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# Ciencias de la Salud# Informática sanitaria

Cumulus: Una Nueva Herramienta para Compartir Datos de Salud

Cumulus mejora el intercambio de datos de salud mientras cuida la privacidad del paciente.

― 7 minilectura


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En los últimos años, los registros electrónicos de salud (EHRs) se han vuelto esenciales en los entornos médicos. El gobierno ha invertido una buena cantidad de dinero para ayudar a las instalaciones de salud a adoptar estos sistemas. Este cambio ha hecho posible que los proveedores de atención médica almacenen y compartan información sobre los pacientes de manera más efectiva. Sin embargo, muchos sistemas EHR no fueron diseñados para compartir datos fácilmente entre grupos grandes de personas.

Aquí es donde entra Cumulus. Cumulus es una herramienta basada en la nube diseñada para ayudar a los proveedores de atención médica a compartir datos de pacientes, manteniendo la privacidad en mente. Su objetivo es facilitar la colaboración entre las organizaciones de salud y las agencias de Salud Pública, mejorando la forma en que monitorean y analizan las tendencias de salud en la comunidad.

Por qué se Necesita Cumulus

Aunque los sistemas EHR contienen una gran cantidad de información, acceder a esos datos para cosas como el monitoreo de salud pública puede ser complicado. Diversos problemas técnicos y la falta de métodos estándar hacen que extraer datos sea una tarea desafiante. Muchos sistemas de salud no están equipados para manejar estas complejidades y pueden no tener los recursos para abordar la extracción de datos por su cuenta.

Cumulus busca cambiar esto al proporcionar una forma segura y efectiva para que las organizaciones de salud compartan datos importantes. Al usar Cumulus, estas organizaciones pueden colaborar para analizar tendencias de salud, identificar posibles amenazas a la salud pública y mejorar la atención al paciente en general.

Qué Hace Cumulus

Cumulus se desarrolla como una aplicación simple y de código abierto que los proveedores de atención médica pueden instalar fácilmente. Una vez configurado, les permite reunir, procesar y compartir datos de salud de varios pacientes. El objetivo principal es ayudar en el monitoreo de la salud de la población y facilitar la colaboración entre las organizaciones de salud y las autoridades de salud pública.

La aplicación incluye herramientas que ayudan a analizar datos no estructurados, como notas clínicas, al tiempo que protege la privacidad del paciente. Al facilitar la extracción de información útil, Cumulus ayuda a los proveedores de atención médica y a los funcionarios de salud pública a trabajar juntos para mejorar los resultados de salud.

Características Clave de Cumulus

Una de las características principales de Cumulus es su capacidad para trabajar con datos en un formato estandarizado. Esto significa que las organizaciones de salud pueden compartir información sin preocuparse por problemas de compatibilidad. Cumulus utiliza un formato de datos popular llamado Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), que ayuda a asegurar que los datos fluyan sin problemas entre los sistemas.

Otro aspecto importante de Cumulus es su enfoque en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Esta tecnología ayuda a convertir notas en texto libre de los doctores en datos estructurados que pueden ser fácilmente analizados. Por ejemplo, si un médico escribe una nota mencionando síntomas, Cumulus puede extraer y categorizar esta información para un análisis más profundo. Al aprovechar el NLP, Cumulus puede crear datos estructurados a partir de notas clínicas mientras mantiene segura la información del paciente.

Cómo Funciona Cumulus

Cumulus funciona como parte de una red más grande de organizaciones de salud. Cada sitio participante puede ejecutar su propia versión de Cumulus, recopilando y procesando datos localmente. El sistema luego permite que estas organizaciones compartan datos agregados de manera segura.

Cuando los proveedores de atención médica utilizan Cumulus, primero reúnen datos de salud relevantes de sus propios sistemas EHR. Cumulus procesa estos datos, cuidando de eliminar cualquier información personal identificable para mantener la privacidad del paciente. Los datos procesados pueden ser enviados a un lago de datos compartido, donde otras organizaciones de confianza pueden acceder a ellos para fines de salud pública.

Al implementar este enfoque federado, Cumulus mantiene los datos del paciente seguros, permitiendo solo que se compartan conteos agregados de pacientes con condiciones específicas. De esta manera, se preserva la privacidad mientras se permite un análisis de datos significativo.

Beneficios de Cumulus

Hay muchas ventajas al usar Cumulus para compartir datos de salud. En primer lugar, Cumulus permite mejorar la colaboración entre proveedores de atención médica y organizaciones de salud pública. Al trabajar juntos, pueden identificar mejor tendencias y responder a crisis de salud de manera más efectiva.

En segundo lugar, Cumulus ayuda a reducir la carga sobre las organizaciones de salud individuales al manejar las complejidades de la extracción y el intercambio de datos. En lugar de que cada organización necesite sus propios recursos para abordar estos problemas, Cumulus ofrece una solución común.

Además, la capacidad de analizar notas clínicas a través de NLP ayuda a los proveedores de atención médica a obtener información de los datos que ya tienen. Esto puede llevar a una mejor atención al paciente e iniciativas de salud pública basadas en información en tiempo real.

Prueba Piloto y Hallazgos Iniciales

Cumulus ha sido probado en un programa piloto que involucra múltiples organizaciones de salud. Durante esta prueba, la aplicación se implementó en cinco sitios diferentes, cada uno usando diferentes tipos de sistemas EHR. Los participantes trabajaron estrechamente con funcionarios de salud pública locales para evaluar qué tan bien Cumulus facilitó el intercambio y análisis de datos.

El programa piloto proporcionó valiosos insights sobre cómo se podría mejorar Cumulus. Por ejemplo, los comentarios de los proveedores de atención médica destacaron la importancia de una interfaz fácil de usar y la capacidad de acceder a datos sin necesidad de un amplio conocimiento técnico.

Desafíos y Planes Futuros

Aunque Cumulus ha mostrado resultados prometedores en sus pruebas piloto, todavía hay desafíos por superar. A medida que la tecnología continúa avanzando, mantener Cumulus actualizado con las últimas herramientas de IA y NLP será crucial. El equipo detrás de Cumulus está comprometido a implementar procesos que permitirán actualizaciones y mejoras fáciles con el tiempo.

Otro desafío es la necesidad de métricas estandarizadas para evaluar la calidad de los datos que se comparten. Los desarrollos futuros buscarán crear un conjunto de pautas para ayudar a las organizaciones de salud a entender mejor qué esperar al usar conjuntos de datos compartidos.

Conclusión

Cumulus representa un avance en el intercambio de datos de salud, permitiendo que las organizaciones de salud colaboren de manera más efectiva mientras priorizan la privacidad del paciente. Al simplificar el proceso de extracción y análisis de datos de salud, Cumulus abre la puerta a un monitoreo de salud pública más efectivo y una mejor atención al paciente.

A medida que Cumulus continúa evolucionando y mejorando, tiene el potencial de transformar la forma en que se comparten y utilizan los datos de salud en todo el panorama de atención médica. Al fomentar la colaboración entre proveedores de atención médica y organizaciones de salud pública, Cumulus busca crear un futuro más saludable para todos.

Fuente original

Título: Cumulus: A federated EHR-based learning system powered by FHIR and AI

Resumen: ObjectiveTo address challenges in large-scale electronic health record (EHR) data exchange, we sought to develop, deploy, and test an open source, cloud-hosted app listener that accesses standardized data across the SMART/HL7 Bulk FHIR Access application programming interface (API). MethodsWe advance a model for scalable, federated, data sharing and learning. Cumulus software is designed to address key technology and policy desiderata including local utility, control, and administrative simplicity as well as privacy preservation during robust data sharing, and AI for processing unstructured text. ResultsCumulus relies on containerized, cloud-hosted software, installed within a healthcare organizations security envelope. Cumulus accesses EHR data via the Bulk FHIR interface and streamlines automated processing and sharing. The modular design enables use of the latest AI and natural language processing tools and supports provider autonomy and administrative simplicity. In an initial test, Cumulus was deployed across five healthcare systems each partnered with public health. Cumulus output is patient counts which were aggregated into a table stratifying variables of interest to enable population health studies. All code is available open source. A policy stipulating that only aggregate data leave the institution greatly facilitated data sharing agreements. Discussion and ConclusionCumulus addresses barriers to data sharing based on (1) federally required support for standard APIs (2), increasing use of cloud computing, and (3) advances in AI. There is potential for scalability to support learning across myriad network configurations and use cases.

Autores: Kenneth D Mandl, A. J. McMurry, D. I. Gottlieb, T. A. Miller, J. R. Jones, A. Atreja, J. Crago, P. M. Desai, B. E. Dixon, M. Garber, V. Ignatov, L. A. Kirchner, P. R. Payne, A. J. Saldanha, P. R. Shankar, Y. V. Solad, E. A. Sprouse, M. Terry, A. B. Wilcox

Última actualización: 2024-02-06 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.02.24301940

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.02.24301940.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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