Melhorando a Vigilância de Doenças Crônicas com MENDS

As organizações de saúde pública precisam de informações precisas sobre doenças para ajudar a gerenciar a saúde em níveis locais e nacionais. No passado, essas organizações usavam principalmente pesquisas manuais e métodos locais para coletar dados sobre doenças agudas. No entanto, expandir esses métodos para cobrir populações maiores em vários lugares traz desafios técnicos e de sustentabilidade. Doenças crônicas, que exigem monitoramento a longo prazo e uma variedade ampla de dados, trazem ainda mais complexidade.

#A Necessidade de Sistemas de Dados Melhorados

O projeto Multi-State EHR-Based Network for Disease Surveillance (MENDS) foca em melhorar como as doenças crônicas são monitoradas usando dados de Registros eletrônicos de saúde (EHRs). Esse método busca coletar informações sobre condições como hipertensão, tabagismo, diabetes e obesidade. Ao harmonizar esses dados, o MENDS ajuda as organizações de saúde locais e nacionais a entenderem a carga das doenças crônicas em suas comunidades.

Atualmente, o MENDS coleta dados usando vários processos personalizados. Esses processos exigem que cada fornecedor de dados crie seus próprios métodos para extrair e transformar dados, resultando em uma carga técnica pesada. Para resolver isso, o MENDS se parceiro com a Health Data Compass (HDC), que gerencia um armazém de dados de pesquisa clínica, para desenvolver um processo padronizado de coleta de dados.

#Padronizando a Coleta de Dados com FHIR

Um componente chave do MENDS é o uso dos Recursos de Interoperabilidade Acelerada em Saúde da HL7 (FHIR), um padrão internacional para troca de dados em saúde. O FHIR define pequenas unidades de dados, conhecidas como Recursos, que seguem diretrizes rigorosas para estrutura e conteúdo. À medida que as organizações de saúde adotam sistemas baseados em FHIR, isso também permite que elas cumpram regulamentos que exigem padrões específicos de dados.

Existem duas maneiras principais de trocar dados de saúde usando FHIR: em tempo real para pacientes individuais e processamento em lote para grupos de pacientes. O MENDS usa o método de processamento em lote, permitindo que grandes conjuntos de dados sejam acessados de uma vez. Esse método é particularmente útil para esforços de saúde pública, onde entender a saúde das comunidades exige acesso a uma maior quantidade de dados.

#Construindo a Infraestrutura de Dados do MENDS

O MENDS utiliza um pipeline de dados que começa com informações armazenadas em um modelo de dados comum OMOP. Esse modelo organiza os dados dos pacientes e facilita a transformação desses dados em formatos compatíveis com FHIR. Como parte desse processo, um novo plugin foi desenvolvido para ajudar a importar dados FHIR para o banco de dados do MENDS.

Uma grande vantagem de usar o FHIR é a capacidade de trocar dados sem estar preso a estruturas específicas de banco de dados. Esse padrão permite que organizações acessem e compartilhem dados de forma mais eficiente entre diferentes sistemas, que frequentemente usam bancos de dados diferentes.

#Desafios na Transformação de Dados

A transformação de dados do OMOP para FHIR envolve várias etapas. Primeiro, os dados são consultados e formatados em um objeto JSON. Cada registro de saúde é transformado para atender às especificações do FHIR. O mecanismo de transformação deve ser capaz de lidar com grandes quantidades de dados, o que pode ser desafiador dependendo da memória disponível.

Durante esse processo de transformação, é essencial garantir que os dados sejam representados com precisão no novo formato. No entanto, inconsistências podem surgir quando os pontos de dados não se alinham perfeitamente entre os formatos original e de destino. Às vezes, elementos obrigatórios exigidos no FHIR podem não ter um contraparte direta nos dados originais, levando à necessidade de valores inferidos ou deixando campos em branco.

#Importância da Validação de Dados

A validação é crítica para garantir que os dados transformados atendam aos padrões necessários. Ferramentas são usadas para verificar se os recursos FHIR estão em conformidade com as estruturas e terminologias esperadas. Embora muitos erros possam ser corrigidos, alguns desafios de validação persistem, particularmente em pequenos lotes de dados, onde problemas raros podem não se tornar aparentes até que todo o conjunto de dados seja processado.

#Direções Futuras para o MENDS

Olhando para o futuro, há muitas oportunidades para expandir o que o MENDS pode fazer. Atualmente, o projeto se concentra em rastreamento de doenças específicas, mas há potencial para incluir uma gama mais ampla de informações de saúde. Por exemplo, integrar o histórico de medicação e dados de imunização poderia melhorar a compreensão da saúde pública.

A automação das atualizações de dados também poderia melhorar a eficiência geral do sistema. À medida que o MENDS continua a implementar mudanças com base em requisitos regulatórios, será cada vez mais importante aprimorar esses processos para garantir que os dados permaneçam atualizados e precisos.

#Conclusão

O projeto MENDS é um passo vital no uso da tecnologia para melhorar a vigilância de doenças crônicas por meio de métodos de troca de dados padronizados. Ao aproveitar os padrões FHIR, o MENDS pode ajudar as agências de saúde pública a coletar e analisar dados de forma mais eficaz. Esse esforço não apenas apoia as iniciativas de saúde locais, mas também contribui para uma compreensão mais ampla das tendências de saúde em populações.

Com melhorias e adaptações contínuas, o MENDS busca garantir que dados de saúde de alta qualidade estejam prontamente disponíveis para quem precisa, levando, em última análise, a melhores resultados de saúde para comunidades em todos os lugares.