Normalización de datos en registros de historia clínica electrónica y aplicación práctica de procesamiento del lenguaje natural para las instituciones de salud colombianas | Normalization of data in electronic medical record records and practical application of natural language processing for Colombian health institutions

Las instituciones de salud en Colombia han implementado sistemas informáticos de historia clínica, en principio se fundamentaban en los formatos preimpresos usados en servicios de atención, allí se registraba la información de atenciones por parte del profesional tratante narrando de manera cualitativa los datos referentes a la atención, surge el interrogante ¿Puede llegar a ser posible utilizar esta información “no estructurada” con fines estadísticos, de interoperabilidad o investigación? El presente artículo aborda el tema con dos ejercicios, el primero presenta un análisis sobre campos textuales en registros de diferentes etapas de la atención clínica y la posibilidad de normalizarlos para facilitar la minería de datos, el segundo es la elaboración de un prototipo de software que realiza una consulta sobre el contenido de una descripción quirúrgica y con técnicas de procesamiento de lenguaje natural obtiene información para ser comparada con una terminología válida a nivel mundial como es SNOMED CT.

Health institutions in Colombia have implemented computerized clinical history systems, in principle they are based on the preprinted formats used in care services, there the care information was recorded by the treating professional, qualitatively narrating the data From reference to attention, the question arises: Can it be possible to use this "unstructured" information with fine statistics, interoperability or research? This article deals with the subject with two exercises, the first presents an analysis of textual fields in records from different stages of clinical care and the possibility of normalizing them to facilitate data mining, the second is the development of a software prototype that makes a query about the content of a surgical description and with natural language processing techniques obtains information to be compared with a worldwide valid terminology such as SNOMED CT.