Avançando a Compartilhamento de Dados do Mundo Real na Saúde

Nos últimos anos, tem crescido o interesse em usar Dados do mundo real (RWD) para pesquisa científica. RWD se refere a informações coletadas em atividades clínicas rotineiras, como visitas e tratamentos de pacientes. Muitos hospitais e instituições médicas têm uma porção grande desses dados, mas compartilhar entre diferentes locais pode ser complicado. Isso acontece principalmente porque os dados podem variar em estrutura, conteúdo e conformidade com as leis de privacidade.

Para facilitar o compartilhamento e uso desses dados, a Iniciativa Alemã de Informática Médica (MII) foi criada em 2018. Essa iniciativa focou inicialmente em hospitais universitários para melhorar como o RWD é trocado e usado em pesquisas. Centros de Integração de Dados (DIC) foram criados nos hospitais universitários, e métodos padronizados foram desenvolvidos para garantir que os dados possam ser compartilhados e utilizados de forma eficaz em cuidados e pesquisas.

#Formatos de Dados Padronizados

Um dos principais objetivos da MII é promover o uso de formatos de dados comuns. Um desses formatos é o Conjunto de Dados Central do MII (CDS), que utiliza um padrão internacional chamado HL7 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR). Esse padrão ajuda a organizar e compartilhar dados de diversos sistemas de maneira mais fácil. O MII CDS inclui módulos básicos como informações do paciente, diagnósticos e resultados de exames, e também pode integrar módulos adicionais para áreas específicas, como oncologia.

Para facilitar o compartilhamento de dados para fins de pesquisa, a HL7 Internacional e a comunidade de Ciências de Dados em Saúde Observacional (OHDSI) começaram a trabalhar juntas em 2021. A comunidade OHDSI se concentra em criar um modelo de dados comum, conhecido como Modelo Comum de Dados de Resultados Médicos Observacionais (OMOP), além de ferramentas para avaliar a qualidade dos dados.

No entanto, ainda existem desafios a serem superados. Diferentes sistemas de saúde podem produzir RWD em vários formatos, o que significa que são necessários processos para converter esses dados em formatos padrão. Apesar das dificuldades, alguns hospitais conseguiram compartilhar seu RWD com sucesso para fins de pesquisa.

#Expandindo Além dos Hospitais Universitários

Algumas condições médicas, como doenças cardíacas, diabetes e doenças raras, nem sempre são tratadas em hospitais universitários. Portanto, é importante coletar RWD de prestadores de saúde não universitários para garantir um conjunto de dados bem equilibrado para estudos de pesquisa. Para isso, o Hub de Informática Médica na Saxônia (MiHUBx) foi estabelecido em 2021.

O objetivo do MiHUBx é adaptar os conceitos bem-sucedidos usados em hospitais universitários para ambientes de saúde não universitários. Pesquisas iniciais mostraram que era possível usar métodos padronizados existentes dos hospitais universitários e aplicá-los em outras instalações de saúde. No entanto, os dados dos locais não universitários costumam ser insuficientes para pesquisa.

Prestadores de saúde não universitários geralmente não têm os recursos e a expertise para implementar os serviços necessários para compartilhamento e padronização de dados. Portanto, é preciso criar serviços que sejam fáceis de usar e que possam ser implementados rapidamente por esses prestadores para diferentes estudos.

#Desenvolvimento de Ferramentas para Compartilhamento de Dados

Para atender a essa necessidade, uma variedade de ferramentas e serviços foram criados para auxiliar na padronização e compartilhamento dos dados. Essas ferramentas incluem bancos de dados, programas para extração e transformação de dados, ferramentas de análise e outras aplicações. Todas essas são chamadas de "serviços".

O objetivo do trabalho em andamento é desenvolver pacotes agrupados desses serviços, facilitando o acesso e uso para os prestadores de saúde. Com isso, será possível harmonizar e fornecer RWD em formatos padrão, que podem ser reutilizados para diferentes projetos.

Um novo protótipo de uma Plataforma de Serviços também foi desenvolvido. Essa plataforma é projetada para ajudar a gerenciar projetos de pesquisa, os serviços em uso e os dados em si. Dentro deste framework, várias questões de pesquisa foram identificadas:

1. Quais serviços são necessários para fornecer RWD harmonizado para pesquisa em diferentes locais?
2. Como os serviços necessários podem ser organizados tecnicamente para que hospitais com recursos limitados possam acessar e usar efetivamente o RWD harmonizado?

#Materiais para Padronização de Dados

Para padronizar e compartilhar RWD, vários recursos de software já existentes foram compilados e integrados. Isso inclui ferramentas que já foram testadas e se mostraram eficazes em hospitais universitários.

Um Repositório de Dados Clínicos (CDR) coleta dados de pacientes de diferentes sistemas de TI, como prontuários eletrônicos. Um servidor FHIR como o BLAZE gerencia e armazena recursos FHIR, permitindo que os sistemas de saúde compartilhem informações de pacientes de forma estruturada. Além disso, ferramentas da comunidade OHDSI foram utilizadas, que se concentram em preparar dados no formato OMOP CDM.

#Criando Pacotes Pré-Construídos

Para simplificar o processo de padronização de dados, pacotes pré-construídos foram desenvolvidos. Esses pacotes facilitam a conversão de RWD para os formatos FHIR e OMOP. Cada pacote inclui componentes de software projetados para funcionar juntos de forma eficaz.

1. Pacote ResearchData-TO-FHIR: Este pacote ajuda a converter RWD em recursos FHIR automaticamente. Inclui uma especificação Docker para gerenciar as aplicações containerizadas necessárias para essa tarefa.

2. Pacote FHIR-TO-OMOP: Este pacote converte recursos FHIR para o formato OMOP CDM. Também inclui especificações Docker necessárias para configuração.

3. Pacote Addons: Este pacote opcional permite a implantação de ferramentas adicionais que auxiliam na gestão de banco de dados, gestão de containers e segurança.

#Construindo a Plataforma de Serviços

Uma Plataforma de Serviços baseada na web foi construída para apoiar projetos de pesquisa. Esta plataforma permite que os usuários gerenciem seus dados de pesquisa e os serviços que estão utilizando. Ela inclui dois serviços principais:

1. Serviço de Gestão de Projetos: Este serviço permite que os pesquisadores criem e gerenciem seus projetos, facilitando o acompanhamento de diferentes estudos.

2. Serviço de Gestão de Containers: Este serviço automatiza a instalação e operação dos vários serviços necessários para cada projeto de pesquisa.

A plataforma é projetada para ser amigável, permitindo que pesquisadores com conhecimento técnico limitado acessem e usem facilmente os serviços. O feedback de especialistas em usabilidade ajudou a aprimorar a interface da plataforma para garantir que atenda às necessidades dos usuários.

#Conclusão

O trabalho feito para desenvolver o Protótipo da Plataforma de Serviços e os pacotes pré-construídos representa um avanço significativo na gestão e compartilhamento de dados de pesquisa médica. O foco na padronização de formatos de dados, simplificação de processos e acesso a serviços para uma gama mais ampla de prestadores de saúde deve melhorar as capacidades de pesquisa.

Ao fomentar a colaboração e o compartilhamento de dados entre vários locais de saúde, a expectativa é melhorar o atendimento ao paciente e os resultados de pesquisa. Os próximos passos incluem lançar a plataforma em hospitais não universitários para coletar feedback e refinar ainda mais sua usabilidade. Através desses esforços, o objetivo é criar um ambiente onde os dados de saúde fiquem mais disponíveis e benéficos tanto para pesquisa quanto para o cuidado do paciente.