestas a preguntas básicas (quién, qué, experienc.)
- Evolución del “Groupware” (“mucho reciclaje”)
- Dos grandes tendencias:
- Centrada en “el contenido”:
- Primar la captura de la información, estructurarla, y hacerla
accesible mediante potentes motores de búsqueda
- Centrada en “la gente” (acceso a expertos)
- Recurso general a grandes repositorios de información de todo tipo:
- Apoyo universal en bases de datos de documentos (no estructuradas y
estructuradas)
- Indexación de documentos
- “Metatags” insertos en la información (XML)
- Metainformación de apoyo
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- Colaboración: Office, Exchange, Netmeeting, Messenger (XP)
- Gestión de contenidos: Exchange, Site Server, Office, Content Manager,
MapPoint de Office (clasif.,workflow...)
- “Bussiness Inteligence” y data warehouse: Office, SQL Server
- Capturar y compartir: Site Server
- Portales: SharePoint Portal Server y Content Management Server
- Gestión del Conocimiento usando la plataforma .NET (U. Habana): http://www.gestiondelconocimiento.com/documentos2/rene/tec.htm
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- Programas de apoyo a la decisión y recuperación inteligente de
conocimiento.
- Modelo computacional (model knowledge) que analizan y extraen
conclusiones del contenido publicado en la literatura.
- Ejemplos de programas informáticos: DXplain, POEMS, PEIRS, etc.
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- Portales corporativos (de empleados): De Intranet a Redes de datos
interconectadas accesibles desde cualquier lugar, con numerosos
servicios, programas y utilidades corporativos.
- Se prefieren los Planes de Salud que incorporan Internet
- Conectar a los profesionales. Estimular el auto-servicio y la innovación
- Ejemplos (EEUU): Kaiser Permanente, Humana, UnitedHealthcare, Aetna, Health
Net Inc.
- http://www.openclinical.org/
OpenClinical Knowledge management for healthcare
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- El Coste del convertir sistemas anteriores:
- Transferencias (Insalud - CCAA) à Nuevos acuerdos con empresas
- Interconexión más fácil con esta nueva tecnología
- Selección de usuarios con determinadas características.
- Presión para desarrollar soluciones.
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- Codificación XML de micromatrices (arrays) de tejidos. Federico Monzon,
Thomas Jefferson University Hospital. Philadelphia, EEUU.
- Patólogos investigadores, bancos de tejidos y Data Warehouse. Sujin Kim.
UPMC. Pittsburg. EEUU.
- Portal para Residentes y Herramientas de colaboración: http://residents.pathology.pitt.edu/
- Herramientas para la clasificación molecular de enfermedades. Dra.
Edgerton. Valderbilt Univ.
- PDA: PalmPath, iPath (PocketPc)
(PalmPilot: 694 programas
en http://www.healthypalmpilot.com/)
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- Sistema Experto de apoyo al Diagnóstico Dermatopatológico: 150
enfermedades (modelo PathFinder)
- Técnicas Especiales: Solicitud, Resultados
- CD-ROMs (bibliografía, técnicas)
- Control de Calidad: Estudio de antecedentes
- Estadísticas: Patologías, Servicios, ...
- Intranet / Internet : Medline, Current Contents (ISI), Cochrane,
Oncolink
- Fase actual: Integración total con el Sistema de Información y
Internet/Intranet
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- Indización automática de un archivo de > 5.000 imágenes de patología
mediante UMLS (Unified Medical Language System de la NLM) a partir de
texto descriptivo.
- Resultado:
- Poco específico
- No hay forma de organizar jerárquicamente las imágenes
- Es útil si se buscan términos genéricos
- Hospital Johns Hopkins. Baltimore.
- http://www.netautopsy.org/apep99im.htm
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- Biblioteca de imágenes: Sistemas que almacenan, indexan y muestran
adecuadamente imágenes de grandes bases de datos de imágenes
(>100,000). Incluyen mecanismos para indexas texto asociado e indexar
las imágenes en base a su propio
contenido (Universidad de Pensilvania)
- Sistema de búsqueda de imágenes basado en su contenido. El motor de
búsqueda de imágenes reside en un superordenador, que realiza el
procesado de imágenes, extracción de características, comparación, y
acceso a la base de datos (Zheng, L. University of Pittsburgh. APIII-99)
- Algoritmos basados en “wavelets” permiten clasificar las imágenes en 4
tipos: fondo, fotografía, texto y gráfico.
- El modelo oculto de Markov usando vectores de características permite
clasificar de imágenes (Li J, Gray RM, Olshen RA)
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- Su utilización permite detectar mayor número de lesiones del cérvix:
- Reducción de falsos negativos en un 33% - 44%.
- Reducción de falsos positivos en un 16%
- Precisión de un 99,6%
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- Revisión de sistemas expertos interactivos basados en el conocimiento.
- Éxito en el cribaje citológico.
- Desafío: Desarrollo de clasificadores automáticos basados en el análisis
de imágenes histopatológicas
- “En busca de un sendero
diagnóstico” Metodología para estudiar la búsqueda visual,
representación del conocimiento y Razonamiento Médico en el Diagnóstico
Microscópico. (Crowley, R. University of Pittsburgh. APIII-99)
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- Global: Definir y medir el valor de la información clínica (Marques
& McDonald, 2000)
- Digestivo: Pronóstico en Poliposis adenomatosa familiar (Vasen et al,
2001)
- Hematopatología: Inmunotipaje, almacenes inteligentes de imágenes y
telemicroscopía (Foran et al, 2000)
- Endocrino: Coste-beneficio PAAF y Gammagrafía en suprarrenal (Dwamena et
al, 1998)
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- Con frecuencia son herramientas de búsqueda. El juicio clínico es el
elemento fundamental.
- Las interacciones entre enfermedades ( +/- fármacos) son poco conocidas.
- No convergen información clínica + laboratorio + morfología + molecular
- “Web-based education”: Separación artificial entre auto-aprendizaje y
apoyo a la decisión clínica.
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- Medicina basada en la evidencia
- Patología basada en la evidencia. Fuentes
- Estandarización frente a la variabilidad
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- Para pasar de la evidencia científica a la práctica asistencial se
necesitan 3 pasos:
- obtener fácilmente la evidencia científica,
- elaborar guías de práctica clínica para la asistencia y
- aplicar las guías individualmente y correctamente a los pacientes.
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- Ensayo aleatorizado y controlado diseñado de forma apropiada.
- Ensayo controlado bien diseñados, sin aleatorización.
- Estudios de cohorte o caso-control bien diseñados, realizados
preferentemente en más de un centro o por un grupo de investigación.
- Múltiples series comparadas en el tiempo con o sin intervención.
- Opiniones basadas en experiencias, estudios descriptivos o informes de
comités de expertos.
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- Los hallazgos moleculares complementan, no sustituyen a la
histopatología clásica. Ejemplo: hemocromatosis, cáncer de mama.
- Problemas a la hora de seleccionar las técnicas especiales más
adecuadas.
- La evidencia frente a los expertos
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- Centro Cochrane Iberoamericano http://www.cochrane.es/Castellano/
- Revisiones sobre efectividad (DARE) http://agatha.york.ac.uk/
- NeLH (National electronic Library for Health) http://www.nelh.nhs.uk/
- Agencia para la Investigación y Calidad en Salud (AHRQ) http://www.ahcpr.gov/
- Red de Guías Intercolegiadas Escocesas http://www.sign.ac.uk/
- National Guidelines Clearinghouse http://www.guideline.gov/
- Bandolier (revista) http://www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/
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- Sistema Bethesda 2001 para protocolizar el informe de citología
cervicovaginal. http://jama.ama-assn.org/issues/v287n16/ffull/jst10014.html
- Guía de consenso de la ASCCP http://www.asccp.org/
- Guía multidisciplinaria cáncer laringe de Holanda. (Kaanders, 2002)
- Informe AP en el cáncer de mama
(Going, 2001)
- Colegio Americano de Patólogos
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- Se han desarrollado técnicas para detectar automáticamente la
variabilidad excesiva en los diagnósticos anatomopatológicos.
- Una solución es el uso de manual de procedimientos, informes
estandarizados, guías clínicas
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- Imagen no es sinónimo de Diagnóstico
- Signos variables entre casos
- Resaltar indicadores pronósticos válidos
- Seleccionar técnicas adecuadas a cada caso.
- Adecuar el informe a las necesidades del médico solicitante
- Control de calidad de todo el proceso
- Actualización: Redefinir protocolos
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- Investigación o generación del conocimiento: grandes líneas de
investigación y fuentes de información más prestigiosas.
- Innovación o aplicación del conocimiento para la mejora de la calidad
asistencial.
- Incorporación del conocimiento a la práctica clínica: Patología basada
en la evidencia
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- Libro Blanco de la Sociedad de la Información en Galicia. Sanidad. http://www.xunta.es/conselle/cultura/libroblanco/
- Centro Americano de Productividad y Calidad. http://www.apqc.org/km/
- Picas Vidal JM. Gestión del conocimiento. INFORMED 2000. Toledo, 4-6 de
octubre de 2000. http://www.seis.es/informed2000/programa.htm
- García Rojo M. Gestión del Conocimiento y las Nuevas Tecnologías de la
Información. Informática y Salud 2001; 33: 230-231. http://www.seis.es/simo/2001.htm
- Gost J, Astier P, Bermejo B, Silvestre C, Chivite MT. Tecnologías de la
información y comunicación: su impacto en la gestión de los servicios de
salud. http://www.alass.org/es/Actas/109-E.doc
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Notas