elektronski zdravstveni zapis - magistarski · pdf filedr suzana krstić: elektronski...
Post on 02-Feb-2018
315 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
1
FAKULTET ZDRAVSTVENIH NAUKA
POSTDIPLOMSKI STUDIJ
ELEKTRONSKI ZDRAVSTVENI ZAPIS
- magistarski rad -
Mentor: kandidat:
Prof. dr Rade Tanjga dr Suzana Krstić
Banja Luka, 2010. godine
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
2
UDK 007:61(043.2)
ELEKTRONSKI ZDRAVSTVENI ZAPIS
Dr Suzana Krstić
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
3
Sadržaj: 1. Uvod 5 2. Dosadašnja istraživanja 9 3. Cilj rada 11 4. Hipoteza rada 11 5. Materijal i metode 13
5.1. Uvod 13
5.2. Istraživanje metodologije i principa projektovanja elektronskog zdravstvenog zapisa (EZZ) 15
6. Projektovanje i razvoj elektronskog zdravstvenog zapisa 75
6.1. Uvod 75
6.2. Analiza dosadašnjih istraživanja i razvoja u Republici Srpskoj – BiH 75
6.3. Analiza dosadašnjih istraživanja i razvoja u svijetu 95
6.4. Razvoj elektronskog zdravstvenog zapisa (EZZ) 121
6.5. Model podataka i informacija za elektronski zdravstveni zapis 171
6.6. Prikaz softvera izgrađenog na osnovu EZZ modela podataka 187 7. Zaključak 207 8. Literatura 213 9. Popis korištenih skraćenica 221
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
5
1. Uvod
Aktuelni informatički razvoj revolucionirao je gotovo sve oblasti čovjekovog rada i
djelovanja. Medicina i zdravstvo uopšte bili su i ostali poseban izazov za primjenu novih
informacionih metoda i tehnologija. Međutim, istovremeno je potreba efikasnog rješavanja
otvorenih medicinskih pitanja bila dodatni motiv i poticaj za razvoj i osvajanje novih
informatičkih spoznaja i tehnologija čime se ostvaruje povratni uticaj na informatiku kao nauku i
informacione tehnologije1.
U istoriji primjene informatike u medicini i zdravstvu vidljivi su brojni primjeri koji
pokazuju nastojanje da se potrebe za medicinskim i zdravstvenim informacijama poopšte i
dovedu u teorijsku ravan procesiranja informacija uopšte, bez njihovih neophodnih atributa
(medicinske, zdravstvene i sl.)2. Ovaj (metodološki) pristup polazio je od pretpostavke da bilo
koja, pa i medicinska informacija, ima zajednički imenilac, odnosno da svaka informacija ima
zajedničku prirodu i karakteristike što omogućava unificiran pristup njenom procesiranju bez
obzira na prirodu i izvor nastanka3.
Istovremeno je tekao obrnuti proces koji je, u metodološkom smislu, sve informacije
vezane za medicinu i zdravstvo tretirao isključivo medicinskim i zdravstvenim. Time se
obezbjeđivala jedinstvenost informacija i njihova ekskluzivna vezanost za medicinsku i
zdravstvenu domenu4.
Za upotrebu i jednog i drugog pristupa postoji solidna argumentacija5,6,7. Posebno se oba
pristupa afirmišu sa tehničko-tehnološkog i stanovišta primjene i operativnog rada u medicini i
zdravstvu. Međutim, afirmacija svakog od metodoloških pogleda i pristupa rješavanju problema
efikasnog procesiranja i dostupnosti medicinskih i zdravstvenih informacija uslovila je
narastanje spoznaje da nije, u metodološkom smislu, ispravan put vezivanje informacija samo za
1 Shortliffe E.H, Buchanan B.G, Feigenbaum E.A, 1979, Knowledge engineering for medical decision making – A review of computer-based clinical decision aids, Proc. IEEE, 1207-24. 2 UMLS (Unified Medical Language System), http://www.nlm.nih.gov/research/umls/. Pristup 28.02.2009. 3 Arden Syntax, http://www.cpmc.columbia.edu/arden/ Pristup 12.01.2006. 4 Shortliffe E.H, Buchanan B.G, Feigenbaum E.A, 1979, Knowledge engineering for medical decision making – A review of computer-based clinical decision aids, Proc. IEEE, 1207-24. 5 Blois M.S, 1984, Information and Medicine: The Nature of Medical Descriptions, Berkely CA: University of California Press 6 De Moor G, 1994, Standardization in medical informatics in Europe, Med Inform, 35:1-12. 7 Martin J, Leben J, 1989, Strategic Information Planning Methodologies (2nd ed), Englewood Cliffs, Prentice Hall
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
6
jednu domenu – inženjersku ili medicinsku, jer ono u pravilu donosi štetu informacijama a
posebno pacijentu kao centru medicine i zdravstva. Zbog toga se afirmisao, kao jedino moguć,
interdisciplinarni metodološki pristup procesiranju medicinskih i zdravstvenih informacija i
razvoju informacionih sistema u medicini i zdravstvu8,9.
Bez obzira na metodološke pristupe razvoju zdravstvenih informacionih sistema osnovna
informaciona karakteristika medicine i zdravstvenog sistema je svakodnevno generisanje i
procesiranje velikog broja raznorodnih informacija. Dodatna, medicinska, karakteristika
informacija je česta a ponekad i presudna uloga “istorije informacija” – istorija bolesti10. Može
se pokazati da u tom slučaju tzv. informacioni problem eksponencijalno raste. Ako informacije
nisu sistematizivane i dostupne pacijenti su često izloženi dodatnim i nepotrebnim
dijagnostičkim i terapeutskim procedurama. Sve to negativno utiče na ozdravljenje i kvalitet
života pacijenta, na povećanje opterećenja ljekara i ostalog zdravstvenog osoblja i na smanjenje
efikasnosti zdravstvenog sistema uz istovremeno značajno i nepotrebno povećanje troškova.
Ovaj problem, eksponencijalnog rasta i procesiranja, informacija generalno je prisutan
svugdje u svijetu uz napomenu da količina medicinskih informacija brže raste u razvijenijim
sredinama gdje je dijagnostička i terapeutska ponuda znatno bogatija i pristupačnija. Kad se
problemu količine medicinskih i zdravstvenih informacija doda i problem vlasništva (čuvanje,
procesiranje i objavljivanje) informacija tada medicinske i zdravstvene informacije dobijaju
dimenziju četvrtog zdravstvenog resursa (kadar, oprema, prostor, informacije)11.
Zbog toga se u cijelom svijetu a posebno u zamljama Evropske Unije preduzima cijeli niz
mjera za unapređenje informacionog problema i informatičkog stanja medicine i zdravstva.
Između ostalih postoji cijeli niz aktuelnih naučno-istraživačkih, razvojnih i implementacionih
projekata koji imaju jedinstven cilj razvoj i implementaciju efikasne informatičke funkcije
medicine i zdravstvenog sistema.12
8 Blois M.S, 1984, Information and Medicine: The Nature of Medical Descriptions, Berkely CA: University of California Press 9 UMLS (Unified Medical Language System), http://www.nlm.nih.gov/research/umls/. Pristup 28.02.2009. 10 Blum B.I, Information Systems for Patient Care, New York, Springer Verlag, 1986. http://www.deepthought.com.au/health/openEHR/openEHR.htm. Pristup 17.06.2007. 11 Berner E.S, Bebster G.D, Shugerman A.A, at al, 1994, Performance of Computerbased dijagnostic systems, N Engl. J. Med, 330, 1792-6. 12 American Association of Medical Colleges, 1984, Physicians for the Twenty-First Century, Washington DC.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
7
Današnje stanje medicinskih i zdravstvenih informacija i informatičke funkcije medicine
i zdravstva kod nas (Republika Srpska, BiH) karakteriše opšta zapuštenost i neracionalno
formiranje i procesiranje informacija.13
Ovakvo stanje, prije svega, posljedica je rata i opšteg ratnog devastiranja svih pa i
zdravstvenih resursa. Međutim, istovremeno je na ovo stanje uticala, posebno na nivou primarne
zdravstvene zaštite, aktuelna transformacija koja je minimizirala ili zanemarila informatičku
funkciju zdravstva. Istina, postojali su pokušaji i projekti razvoja zdravstvenih informacionih
sistema podržani od strane raznih domaćih i međunarodnih institucija koji su imali ograničeni
karakter i lokalnu upotrebnu vrijednost.14 Razlog takvim rezultatima na razvoju i uvođenju
zdravstvenih informacionih sistema leži prije svega u činjenici da se cijelom problemu nije prišlo
na metodološki ispravan i naučno fundiran način.
Ovaj rad, između ostalog, ima za cilj da doprinese stvaranju pretpostavki za brže i
efikasnije uvođenje informacionih tehnologija u zdravstveni sistem a prije svega razvoj
informatičke funkcije medicine i zdravstvenog sistema.
13 Tanjga R, 1999, Zdravstveni informacioni sistem Republike Srpske - projektovanje i razvoj, Ministarstvo zdravlja Republike Srpske, Banja Luka 14 Tanjga R, 1999, Intranet zdravstva Republike Srpske, Zbornik radova JISA, Vrnjačka banja
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
9
2. Dosadašnja istraživanja
Dosadašnji razvoj informacionih sistema u zdravstvu i medicini kretao se, kao uostalom i
ukupan informatički razvoj, od klasičnog do Internet podržanog pristupa razvoju i primjeni
informacionih sistema i tehnologija.
Klasični pristup primjeni informatike i informacionih tehnologija u zdravstvu i medicini
prolazio je kroz više faza i to:
AOP - automatska obrada podataka15,16
Karakteristika ove razvojne faze je da se obrađuju samo i strogo struktuirani
podaci masovnog karaktera. Među struktuiranim podacima prednost su imali
numerički podaci i tekstualni podaci kratkog zapisa. U ovoj fazi nije bilo ni
govora da se pohranjuju i procesiraju tekstualni podaci većeg obima a posebno
nije bila moguća pohrana i procesiranje raznih medicinskih signala i slika. Obrada
medicinskih signala i slika zahtijevala je velik memorijski prostor koji je u
praktičnim realizacijama bio veoma ograničen.
Ovakvi sistemi bili su podržani velikim i skupim računarskim sistemima (main
frame) smještenim u računskim centrima. S obzirom na cijenu i ostale uslove
vezane za njihovu realizaciju ovi sistemi bili su dostupni samo rijetkim bogatim
klinikama i bolnicama.
OAS - office automatisation system17
Pojava ovih sistema koincidira sa pojavom mikrokompjutera što obezbjeđuje
pohranjivanje većeg broja raznorodnih podataka i informacija. Obrađuju se i
nestruktuirani podaci uključujući i tekst većeg obima ali i slike i medicinske
signale. Primjena personalnih računara u ovoj fazi omogućila je razvoj lokalnih
računarskih mreža i razvoj cijelog niza odvojenih i nepovezanih ali sa
medicinskog stanovišta veoma korisnih aplikacija.
MIS - management information system18
U ovoj razvojnoj fazi razvijaju se institucionalni zdravsteni informacioni sistemi
usmjereni na poboljšanje upravljanja zdravstvenom ustanovom. U tom smislu
15 Balaban N. i dr, 2002, Informacioni sistem u menadžmentu, S.A., Beograd 16 Van Bemmel J.H, 1984, Biological signal processing, In: Ingram D, Bloch RF, eds, Mathematical Methods in Medicine, New Jork, Wiley and Sons, 225-72. 17 Balaban N. i dr, 2002, Informacioni sistem u menadžmentu, S.A., Beograd 18 Van Bemmel J.H, 1984, Biological signal processing, In: Ingram D, Bloch RF, eds, Mathematical Methods in Medicine, New Jork, Wiley and Sons, 225-72.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
10
najveći je napredak u informatički podržanoj finansijskoj funkciji zdravstvene
ustanove.
DSS - decision support system19,20,21,22
Razvoj sistema za podršku medicinskom odlučivanju i ekspertskih sistema donio je cijeli
niz aplikacija koje su olakšale dijagnostikovanje i tretman pacijenata stvaranjem baza znanja i
upravljanja takvim bazama medicinskog znanja.
Internet orjentisani zdravstveni informacioni sistemi kao zadnja i još aktuelna razvojna
faza karakteristična je po tome da u pozadini stvaranja i procesiranja bilo koje vrste i bilo koje
informacije stoji Internet i informatičke tehnologije na kojima je zasnovan Internet. Otvorene su
nove neslućene mogućnosti pod zajedničkim imeniocem telemedicina. Telemedicina je na
jednom mjestu okupila cijeli niz naučnih radnika i stručnjaka iz raznih naučnih oblasti za
rješenje problema pristupa informacijama bilo gdje i bilo kada. Rezultati cijelog niza projekata
svakodnevno su vidljivi širom svijeta.
Posebno interesantan rezultat Euromed projekta Evropske unije je standardizacija u ovoj
oblasti.23 Tako je, između ostalog, za pristup tzv. Međunarodnom telemedicinskom
informatičkom društvu (ITIS – International Telemedical Information Society) potrebno izgraditi
20 sastavnih blokova i napraviti 39 definisanih koraka.24,25 Republiku Srpsku i Bosnu i
Hercegovinu u cjelini čeka taj put dužine 39 koraka i čeka izgradnja 20 sastavnih blokova –
telemedicinskih modula.
Kako uraditi taj posao i ući u ITIS i time se (bar sa medicinsko-informatičkog aspekta
integrisati u okruženje (Evropsku Uniju) nije samo političko pitanje. Istovremeno je to veoma
važno i stručno pa i naučno pitanje. Odgovor na ovo pitanje izazov je kako za međunarodnu
zajednicu tako i za nas.
Rješenje ovog otvorenog problema mora započeti dogradnjom i uređenjem širokog
prostora medicinskih i zdravstvenih informacija na masovnoj pristupnoj tački u zdravstvenom
sistemu – porodičnoj medicini.
19 David J.M, Krivine J-P, Simmons R, eds, 1993, Second Generation Expert Systems, Berlin, Springer-Verlag 20 Davis A.M, 1993, Software Requrements – Objects, Sunctions, States (rev. ed.), Englewood Cliffs, New York, Prentice Hall 21 Miller R.A, Masarie F.E, 1990, The demise of the Greek oracle model medical dijagnosis systems, Meth. Inform. Med, 29,1-2. 22 Moorman P.W, van Ginneken A.M, van der Lei J, van Bemmel J.H, 1994, A model for structured data entry based on explicit descriptional knowledge, Meth Inform Med, 33: 454-63. 23 Deliverable 7: Clinical Functional Specifications, GEHR Project 1993. 24 De Moor G, 1994, Standardization in medical informatics in Europe, Med Inform, 35:1-12. 25 Kolesnikov A, Kelle O, Kauranne T, 1997, Remote medical analysis with web technology, Proc. of Finnish Symposium on Signal Prosessing – FINSIG’97, Pori, Finland, p.87
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
11
3. Cilj rada
Cilj rada je istraživanje i definisanje informatičke funkcije i modela informacija za razvoj
informacionih sistema porodične medicine.
Praktični cilj rada je implementacija modela informacija i kriterijuma za projektovanje,
razvoj i validaciju informacionog sistema i softvera na primjeru jednog doma zdravlja.
4. Hipoteza rada
Zdravstvene informacije se ne koriste za razvoj i unapređenje medicinskog rada i
zdravstvenog sistema jer nisu dostupne i sistematizovane – nije razvijena informatička funkcija
medicine i zdravstvenog sistema.
Da bi se u informatičkom smislu podržala transformacija zdravstvenog sistema u pravcu
razvoja i jačanja koncepta porodične medicine i promocije zdravlja, s jedne strane, i da bi se
obezbijedio naučno fundiran pristup uvođenju informatike i informacionih tehnologija u
medicinu i zdravstvo potrebno je istražiti i razviti informacionu funkciju i model informacija i
predložiti metodologiju razvoja i implementacije informacionih sistema porodične medicine.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
13
5. Materijal i metode rada
5.1. Uvod
Istraživanje obuhvata više istraživačkih etapa koje su komponovane u logičku cjelinu
usklađenu za ciljem istraživanja. U svakoj etapi primjenjene su odgovarajuće istraživačke
metode koje su u izvjesnoj mjeri modifikovane i prilagođene da bi se obezbjedila
multidisciplinarnost istraživanja. S obzirom na to i postavljeni cilj, istraživanje je podijeljeno na
sljedeće faze:
1. Analiza razvijenosti informatičke funkcije i informacionih potreba institucija primarne
zdravstvene zaštite,
2. Istraživanje, razvoj i definisanje modela informacija porodične medicine,
3. Istraživanje i definisanje zahtjeva za razvoj i projektovanje informacionog sistema
porodične medicine,
4. Istraživanje i definisanje kriterijuma za validaciju i kvalitet informacionog sistema
porodične medicine.
Analiza razvijenosti informatičke funkcije i informacionih potreba izvršena je u tri
nezavisne zdravstvene institucije i to: Dom zdravlja; Centar porodične medicine; Ambulanta.
Analiza razvijenosti informatičke funkcije i informacionih potreba zdravstvenih
institucija realizuje se kombinovanjem više metoda i to:
a) Retrospektivna analiza rada zdravstvene ustanove kroz obradu i analizu medicinske i
zdravstvene dokumentacije,
U analizi razvijenosti informatičke funkcije i informacionih potreba navedenih institucija
primjenjen je retrospektivni metod analize medicinske i zdravstvene dokumentacije i to:
- Zdravstveni karton pacijenta; obuhvaćeno je 500 zdravstvenih kartona;
- Uputnice i laboratorijski nalazi; 500 uputnica sa laboratorijskim nalazima;
- Uputnice i nalazi i mišljenja specijalista; obuhvaćeno je 500 uputnica sa nalazom i
mišljenjem specijaliste;
- Medicinski zapisi (UZV i RTG snimci); 250 zapisa;
- Periodični izvještaji zdravstvenom sistemu - Ministarstvo zdravlja, Zavod za zaštitu
zdravlja za period 2002. - 2004. godina;
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
14
- Periodični izvještaji menadžmentu; obuhvaćeni su svi izvještaji u Domu zdravlja za
period 2002. - 2004. godina.
- Fakture (sa prilozima) za FZO. Obuhvaćene su sve fakture (sa prilozima) u Domu
zdravlja za period 2003. godine.
b) Prospektivno praćenje i analiza rada Doma zdravlja sa sprovođenjem intervjua.
Intervju je kombinovan sa grupom zatvorenih pitanja i ponuđenim odgovorima sa skalom
Likertovog tipa i grupom otvorenih pitanja. Analiza je podijeljena u dva dijela (grupe). U jednoj
grupi pratio se rad klasične organizacije bez primjene kompjutera a u drugoj grupi pratio se rad
sa kompjuterski podržanim informacionim sistemom. Svaka od spomenutih grupa obuhvata po 5
doktora i 5 medicinskih sestara. Rezultati nisu posebno iskazani nego su uključeni u zahtjeve
korisnika koje mora zadovoljiti elektronski zdravstveni zapis.
Kod istraživanja i razvoja informatičke funkcije i razvoja modela informacija korištena je
modifikovana klasična IBM-ova metodologija definisanja informacionog modela i projektovanja
BM (Business Modeling) uz primjenu alata za projektovanje Rational Rose i ERwin 4.0. BM
metod je modifikaovan raščlanjivanjem faza medicinskog i zdravstvenog rada na tzv. atomske
procese (primitive) i primjenom CMSD modela (Cascade Model for System Development) i
klasifikacijom i nezavisnim procesiranjem raznih vidova medicinskih informacija. Svi rezultati
prikazuju se direktno iz ERwin 4.0. i eksportom modela u Visio 2003.
Kod razvoja i definisanja modela informacija porodične medicine, informacije se
analiziraju i klasifikuju po više kriterijuma. Posebno se informacije analiziraju i klasifikuju sa
stanovišta strukture, količine, vrste, vlasništva, brzine procesiranja, raspoloživosti, zalihosti itd.
Istraživanje i definisanje zahtjeva i kriterijuma za projektovanje, razvoj i validaciju
informacionih sistema bazirano je na transformisanoj metodi životnog ciklusa informacionog
sistema i softvera26,27 i metodologiji preporučenoj od strane Euromed projekta28 i openEHR
projekta.29 Kod definisanja i izrade zahtjeva i kriterijuma za projektovanje, razvoj i validaciju
26 De Moor G, 1994, Standardization in medical informatics in Europe, Med Inform, 35:1-12. 27 Tanjga R, 1999, Zdravstveni informacioni sistem Republike Srpske - projektovanje i razvoj, Ministarstvo zdravlja Republike Srpske, Banja Luka 28 Euromed Project, 1998, Human electric potentials manipulated on the Web, VMW Magazine, No. 10. 29 Beale T, The open EHR Reference Model, http://www.deepthought.com.au/healt/openEHR/openEHR.htm. Pristup 17.06.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
15
dodatno se modifikuje i primjenjuje model Euromed projekta za razvoj telemedicinskog društva
sa 20 blokova i 39 koraka.30
5.2. Istraživanje metodologije i principa projektovanja elektronskog zdravstvenog zapisa
(EZZ)
5.2.1. Uvod
Definicija informacionih standarda za domenu porodične medicine i primarne
zdravstvene zaštite, a posebno za elektronski zdravstveni zapis (EZZ) i poruke, veoma je
zahtjevan posao. Uobičajeni je pristup da se razmatraju zahtjevi domena korisnika i zdravstvenih
informacionih sistema te da se na osnovu njih definišu modeli koncepata domene koji se koriste
kao osnova za izgradnju softvera i informacionog sistema kao cjeline.
Iskustvo pokazuje da ova (uglavnom inženjerska) metodologija iz više razloga ne radi
dobro. Rad sa zdravstvenom informacionom domenom kompleksan je i težak i podrazumijeva
rješavanje nekoliko izazova:
informaciona kompleksnost, koja je najvećim dijelom posljedica biološke kompleksnosti,
ali i kompleksnosti zdravstvenih i medicinskih tehnologija i procedura;
velika brzina promjena koja se odnosi na kliničke promjene, promjene medicinske
tehnologije i rastućih zahtjeva korisnika,
kompleksnost bezbjednosnih potreba i potreba privatnosti, koja je u stalnom porastu jer
su medicinske informacije veoma osjetljiva (i kod nas još neuređena) oblast privatnosti;
najviše medicinskih informacija ima dugoročan karakter i moraju biti interoperabilne i u
vremenu i prostoru što uslovljava dodatne tehnološke izazove;
učestala neodređenost i širina korisničkih potreba i zahtjeva što predstavlja jedan od
možda najvećih izazova.
Navedeni izazovi i problemi u radu sa zdravstvenom informacionom domenom često su
pomješani sa pojednostavljenim ili visoko reduciranim analizama. Standardi koji su razvijeni za
ove primjene obično slijede linearnu progresiju: zahtjevi analiza projektovanje. Ovakav
pristup, po svojoj filozofiji, spada u “ redukcionistički standard”.
30 Marsh E, 1998, Euromed Project, How the Web brings patient data puzzle together, VMW Magazine, No. 6.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
16
Istorijski gledano, teškoće u razvoju elektronskog zdravstvenog zapisa bile su povezane sa
pojednostavljenim metodama rješavanja i sa stanovišta EZZ mogle bi se nazvati “početnim
problemom”.31 Takozvani „početni problem“ nije služio da se dođe do „istine“ nego je njegov
osnovni zadatak bio da „unaprijedi samo neke od karakteristika svijeta u kome živimo“.
Međutim, koliko god bio privlačan kao metod, „početni problem“ nije mogao odgovoriti
na sve zahtjeve projektovanja informacionih sistema složene strukture kao što su medicinski
zapis i zdravstveni informacioni sistemi. Zbog toga se, od istih autora, predlagala i primjenjivala
metodologija koja je podrazumijevala da se do rješenja može doći samo kroz proces
„argumentacije“, koji podrazumijeva kolaboraciju između inkrementalne analize problema i
dijaloškog rješenja. Ovo iskustvo u domeni „znanje-posao“ definisao je Shum32 sugerišući da je
proces „argumentacije“ uspješan kao paradigma traženja rješenja.
Međutim, nije odmah jasno kako predložena metodologija može biti od praktične koristi
za EZZ dizajn, posebno sa stanovišta praktične potrebe brze i ekonomične implementacije. Ako
se o EZZ razmišlja ne samo sa medicinskog stanovišta nego i kao „inženjerski sistem koji radi sa
raznovsrnim i promjenjivim medicinskim informacijama“, tada se javlja potreba za:
sistemskom metodologijom koja informacione sisteme može produkovati za realno
vrijeme i
takvom kvalitetom ovih informacionih sistema koji će biti u stanju da se mijenjaju u
skladu sa usvojenim kliničkim znanjima, bez povećanih (dodatnih) troškova ponovne
izgradnje, ponovnog testiranja i ponovnog razvoja softvera i baza podataka da proces
„argumentacije“ nebi išao u beskonačnost.
Ovdje se predlaže baš jedan takav pristup. Slika 5.2.1.1. ilustruje proces projektovanja
koji je mnogo bogatiji sa analiza/dizajn aktivnostima nego većina dosadašnjih softverskih
tehnika (što naravno ne isključuje iskustvo softverskog inženjerstva). Gledajući sa praktičnog
stanovišta naglasak se stavlja na paradigmu dizajna koja traga za rješenjima u prezentaciji
kliničkog znanja i inkorporiranju tog znanja za buduće potrebe.
Ukratko, predlaže se interdisciplinarna metodologija projektovanja.
31 Rittel H. W. J, Webber M. M, 1973, Dilemmas in a General Theory of Planning, Policy Sciences, 4, 155-16 32 Shum S.B, Representing Hard-to-Formalize, Contextualised, Multidisciplinary, Organisational Knowledge. Knowledge Media Institute, The Open University Milton Keynes, http://kmi.openac.uk/~simonb/ Pristup 15.02.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
17
Slika 5.2.1.1. Metodologija i procesi softverskog inženjerstva za EZZ projektovanje i razvoj
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
18
Na slici 5.2.1.1. ulazi u proces Analiza/Dizajn su:
Paradigma dizajna
Uvijek je, za vrijeme realizacije projekta, implicitno prisutna neka paradigma. Često se
koristi, na primjer, „objektno orjentisana“ paradigma a da učesnici ne razumijevaju
sasvim njene alternative i ograničenja.
Analiza/Dizajn metodologija
Unutar izabrane paradigme moguće su različite metodologije, koje daju mentalni okvir za
elaboraciju tehničkih rješenja (produkata).
Analiza/Dizajn šabloni
Raniji radovi, i akademski i praktični, od neprocjenjive su vrijednosti pri modeliranju.
Veoma često se ranija iskustva ignorišu i novi projekti ponavljaju iste stare greške.
Izazov šablona je dvostruk. Prvo, pronaći ih, što može značajno uticati na istraživačke
napore. Drugo, primjeniti ih na odgovarajući način, što zahtijeva ispravno razumijevanje
problema koji se rješava.
Dizajn ograničenja
Ograničenja na modele i metode koji se primjenjuju nametnuta su od strane konteksta
okruženja u kojem će se sistem koristiti, a isto tako i implementacionim tehnikama i
tehnologijama.
Kulturološke pretpostavke
Većina zahtjeva su kulturološke pretpostavke. Bezbjednost i privatnost su pravi primjeri
za to. Kultura birokrata i menadžera često ima nevidljiv uticaj na razvoj standarda i
sistema. Drugi tipovi kulture utiču na Analiza/Dizajn proces. Tako na primjer, „vizuelna
kultura“ uključujući „windows“ kao vizuelnu paradigmu (artefakt pisane kulture) veoma
utiče na Analiza/Dizajn proces. Na ovaj proces značajno utiču i razni oblici subkulture
kao što su komplementarne medicinske profesije. Kulturne pretpostavke su često tako
duboke i sistemske da bi se mogle razumjeti eksplicitno kao faktori dizajna uprkos
posebnom naporu koji se čini da se to napravi.
Zahtjevi korisnika
Aktuelni zahtjevi sistema ili informacija artikulišu se kao domena korisnika ili eksperata.
Ekonomska ograničenja
Realnost ograničenih izvora, posebno finansija, vremena i sposobnosti, često se
zaboravlja za vrijeme dizajnerskog posla, što ponekad rezultuje modelima i alatima koji
nisu ekonomični za razvoj ili upotrebu u realnom okruženju.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
19
U praksi softverskog inženjerstva, ulazi u proces dizajna veoma često su ograničeni
upravo od strane korisnika, tj. potrebe eksplicitnog razumijevanja i prihvatanja od strane
korisnika. Međutim, često su jednako važne i mogu imati presudan uticaj na kvalitet i druge
kategorije ulaza u proces dizajna. Nažalost, posao formulacije standarda za zdravstvene
informacione sisteme u prošlosti je često patio od nedovoljne pažnje za ove druge faktore
dizajna, a oni su najteži za formalizaciju i relativno su teški za sticanje iskustva i ulaženja u njih.
Upravo zbog toga, ovdje se predlažu i istražuju faktori dizajna za EZZ i usvajaju principi
„usmjerenost ka budućnosti“, „prihvatanje-domene“ i interoperabilnosti arhitekture zdravstvenog
zapisa za upotrebu u poslu razvoja standarda informacija i zdravstvenih informacionih sistema.
Prirodno je da se počinje razmatranjem paradigme dizajna informacija i sistema s
obzirom na činjenicu da je dosadašnji razvoj imao dvije, po profesiji orjentisane, paradigme:
„medicinsku“ i „inženjersku“. Inače je nepodjeljeno mišljenje da je paradigma dizajna faktor koji
najviše utiče na kvalitet i prirodu standarda i njihovih modela.
Sa stanovišta paradigme pokazuje se da je u aktuelnom istraživačkom fokusu modeliranje
na dva nivoa sa arhetipskim pristupom opisanim od strane Beale33, ukoliko se žele informacioni
sistemi koji su visoko adaptibilni za buduće zahtjeve i koji dobro odgovaraju potrebama
korisnika. Efekat arhetipskog pristupa ograničen je na sadržaj „referentnih modela“ (sa malim
brojem koncepata) na koje su oslonjeni i softver i baza podataka. Domene informacionih
koncepata u kliničkoj medicini, od jednostavnih, kao „krvni pritisak“ do mnogo kompleksnijih,
kao što su „biohemijski rezultati“ ili „otpust pacijenta – sumarno“, modeliraju se u medicinskoj
ekspertskoj domeni kao informacioni „arhetipovi“ (arhetipovi informacija), koji su formalno i
strukturalno ograničeni modeli direktno upotrebljivi za referentni model za kompjuterski
bazirane sisteme.
Sljedeće važno pitanje je definicija informacionih standarda, njihova egzistencija u
zdravstveno-medicinskoj informacionoj domeni, djelokrug pojedinog standarda kao i međusobne
relacije između standarda. Na kraju je važno razmotriti separaciju funkcija znanja u kliničkoj
informacionoj domeni, što obezbjeđuje vodič za identifikaciju subjekata modela svakog
standarda, jednostavnije rečeno obezbjeđuje taksonomiju informacionih standarda. Posebno je
33 Beale T, Archetypes: Constraint-based Domain Models for Future-proof Information Systems, http://www.deepthought.com.au/it/archetypes.html Pristup 17.06.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
20
potrebno pokazati gdje se nalazi referentni model EZZ u odnosu na ostale funkcije kao što su
terminologija, klinički vodiči, demografija i podrška medicinskom odlučivanju.
Uz ove opšte ideje koje se tiču kvalitativne prirode, predmeta i djelokruga referentnih
zdravstveno-medicinskih informacionih modela, sad je moguće razmotriti specifičnosti EZZ
arhitekture. Da bi se to uradilo potrebno je istražiti problem prezentacije znanja u kliničkoj
domeni iz više uglova.
Najprije je potrebno napraviti ontološku analizu struktura znanja zdravstveno-medicinske
informacione domene čime je obezbjeđena početna osnova za segmentiranje referentnih modela
EZZ po nivoima. Nakon toga potrebno je analizirati kontekst zdravstveno-medicinskih
informacija, čime se obezbjeđuje dodatno segmentiranje modela po logičkim nivoima. Zatim se
može, na osnovu teorije ontologija i konteksta, razviti kontekstno baziran referentni zdravstveno-
medicinski informacioni model za EZZ uključujući detaljan opis klasa i atributa. Nakon toga
potrebno je napraviti osvrt na jedan broj praktičnih problema i zahtjeva koji uključuju potrebu za
prilagođenje nedovoljno „disciplinovanih“ podataka iz naslijeđenih sistema. I konačno, potrebno
je opisati menadžerske promjene informacionih modela i bazirati ih na ekonomskim promjenama
u razvoju EZZ sistema.
Na gornji način opisani principi vode do arhitekture za EZZ koji imaju formu sljedećih
formalnih produkata:
Referentni model zdravstveno-medicinskih informacija,
Arhetipski model zdravstveno-medicinskih informacija,
Ostale formalne specifikacije zdravstveno-medicinskih informacija, kao što su sintaksne
specifikacije za rastavljive entitete u referentnom i arhetipskom modelu,
Aplikacioni programski interfejs – softver i upitni interfejs,
Normativa arhetipova (moguć mali broj, pretežno za demografske entitete),
Normativa terminologija i terminoloških setova.
Ove ideje su korištene za razvoj preporuka za standardizaciju zdravstveno-medicinskog
informacionog modela EZZ, međutim, mogu se koristiti i u bilo kojoj drugoj domeni znanja,
posebno u domenama znanja u kojima se kao izazovi javljaju vrijeme, kontekst, neodređenost i
naslijeđenost podataka.34
34 Tanjga R, 2004, E-zdravstvo: Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike Srpske, ISA, elektronsko izdanje, Banja Luka
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
21
5.2.2. Osnovni koncepti
Pojmovi „znanje“, „informacija“ i „podatak“ su neki od mnogih koji se danas
upotrebljavaju i zloupotrebljavaju u računarstvu i informatici. Njihovo značenje značajno varira
kroz sub-discipline informatike (na primjer: ono što inženjer smatra informacijom u Šenonovom
smislu, to informatičar zove podacima; ili ono što filozof zove znanjem informatičar često zove
informacijom). Da bi se obezbjedila dosljednost u daljem tekstu, na ovom mjestu se daju
definicije koje će se dalje koristiti:
Znanje: Činjenice koje su akumulirane iz više izvora u vremenu i prostoru za koje se
može reći da su istine za sve slučajeve entiteta koje opisuju. Ova ideja „znanja“ spada
u „referentno znanje“.
Informacija: Činjenice ili mišljenja sakupljena od, ili vezana za, posebne entitete, kao
što je posebna osoba.
Podatak: Informacija kako je pohranjena u računarskom sistemu.
U medicini, znanje sadrži prihvaćene činjenice o stvarima, kao što je anatomija,
fiziologija, biohemija itd. Kompjutorizovane „terminologije“ u medicini, kao što je SNOMED35
su baze znanja, čak i onda kad se mogu pojaviti u obliku koji sadrži „podatke“ sa stanovišta
neiskusnog posmatrača. Međutim, kod razmatranja dijelova i veza koje opisuju anatomske veze
ekstremiteta u realnom svijetu, opisani aktuelni primjeri, ne samo sa imenima i relacijama, nego i
sa aktuelnim mjerenjima i drugim detaljima (nedostatak, povreda, trenutno stanje) za bilo koju
osobu, primjeri su znanja.
Za razliku od znanja, informacije su činjenice koje su sakupljene ili kreirane za vrijeme
kontakata sa pacijentom, patoloških sesija i akata dijagnostike i planova za definiciju njege. U
svakom od ovih slučajeva, činjenice ili zapažanja prikupljeni su od pojedinačnih osoba.
Relacije između znanja i informacija su od velike važnosti u poznavanju procedura u
zdravstvenoj i medicinskoj informatici uopšte i posebno u odnosu na elektronski zdravstveni
zapis. Ovo se lako može iskazati i razumjeti iskazom: strukture znanja oblikuju informaciju.
Informacija mora, koliko je to moguće, biti kreirana kao slika odgovarajuće strukture znanja;
svaki slučaj informacije odgovara posebnom a znanje se oslanja na opšte. Prema tome, u datom
35 College of American Pathologists, 1994, SNOMED-Systematized Nomenclature of Medicine, Chicago, Coll. of Amer, Parhol.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
22
kliničkom kontekstu, zapisivanje informacija mora proći odgovarajuću strukturu znanja. Na
primjer, ako se uzima istorija pacijenta, kliničar to ne radi na slučajan način, nego slijedi jedan
od dobro poznatih pristupa kroz intervjuisanje i preglede pacijenta.
5.2.3. Paradigma modeliranja
U usporedbi sa ostalim domenima, informacioni domen kliničke medicine karakterišu
brojne posebne kvalitete:
Bogatstvo znanja
Broj koncepata znanja je velik, a svaki pojedinačni koncept može biti veoma
kompleksan. „Koncept“ uključuje sve, od informacionih koncepata, kao što je „krvni pritisak“ i
„rezultati nuklearne medicine“ do koncepata procesa, kao što su „referentni“ i „plan njege“.
Velika brzina promjene:
Nad postojećim konceptima, koji se modeliraju, stalno se dešavaju promjene. Pojavljuje
se veliki broj novih koncepata u poslovanju i zdravstvenoj zaštiti koji ulaze u domen i mijenjaju
se.
Cjeloživotnost informacija:
Zdravstveni podaci u mnogim slučajevima potrebni su za vrijeme cijelog pacijentovog
života. U nekim slučajevima podaci o pojedinačnom pacijentu koriste se i duže ako se
primjenjuju kod epidemioloških i drugih istraživačkih studija.
Potreba za visoko interoperabilnim sistemima:
Zdravstvena zaštita je kolektivni kooperativan napor sa brojnim tačkama kontakata
između pacijenta i zdravstvenog sistema. Danas se preferira integrisana, pacijent-centrična
zdravstvena zaštita, čiji je zadatak cijeloživotno korištenje integrisanog zdravstvenog zapisa u
kome se nalazi potpun pogled na zdravstveno stanje posmatrane osobe. Da bi se to ostvarilo,
sistemi koji manipulišu sa informacijama i zdravstvenim zapisom moraju biti interoperabilni i
omogućiti raznovrsnim korisnicima uvid u zapis i moraju omogućiti da se informacije dijele
između raznih korisnika. Informacije moraju, takođe, biti djeljive između softvera raznih
proizvođača.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
23
Potreba za inteligentnim procesiranjem:
Informacije moraju biti u takvom obliku da se mogu procesirati na semantičkom nivou
struktura znanja, da bi se mašine za upite, podršku odlučivanju ili vodiči/procedure njege mogli
procesirati.
Potreba uključenja ekonomskog faktora:
Zahtjev je da se izgrade takvi kost-efektivni informacioni sistemi koji neće zastarjevati
nego će se nadograđivati i razvijati.
Problemi bogatstva znanja i velika brzina promjene, uz uslov da su informacioni sistemi
izgrađeni ekonomično i ako dugoročno služe korisnicima, daju potpune zahtjeve na zdravstvene
informacione sisteme. To uključuje:
Koncepti znanja moraju biti prva klasa artefakata u sistemima i moraju biti definisani i u
formi prilagođenoj i korisniku i kompjuterskoj upotrebi;
Ekspertska medicinska domena, prije nego informatičari, treba biti u stanju da definiše i
rukuje definicijama znanja tih sistema – ovo se još naziva i „domenska ovlaštenja“. Ovaj
domenski zadatak je stalni i trajni zadatak i nije zavisan od poslova projektovanja i
operativne upotrebe informacionih sistema;
Informacioni sistemi moraju biti u stanju da unaprijed kreiraju formalne modele znanja,
drugim riječima rečeno sistemi moraju biti „usmjereni ka budućnosti“. Ukoliko su
formirani na drugim osnovama, na primjer sistemi realizovani na fiksnom snimku
ograničenog broja koncepata, takvi sistemi imaju sudbinu zastarjevanja ili paralizu
razvoja.
Na osnovu ovoga što je rečeno zaključuje se da informacioni sistemi za zdravstvenu
domenu trebaju biti bazirani na pristupu modeliranju na dva nivoa. To znači da postoje dva jasno
odvojena nivoa informacionih modela: domena generičkih informacionih koncepata kao jedan
zaseban nivo i domena specifičnih informacionih koncepata kao drugi modelski nivo.
Generički informacioni koncepti definisani su kao „nehlapljiva“ formalna klasa
informacionih modela ili kao referentni model i na osnovu njega se može izgraditi i održavati
pouzdani softver i baza podataka. Specifični koncepti (na primjer, „krvni pritisak“, „rezultat
biohemijskog testa“, „fizički test“) definisani su kao razlike formalnih iskaza u jeziku koji se
procesira softverskim sistemom koji je izgrađen na osnovu referentnog modela. Veličina
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
24
referentnog modela mora biti mala, možda manja od 100 klasa, dok broj koncepata domene
može biti veoma velik i mora se podrazumijevati da nema gornje granice.
Metod za realizaciju dvonivoiskog modeliranja je tzv. arhetipski metod.36 Kod tog
metoda, domena modela informacionih koncepata naziva se arhetipovi i oni imaju bitno
strukturno ograničene definicije za validnost sadržaja i ponašanja informacionih sistema.
Referentni informacioni model je baza za softver, šeme baza podataka i primjere podataka u
zdravstvenim informacionim sistemima. Drugi relacioni model, poznat kao arhetipski
informacioni model konstituiše „jezik arhetipova“ tako da su arhetipovi formalni primjeri ovog
drugog modela.
5.2.3.1. Modeliranje na dva nivoa za razvoj EZZ – razvoj arhetipskog metoda
Mnogi današnji informacioni sistemi razvijeni su na način da su domene koncepata u
kojima se sistemi procesiraju “tvrdo-kodirane” u softver i modele baza podataka. Dok ovaj
“jedno-nivoiski” pristup može omogućiti relativno brz razvoj, obično je nasljeđivanje u
domenama karakterizirano kompleksnošću, veličinom i velikom brzinom promjene koncepata,
pa su ovi sistemi skupi za modifikaciju i razvijanje (širenje) i konsekventno tome imaju kratak
životni vijek. U mnogim takvim sistemima (posebno sistemima razvijenim u relacionim i/ili SQL
i starijim programskim jezicima) poseban nedostatak je implicitno izražavanje koncepata
domena, jer programski formalizmi i formalizmi baza podataka mogu izraziti modele samo u
najjednostavnijoj formi atributa podataka.
Sa raspoloživim implicitnim modelom, softver i baze podataka imaju ograničene
mogućnosti proširenja i promjena. Čak i u većini objektno-orjentisanih sistema, gdje je model
jasan, osnovni problem ostaje: softver se nikad ne može „završiti“, jer će se novi i izmjenjeni
koncepti domena uvijek pojavljivati zahtijevajući kontinuiranu reizgradnju, testiranje i ponovno
uključivanje sistema u operativnu upotrebu. Ako se promjene ne rade, sistem zastarjeva i kao
rezultat javlja se smanjenje korisnosti tokom vremena.
Kao posljedica ovih nedostataka mnogi informacioni sistemi ne samo da neće služiti
svojim lokalnim korisnicima nego će pokazivati i ograničenu interoperabilnost. Tipično, oni su
36 Beale T, Archetypes: Constraint-based Domain Models for Future-proof Information Systems, http://www.deepthought.com.au/it/archetypes.html Pristup 17.06.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
25
interoperabilni samo ako oni (tj. njihovi relevantni prodavci ili razvojne organizacije) imaju isti
formalni model informacija ili servisa, tj. ako su standardizovani.
U mnogim domenama postoji veliki broj koncepata i velika je brzina njihove promjene.
Posebno u zdravstvu, postoji na hiljade konstantno promjenjivih koncepata. Na primjer,
SNOMED – medicinski terminski set kodova ima oko 350000 atomskih koncepata i preko jedan
milion relacija. Zbog toga se zdravstveni i medicinski domen definiše kao otvoren domen sa
karakteristikama:37
širinom, jer se nove informacije stalno otkrivaju i pristižu,
dubinom, jer se neprestano otkrivaju i postaju relevantni fino-granulirani detalji,
kompleksnošću, jer se neprestano otkrivaju i postaju relevantne nove relacije.
Potreban je pristup, koji se oslanja na ideju svijeta kao promjenjivog mjesta a ne na
statični svijet u kome neko može zaustaviti promjene. Pristup koji se ovdje predlaže
rigorozno se oslanja na modeliranje znanja i gdje se postavlja osnovni princip separacije
nivoa znanja i nivoa informacija u informacionim sistemima.
Definicije termina:
Informacije: Iskazi o specifičnim entitetima. Na primjer, „Marković Petar ima defekt
srčane pretkomore, veličine 1x3,5 cm“ je iskaz o Marković Petru i ne može se generalno
primjeniti na druge ljude.
Znanje: Iskazi koji se primjenjuju na sve entitete klase, na primjer, iskaz „srčana
pretkomora dijeli se na desnu i lijevu komoru u humanom srcu“, što se može naći u medicinskim
bazama znanja.
Termin arhetip upotrebljen je da označi modele nivoa znanja koji definišu validne
informacione strukture. Arhetipovi se koriste u različite svrhe:
Da omoguće korisnicima u domeni da formalno izraze svoje koncepte.
Da omoguće informacionim sistemima da vode i validiraju korisnički ulaz za vrijeme
kreacije i modifikacije informacija u vremenu procesiranja, garantujući da sve
informacione instance (slučajevi) odgovaraju domenskim zahtjevima.
Da garantuju interoperabilnost na nivou znanja, a ne samo na nivou strukture
podataka.
37 Rector A.L, 2001, Clinical Terminology: Why Is It So Hard?, Yearbook of Medical Informatics
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
26
Da obezbjede dobro definisanu osnovu za efikasno „propitivanje“ (querying)
kompleksnih podataka.
Moguća je rekonceptualizacija inženjeringa informacionih sistema, bazirana na dva nivoa
modeliranja, za dostizanje široke interoperabilnosti nivoa znanja. Ovdje se daje osnova za takvu
metodologiju.
Postojeće metodologije
Jedno-nivoiski pristup
Velika većina publikovanih metodologija za razvoj informacionih sistema (objektno-
orjentisane metodologije, UML, relacione) rade na premisi jedno-nivoiskih “čvrstih” modela, ili
što se zove “jedno-nivoiski” pristup. Za ovaj se pristup može reći da su poslovni entiteti
modelirani direktno u softver i modele baza podataka, kroz iterativni proces korištenja slučajeva,
pronalaženja klasa i izgradnju modela koji će eventualno postati softver. Najviše današnjih
informacionih sistema konstruisano je na toj osnovi (slika 5.2.3.1.1.).38
GUI Aplikacija
Softver
komunikacije
Skladište podataka
informacije
runtime sistemtehničko razvojno
okruženje
okruženje domene znanja
«Veliki model»
«Velika šema»
ad hoc diskusija
razvojni inženjeri
specijalisti domene
RDBMS razvoj
Objektno-orjentisani razvoj
definicija
implementirano u
informacioni i domenski koncepti
korisnik
Slika 5.2.3.1.1: Jedno-nivoiske metodologije
38 Beale T, Design Principles for the EHR,
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
27
Sistem prikazan na lijevoj strani slike kreira informacije kao slučajeve poslovnih entiteta,
pohranjuje ih, transmituje ih i formatira za čovjekovu upotrebu. Baza podataka, softver i grafički
korisnički interfejs razvijeni su na osnovu objektno orjentisanog modela ili entitet-relacija (ER)
modela, formalno opisujući semantike.
Izuzeci u ovom pristupu su sistemi u kojima su poslovne specifikacije dobro razdvojene i zatim
izgrađene kao eksplicitna pravila koja upravljaju ponašanjem sistema u procesu izvršenja
aplikacija.
Negativne konsekvence jedno-nivoiskog pristupa
U situacijama u kojima su broj, kompleksnost i brzina definicionih promjena entiteta mali
(tj. mala prostorna i vremenska varijabilnost) jedno-nivoiski pristup može biti najekonomičniji.
Međutim, u velikim, informaciono bogatim domenama izloženim konstantinim promjenama, kao
što je klinička medicina, jedno-nivoisko modeliranje ima negativne konsekvence:
Model enkodira samo zahtjeve postavljene za vrijeme tekućeg razvoja, zajedno sa
najboljim pretpostavkama za budućnost.
Modeli koji sadrže i generičku i domenu koncepata u istoj naslijeđenoj hijerarhiji
problematični su: model može biti nejasan jer opšti koncepti mogu biti pomiješani sa
nekim posebnim i kasnije specijalizacije generičkih klasa su efektivno spriječene.
Često je teško kompletirati modele na zadovoljavajući način, jer broj koncepata domene
može biti velik i rastući zahtjevi mogu voditi do eksplozije domene znanja, a svi trebaju
biti inkorporirani u finalni model.
Modeliranje može biti logistički teško za realizaciju, s obzirom na činjenicu da su
uključene dvije grupe ljudi: domenski specijalisti i oni koji razvijaju softver (softverski
inženjeri). Domenski specijalisti su prisiljeni da izraze svoje koncepte u softverskom
formalizmu kao što je UML ili da participiraju, sa softverskim inženjerima, u ad hoc
diskusijama. Takođe, softverski inženjeri imaju teškoće u radu sa brojnim konceptima
koje oni ne razumiju. Tipičan rezultat je substandardno modelirani proces, u kojem se
često izgube koncepti domene ili su nekorektno izraženi, i softver koji stvarno ne radi
ono što korisnik očekuje.
Uvođenje novih koncepata zahtijeva izmjene softvera i baze podataka, i tipično
reizgradnju, testiranje i ponovno uvođenje u operativnu upotrebu, što je veoma skupo i
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
28
rizično. Ako su konverzija naslijeđenih podataka i/ili značajno vrijeme van upotrebe
takođe uključeni, cijena može biti ozbiljan problem.
Interoperabilnost se teško postiže, jer svaka komunikaciona lokacija mora kontinuirano
ili izgrađivati modele i softver kompatibilan sa drugima, ili kontinuirano nadograđivati
softverske konvertore ili mostove. Heterogenost kompjuterskog okruženja gdje je softver
kreiran korištenjem jedno-nivoiskih metodologija tipično nije interoperabilana, zbog
kompleksnosti modela svakog sistema. Čak i kad se inicijalno dostigne neki nivo
interoperabilnosti, to se naruši tokom vremena, jer sistemi divergiraju od usvojenih
zajedničkih modela zbog toga što slijede različite lokalne zahtjeve.
Standardizacija se teško dostiže. Sa velikim brojem modela domene, i za razne
dobavljače (proizvođače) i korisnike teško je logistički, tehnički (a često i politički)
složiti se oko zajedničkog modela. Nedostatak standardizacije ne čini samo
interoperabilnost teško ostvarivom, to čini i automatsko procesiranje (kao što je podrška
odlučivanju ili “rudarenje po podacima”) gotovo nemogućim jer gotovo i ne postoje
opšte pretpostavke koje takvi sistemi mogu napraviti o modelima na kojima počivaju
sistemi pitanja.
Sumarno, informacioni sistemi u domenama sa velikim, kompleksnim ili stalno
promjenjivim brojem koncepata, izgrađeni na jedno-nivoiskoj metodologiji pokazuju
sljedeće karakteristike:
postoji velika klasa modela i šema baza podataka,
nisu podesni dugoročnom održavanju i moguće je zastarijevanje.
Problem znanja
Osnovni razlog zbog kojeg jedno-nivoisko modeliranje nije dobro dugoročno rješenje u
domenama gdje su informacije kompleksne i “hlapljive” je miješanje informacija i znanja.
Tipični primjeri informacija i odnosnog znanja su:
“Marković Petar ima krvni pritisak u mirovanju 110/80” (informacija) i “Krvni pritisak
se sastoji od dva kvantitativna dijela, nazvani ‘sistolni’ i ‘dijastolni’ (svaki sa jedinicom =
mmHg), i opcionim ‘protokolom’ koji indicira poziciju pacijenta, korišteni instrument i
tip obrukvice” (znanje);
“OSOBA_1234: ‘Simić Stanko’, 15/Sept/1972, Muško, ‘Brčko’, ...” (informacija) i
“OSOBA se sastoji od imena, datuma_rođenja, pola, mjesta_rođenja, zanimanja,
zaposlenja” (znanje)
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
29
U gornjim primjerima iskazi znanja vrijede za sve individualne entitete svoje klase. Bez
obzira na to, u mnogim domenama, entiteti znanja mogu biti “ishlapivi”. Prema tome, definicije
“OSOBA pa čak i “Krvni pritisak” mogu se mijenjati u vremenu (posebno su raniji demografski
modeli bili primjer “hlapljivosti”, gdje je ime, adresu, kontakte, relacije itd. bilo gotovo
nemoguće standardizovati). Nije sve znanje hlapljivo, naravno da je semantička mreža koja
opisuje osnovnu humanu anatomiju i fiziologiju prilično stabilna. Hlapljivost nije jedini problem.
Jedan broj entiteta u domeni može biti ogroman, kao veličina kliničkih terminologija kao što je
SNOMED39 i UMLS40, svaki broji milione entiteta.
Dvo-nivoiska metodologija
Alternativni pristup je da se separiraju semantike informacija i znanja u dva nivoa
modela. Ranije je jedan bio poznat većini razvojnih inženjera – nivo modela objekata softvera i
šema baza podataka, koji se ovdje naziva terminom referentni model (RM) – i koristi se u
izgradnji informacionih sistema. Po veličini on mora biti malen, da bi bio razumljiv, i mora
sadržavati ne-hlapljive koncepte da bi se mogao održavati. Drugi nivo je nivo znanja, koji
zahtijeva svoj vlastiti formalizam i strukturu i u njemu se izražavaju brojni hlapljivi koncepti
većine domena. Na slici 5.2.3.1.2. grafički je prikazana jedna takva šema. U centru je
informacioni sistem, koji pohranjuje informacije i komunicira sa drugim sistemima. Modeli za
softver i bazu podataka sistema su mali i ne-hlapljivi, prikazani su desno, dok su koncepti znanja
prikazani u “konceptu biblioteke” na lijevoj strani.
39 SNOMED (Systematized Nomenclature for Medicine). http://wwwsnomed.org/. Pristup 15.02.2007. 40 UMLS (Unified Medical Language System), http://www.nlm.nih.gov/research/umls/. Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
30
Slika 5.2.3.1.2: Dvo-nivoiska metodologija
Ključne konsekvence korištenja dvo-nivoiske metodologije su sljedeće:
Sistemi i podaci koji su „usmjereni ka budućnosti“:
Softver, baze podataka i podaci sad su zavisni samo od malih ne-hlapivih modela. Oni,
prema tome, mogu biti razvijeni i stavljeni u upotrebu brzo, bez čekanja da koncepti
znanja budu definisani.
Domenska ovlaštenja:
Tehničke modele razvijaju softverski inženjeri, dok definicije koncepata znanja razvijaju
ljudi koji ih poznaju – domenski specijalisti, medicinari. Dva razvojna procesa su
razdvojena, i domenski specijalisti su direktno ovlašteni za produkciju artefakata koji će
kontrolisati kako njihov sistem funkcioniše.
Interoperabilnost nivoa znanja:
Ako se i modeli informacija i modeli znanja dijele, sistemi mogu biti interoperabilni ne
samo na nivou podataka nego i na nivou koncepata.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
31
Inteligentno propitivanje:
Modeli nivoa znanja mogu se koristiti za izvođenje zaključaka o mogućim oblicima i
sadržajima podataka u budućnosti, čime se obezbjeđuje visoko efikasno propitivanje.
Primjenjena efikasno, dvo-nivoiska metodologija počela je radikalno mijenjati ekonomiju
i kvalitet informacionih sistema.
Izazovi
Izazovi u uspostavljanju dvo-nivoiske metodologije uključuju:
poznavanje kako se vrši separacija koncepata u domeni od interesa u dva nivoa;
poznavanje strukture modela na svakom nivou;
razumijevanje formalnih relacija između modela dva nivoa;
razumijevanje načina kako su inženjerski sistemi bazirani na prvom nivou ali i kako
su svjesni drugog nivoa.
Informacioni nivo
Kako je već rečeno, referentni model mora sadržavati relativno mali broj ne-hlapljivih
koncepata (tj. klasa). Prvi je izazov pronaći te klase. Startna tačka, u jedno-nivoiskom
modeliranju, je neformalan opis konkretnih entitetskih tipova koje sistem procesira,
tipično prikupljenih za vrijeme utvrđivanja zahtjeva. Razmotrimo primjer, demografskog
sistema bolnica, koji mora predstaviti sljedeće entitete:
Osoba
Zdravstvena ustanova
Zdravstveni profesionalci (uloga osobe koja obezbjeđuje zdravstvenu njegu)
Agent zdravstvene njege (uloga osobe, softvera ili uređaja koji izvršava kliničke
akcije)
Član tima – osoblje, Administrator
Pacijent, pacijent – bolnički, pacijent – vanbolnički
Hirurg, Konsultant, Specijalista, Ljekar opšte prakse, Porodični ljekar, Sestra,
Internista, Posjetilac, Član familije
Patološka laboratorija
Detalji za kontakt, adresa itd.
Nije teško vidjeti da se može napraviti veliki konkretan (čvrsti) model na osnovu
ovih koncepata. Međutim, nije takođe teško vidjeti, ako se želi izgraditi informacioni
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
32
sistem okrenut ka budućnosti i koji je interoperabilan, da samo neki od gornjih koncepata
dolaze u obzir za modeliranje, i to oni koji će biti validni za sve slučajeve i koji su
konstantni u vremenu. Postoji ustvari samo nekoliko koncepata koji zadovoljavaju ovaj
profil: Osoba, Organizacija, Uloga, i manji broj drugih, jer su mogući atributi podataka
najvećeg broja demografskih tipova veoma varijabilni, čak i obični atributi imena, pola,
adrese, datuma rođenja itd. Uopšteno govoreći, samo se stvarno apstraktne klase mogu
definisati u referentni model, a ne konkretni tipovi poslovnih entiteta.
Nivo znanja
Upravo zahvaljujući referentnom modelu, postoji mogućnost kreiranja
informacija koje su dijelom strukturirane a dijelom nestrukturirane. Problem je sada da se
definišu semantike onih entiteta koji nisu uključeni u referentni model, kao što su
Pacijent i Agent zdravstvene njege. Opštim jezikom iskazano, prvi princip za definisanje
modela na nivou znanja je:
1. modeli nivoa znanja definišu cjelinu, jasne poslovne entitete.
Prije nastavka objašnjenja kako to može biti ostvareno, važno je još jednom se ponovo
podsjetiti primarne svrhe informacionog sistema: da kreira i procesira slučajeve
poslovnih entiteta. Samo referentni model omogućava da se kreiraju slučajevi – svi
podaci su konstruisani iz slučajeva ovog modela i ničeg drugog.
Problem varijabiliteta
Početno je izgledalo da pristup sa šablonama radi dobro – obezbjeđujući
podrazumijevanu strukturu, imena i ostavljajući prazna mjesta za vrijednosti, ako treba.
Međutim, postoje nedostaci kad se razmatra šta treba izraziti. U nekim slučajevima, može
takođe biti potreban iskaz o imenima ili aktuelnim vrijednostima, na primjer da je
vrijednost datuma veća od neke druge vrijednosti, da veličina mora biti u izvjesnom
opsegu itd. Uopšteno, vrste semantika potrebnih u modelima znanja su ona ograničenja –
iskazi koji govore kako slučajevi referentnog modela moraju biti ograničeni da čine
validan poslovni entitet neke vrste. Osnovni zahtjevi samantika ograničenja uključuju:
ograničenja na imena;
ograničenja na tipove; na primjer, vrijednost atributa;
ograničenja na tipove; na primjer, kardinalne atribute i relacije;
ograničenja na relacije između atributa;
ograničenja validnosti, uključujući invarijante.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
33
Drugi princip modela na nivou znanja može se, prema tome, iskazati kao:
2. modeli nivoa znanja iskazuju ograničenja na slučajeve koji se nalaze u
referentnom modelu.
Arhetipovi
Naziv arhetip uveden je da označi model koji definiše neku koncept domenu,
izraženu korištenjem ograničenja na strukture slučajeva koji su pod referentnim
modelom. Riječ „arhetip“ indicira da je model sa značajno većom snagom iskaza nego
fiksni šablon.
Razmatranje pojma „ograničenja na slučajeve referentnog modela“ vodi do
pristupa za dizajniranje formalnog modela arhetipova, odnosno do „jezika arhetipova“.
Arhetip model/jezik omogućava da se naprave iskazi ograničavajućih slučajeva
referentnog modela. Jedan način formalizacije ovoga bio bi da se za svaku klasu xxx u
referentnom modelu kreira klasa c_xxx u arhetipskom modelu čije je značenje
„ograničenje na objekte tipa xxx“.
J edna važna posljedica unutrašnje varijabilnosti koju dozvoljava arhetip je da se sa
jednim arhetipom može slagati više slučajeva informacija. Drugim riječima, broj
arhetipova koji se zahtijeva za upravljanje sa velikim brojem varijacija u informacijama
ne mora biti velik. Na primjer, jedan arhetip se može definisati za sve biohemijske
rezultate a jedan za sve mikrobiološke rezultate, čak iako postoji hiljade takvih testova u
patologiji.
Granulacija i kompozicija
Sad se postavlja pitanje kako uzeti u obzir strukturalnu prirodu referentnih
modela. Referentni modeli konstruisani su ne samo kao klase nego kao grupe klasa koje
definišu domenu koncepata. Dobar primjer koji ovo je vrsta organizacionog referentnog
modela koji definiše koncepte kao što su USTANOVA, ODJELJENJE, MENADŽMENT
JEDINICA, OSOBLJE – svaki od njih će naravno imati brojne unutrašnje dijelove koji
definišu nazive i druge detalje. Ovo nas logično vodi do trećeg principa modela nivoa
znanja:
3. Granulacija i kompozicija modela nivoa znanja korenspondira sa domenom
koncepata u referentnom modelu.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
34
Konsekvence ovog principa su da se različiti arhetipovi definisani za različite
poslovne entitete mogu komponovati u formu ograničenih definicija za agregirane
poslovne objekte.
Ontološka analiza
U mnogo kompleksnijim domenama, koncepti domene padaju u identifikacione
nivoe apstrakcija, koji se mogu izraziti kao ontologije. U kliničkoj medicini postoji više
ontoloških nivoa sa sljedećim karakteristikama:
Ontologija nultog nivoa: Principi (nivo 0): ontologija jezika i principa,
uključujući principe vezane za subjekte kao što su anatomija, parazitologija,
farmakologija, biohemija, psihologija, sociologija, mjerenja itd. Ovaj nivo sadrži znanje o
procesima i entitetima koji čine opšte prihvaćene činjenice o domeni – mišljenje koje je
istinito za sve slučajeve entiteta (kao što je humano srce) ili procesa (kao što je fetalni
razvoj). Kao takav, nivo 0 znanja nezavisan je od posebnih korisnika informacija ili
procesa kao što je zdravstvena njega ili edukacija; može se reći da on nema tačku
gledišta. Medicina je jedna od nekoliko domena znanja koja takođe ima domen znanja u
računskoj formi: to postoji u „upravljanim vokabularima“ ili „terminologijama“, neki od
njih bogati su semantičkom mrežom kao što je SNOMED-CT.41
Ontologija prvog nivoa: Deskriptivni (nivo 1): koncepti koji su izraženi kao
strukturalna kompozicija elemenata nivoa 0: Svaki izražava čvrst kohezivni opis neke
observacije, analize ili preskripcije nečega u realnom svijetu (uključujući pacijentovo
mentalno stanje). Primjeri nivoa 1 – koncepata, čije su definicije gotovo univerzalno
prihvaćene, uključuju krvni pritisak, indeks tjelesne mase i mjerenje dijela tijela.
Patologija takođe obezbjeđuje bezbroj koncepata nivoa 1, kao što su biohemijski
rezultati, mikrobiološki rezultati, EKG rezultati, radiološki rezultati skenirane
kompjuterizovane aksijalne tomografije.
Ontologija drugog nivoa: Organizacioni (nivo 2): koncepti kreirani od strane
zdravstvenih profesionalaca u pokušaju da se na drugi način shvati more nevezanih
opisnih slučajeva.
41 SNOMED (Systematized Nomenclature for Medicine). http://wwwsnomed.org/. Pristup 15.02.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
35
Ontologija trećeg nivoa: Telematika (nivo 3): grubo-granulirane kolekcije
informacija sa nižih ontoloških nivoa. Uključuje koncepte kao što su „porodična istorija“,
„tekuća liječenja“, „terapeutske mjere opreza“, „problemska lista“, „kontakt sa
pacijentom“, „plan njege“ i „trudnoća“.
Ontološka analiza je osnova za sljedeći princip dvo-novoiskog modeliranja:
4. Ontološki nivoi domene mogu se koristiti za strukturiranje i referentnih
modela i modela nivoa znanja i naseljeni su slučajevima modela nivoa znanja.
Formalna konsekvenca ovog principa je da i referentni modeli i njihovi arhetipski
modeli eksplicitno sadrže „korjene-klase“ (tj. klase koje predstavljaju različite domenske
koncepte) koje korespondiraju sa ontološkim nivoima domene. EZZ referentni model42,
na primjer, uključuje pet takvih nivoa, a saglasno tome, njegov arhetipski model ima istih
pet nivoa, i rezultujući arhetipovi definišu koncepte svakog nivoa.
Specijalizacija
Finalna karakteristika poslovnih entiteta, koja se obično podrazumjeva, je da oni
mogu biti specijaliziovani. Na primjer, Konsultant i Ljekar opšte prakse su specijalizacije
Zdravstvenih profesionalaca.
5. Specijalizacija relacije može postojati između modela različitih nivoa-znanja.
5.2.3.2. Sistematizacija informacionih standarda
Prvi problem kod definisanja informacionih standarda i njihovih modela u domeni je
njihova identifikacija. To znači otkrivanje odgovarajućeg sadržaja i opsega za svaki od njih i
relacija koje moraju imati sa drugima. Ovdje se opisuje tematska podjela interesa, bazirana na
konceptu posmatranja zdravstveno-medicinske informacione domene u okviru filozofije „sistem
sistema“.
42 Beale T, The open EHR Reference Model, http://www.deepthought.com.au/healt/openEHR/openEHR.htm. Pristup 17.06.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
36
Zdravstveno informaciono okruženje
Slika 5.2.3.2.1. ilustruje zdravstveno informaciono okruženje. Možemo ga shvatiti kao
„pejsaž“ sastavljen od odgovarajućih područja ili fokusnih tačaka u području zdravstvenih
informacija.
Većina od ovih područja imaju jedan ili više trenutno raspoloživih informacionih
standarda. Jedan od velikih izazova je integracija zdravstvenog informacionog okruženja u
jedinstvenu informacionu cjelinu. Dijagram treba čitati iznutra počevši od „minimalnih funkcija“
EZZ okruženja, u kojem je na raspolaganju osnovna zdravstvena informacija pacijenta, zajedno
sa terminologijom, referentnim podacina, identifikaciji pacijenta i kliničkim modelima ili
arhetipovima. Sljedeći nivo, „puna funkcija“ sadrži ostale servise koji bi mogli biti izraženi u
jednom mnogo sofiscitarnijem okruženju, uključujući podršku odlučivanju, protokole i mobilno
računarstvo.
Definicija elektronskog zdravstvenog zapisa - EZZ
Elektronski zdravstveni zapis (EZZ) je kolekcija personalnih zdravstvenih informacija
koje su bazirane na pojedincu (pacijentu), unesena ili prihvaćena od strane provajdera
zdravstvene zaštite, koja može biti distribuirana na mnoga mjesta ili agregirana u poseban izvor.
Informacija je organizovana prije svega da podrži kontinuiranu, efektivnu i kvalitetnu
zdravstvenu zaštitu. Zapis je pod kontrolom korisnika i pohranjuje se i transmituje na siguran
način.
Ovdje se daju još neki iskazi koji pobliže objašnjavaju funkciju EZZ:
EZZ je prema pacijentu usmjerena kolekcija informacija i idealno uključuje informacije
relevantne za sve vrste njege, uključujući objedinjeno zdravlje, urgentne servise kao i same
pacijente. Ova orijentacija je u suprotnosti sa provajder-centričnim ili potpuno epizodičnim
zapisom;
EZZ sadrži observacije (šta se dešavalo), mišljenja (zaključke o tome šta bi moglo ili će se
desiti) i plan njege (šta treba da se desi);
Nivo apstrakcije je opšti, što znači da specijalizovane informacije kao što su slike, vodiči ili
algoritmi podrške odlučivanju nisu tipičan dio EZZ sam po sebi; pravilnije rečeno postoje
interfejsi za standarde za druge specijalizovane sisteme;
EZZ je kolektor za dijagnostičke i druge test podatke:
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
37
EZZ je izvor kliničkih informacija za specijaliste, podršku odlučivanju, istraživačke potrebe,
vladu, statističke agencije i druge entitete;
EZZ je dugoročan akumulator informacija o tome šta se desilo sa pacijentom ili o pacijentu.
Sumarno EZZ se može posmatrati kao istorija svih mišljenja, observacija i odluka o njezi
subjekta i kao takav predstavlja jednu vrstu „kliničkog integriteta“, što znači da je kompletna
klinička slika pacijenta na raspolaganju bez obzira na to koji je dio od trenutnog interesa.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
38
Slika 5.2.3.2.1: Zdravstveno informaciono okruženje
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
39
Standardi za okruženje distribuiranih sistema
Ovdje se opisuju razni koncepti za informaciona okruženja, koji mogu biti korisni u
nalaženju velike strukture sistema i standarda, i relacija između standarda i dijelova bilo kojeg
datog standarda.
Sistem sistema
Osnovni koncept kojim se izražava kompleksnost zdravstvene domene je koncept „sistem
sistema“. Opšta observacija slike 5.2.3.2.1. je da ona predstavlja infrastrukturu koja se može
posmatrati kao cjelina ili po dijelovima, od kojih većina može i radi nezavisno, ali koja takođe
omogućava veliku skalu funkcija uključenih u više sistema. Ovo je tipična karakterizacija
sistema koji je u stvari „sistem sistema“.43
Slojevitost
Iako se okruženje na slici 5.2.3.2.1. javlja kao cjelina, u stvarnosti, svaki sistem mora biti
vizueliziran na način da postoji pojedinačan ili, u nekim slučajevima, veći broj vertikalnih nivoa.
Postoje takođe mnogi standardi koji podrazumijevaju a ne prikazuju slojevitost. Takvi su na
primjer mrežni protokoli, dijeljenje fajlova itd. Svaki nivo odgovara nivou apstrakcije koji
izražava semantički model neke vrste viših nivoa. Kao posljedica toga javlja se princip
slojevitosti standarda: “Pristup standardizaciji nazvan slojevitost, omogućava sa se standardi
izgrađuju inkrementalno rastući u vremenu. Prvi nivo, nazvan još i ožičenje ili plombiranje,
odnosi se na nivo povezivanja standarda. Kao i kod drugih tipova ožičenja, potpuno je izvodivo
uspostaviti veze na ovom nivou koje su bez smisla (ili čak i štetne) za vrijeme komponovanja
standarda. Standardizacija zatim može biti proširena sa jednim vremenskim nivoom,
uspostavljajući time bogata pravila interoperabilnosti i kompozibilnosti.”44
Aspekti referentnog modela za otvoreno distribuirano procesiranje
Visok nivo perspektive za stvaranje modela za svaki standard u distribuiranom okruženju
obezbjeđen je sa ISO RM/ODP (RM/ODP – Reference Model for Open Distributed Processing)
standardom45 koji koristi pet pogleda za razlikovanje raznih aspekata distribuiranih
informacionih sistema. Ti pogledi su:
43 Maier M, 2000, Architecting Principles for Systems-of-Systems, Technical Report, University of Alabama in Huntsville, http://www.infoed.com/Open/PAPERS/systems.htm Pristup28.02.2009. 44 Messerschmitt D.G, Syzperspki C, 2001, Intustrial and Economic Properties of Software: technology, processes and value, University of California Berkeley Computer Science Division Technical Report, UCB/CSD-01-1130 45 ISO:IEC: Information Technology, Open Distributed Processing, Reference model: Part 2: Foundations.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
40
Ustanova (enterprise): odnosi se na poslovne aktivnosti, tj svrhu, djelokrug i politiku
posmatranog sistema;
Informacija: odnosi se na semantike informacija koje je potrebno pohraniti i
procesirati u sistemu; zdravstveno i medicinsko znanje, informacije i podaci;
Kompjuterizacija: odnosi se na opis sistema kao seta objekata koji u interakciji sa
interfejsima omogućava distributivnost sistema;
Inženjerstvo: odnosi se na mehanizme podrške za distribuirane sisteme;
Tehnologija: odnosi se na detalje komponenata od kojih je konstruisan distribuirani
sistem.
Tabela 5.2.3.2.1. RM/ODP klasifikacija dijelova standarda zdravstvenog zapisa
Nivo apstrakcije
Ustanova (svrha, djelokrug, politika)
Informacije (semantike i procesiranje)
Kompjuterizacija (model servisa)
Inženjerstvo (midlle-ware)
Menadžment podataka
Semantike EHR podataka
Referentni model: Sadržajni dio, informacioni pogled
Referentni model: Sadržajni dio, pogled ponašanja sadržaja objekata
Komunikacija EHR podataka
Referentni model: Dio za pakovanje, definicija pakovanja sadržaja u izvatke
Referentni model: Distribucioni dio; definiše transmisiju spakovanog sadržaja
EHR, slanje poruka
Menadžment znanja
Formalizam modeliranja koncepta domene
Arhetipski model: definiše semantike semantike modela koncepta domena i njihove relacije
Model biblioteke koncepta domene
Arhetipski model skladišta: model servisa arhetipskih biblioteka
Okvir arhetipske distribucije
Upotreba znanja
Definicije Kliničkog / Administrativnog znanja
Klinički / Administrativni sadržaj arhetipova definiše semantike aktuelnog znanja Arhetipski editor;
EHR GUI modeli
Definicije Kliničkih / Administrativnih procesa
Klinički / Administrativni radni dijagram arhetipova difiniše semantike aktuelnih radnih dijagrama
Cilj upotrebe ODP klasifikacije je da se otkriju dijelovi (ili pogledi) nekog standarda i
kako su oni povezani sa tehnologijama distribuiranih informacionih sistema. Ključ upotrebe
ODP klasifikacije je da se stvori mreža koja u potpunosti pokriva glavnu svrhu i ciljeve principa
u domeni koja je od interesa; u ovom slučaju, naći mrežu za tačku gledišta “Ustanova” za EZZ
kao poslovni servis. Jedna moguća klasifikacija ilustrovana je u tabeli 5.2.3.2.1.46
46 Rubin K, 2000, Using a Taxonomy Matrix as a Communications Instrument, Version 1.01, April 14
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
41
Struktura standarda
Arhetipski pogled, kao rezultat, daje strukturu standarda u kojoj su standardizovani
referentni model, arhetipski model i potencijalno neki arhetipovi. Tabela 5.2.3.2.2. ilustruje prvi i
treći od njih (tj. arhetipski model i neke arhetipove) za neke od jezgri sistema u okruženju.
Imajući na umu da je osnovni cilj napraviti sisteme interoperabilnim i napraviti njihove
informacije prilagodljivim za kompjutersku obradu, minimalni cilj za standardizaciju je
obezbjediti formu podataka. To se dostiže standardizacijom modela podataka, tj. referentnim
modelima (prva kolona), modelima znanja (druga kolona) i samim znanjem (primjeri u trećoj
koloni). Prva dva od ovih modela postoje u Kompjuterizacijskom pogledu ODP modela, dok se
treći nalazi u informacionom pogledu i pogledu ustanove.
Tabela 5.2.3.2.2: Tro-nivoiska struktura standarda u okruženju sistema
Struktura standarda
Referentni model Model znanja Podaci
EZZ
Klasa modela za EZZ, na primjer GEHR, CEN 13606, openEHR
EZZ arhetipovi, šabloni na ontološkim nivoima 1-N
EZZ podaci pacijenta
Terminologija
Klasa modela terminologije, na primjer SNOMED ili Galen klasa modela
Terminološko skladište na ontološkom nivou 0, na primjer SNOMED sadržaj
Primjeni termina u upotrebi od strane sistema
Demografije Klasa modela demografskih entiteta
Modeli ili šabloni za Osoba, Organizacija, Relacija itd. za pojedinačne nadležnosti, lokacije
Primjeri za Osoba, Organizacija, Relacija itd. koji se predstavljaju u realnom svijetu entiteta
Vodiči
Klasa modela koncepata vodiča, na primjer Proforma model47, Asbru model48
Modeli ili šabloni pojedinačnih tipova vodiča ili vodiča
Primjeri vodiča primjenjeni na pacijente uključujući podatke
Plaćanje Model klase računa, faktura itd.
Modeli ili šabloni formi, računa, faktura itd.
Fakture pacijenata
47 ProForma language for decision support, http://www.acl.icnet.uk/lab/proforma.html. Pristup 28.02.2009. 48 Asbru / The Asgaard Project, http://smi-web.stanford.edu/projects/asgaard/ Pristup 12.01.2006.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
42
Prema tome, neki od standarda u distribuiranom okruženju sadržavaće sljedeće artefakte:
Referentni model; Arhetipski model; Arhetipove; Interfejse za servise između sistema; Interfejse
za programiranje aplikacija.
Od ovih pet artefakata četiri su relevantna za diskusiju o interfejsima između standarda
(zadnji se odnosi samo na aplikacije i niti na jedan sistem u okruženju).
Interfejsi između standarda
Pitanja interfejsa između standarda mogu se sada diskutovati kao pitanja interfejsa
između referentnih modela, arhetipskih modela, arhetipova i interfejsa servisa. Kako je
arhetipski model u suštini izveden transformacijom referentnog modela, možemo se
skoncentrisati na samo tri nivoa interfejsa: između referentnih modela, arhetipova i interfejsa
servisa. Ovi interfejsi predstavljeni su na slici 5.2.3.2.1, gdje svaka elipsa predstavlja jedan
standard a upitnik indicira relacije sa drugim standardima. Postoje dva mjesta gdje postoji
interfejs između bilo koja dva standarda: na nivou referentnog modela i na nivou znanja.
Slika 5.2.3.2.1: Relacije između standarda
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
43
5.2.3.3. Referentni model
Značenje referentnog modela
U standardu za EZZ, kao i za druge zdravstvene informacione standarde, referentni
model je od krucijalne važnosti. On formalno predstavlja ono što je obuhvaćeno standardom i što
je polazna osnova za softverski razvoj. Prema tome, referentni model je dio softverske
arhitekture koji pokriva samo aspekte relevantne za standard.
U frazi „relevantno za standard“ skrivene su dvije ključne implikacije:
model mora biti primjenjiv na sve na što se odnosi standard;
model mora voditi do takve softverske akhitekture koja će ostajati validna tokom
vremena.
Ovo se može zamisliti kao „vremensko-prostorni“ okvir za standard. Oboje je teško
ispuniti. Za EZZ, prvo se zahtijeva arhitektura koja će funkcionisati preko kliničkih kultura,
jezičnih barijera, kulturnih barijera i različite legislative.
U vremenskoj dimenziji, razni izvori promjena uključujući nove i izmjenjene
informacione koncepte, nove medicinske tehnologije i unapređenja u pružanju njege i u
poslovnim procesima znače da se strukturni i semantički modeli informacija koji se koriste za
dokument o zdravstvenoj njezi moraju konstantno mijenjati.
Da bi se u takvim uslovima izgradili efikasni informacioni sistemi i ako se želi dostići
širina prostor/vrijeme primjenjivosti EZZ standarda, zahtijeva se arhetipski pristup.
5.2.3.4. Prezentacija znanja
Do sada je data opšta forma i okvir za modele koji se koriste u standardima i sistemima.
Posao dizajniranja detalja takvih modela prirodno zahtijeva ulaženje u aktuelne semantike
domena, i teorijski i kroz istraživanje prethodnog iskustva. U tom smislu izvršiće se ontološka
analiza i analiza dobijanja informacija (kontekstna arhitektura). Kombinacija ova dva pristupa
dovodi do jasnog puta za identifikaciju klasa i atributa u EZZ referentnom modelu.
Ontološka analiza prezentacije znanja
Primarni način za određivanje kako strukturirati referentni model za domensko područje
kakvo je EZZ je izvršiti ontološku analizu domene. Opšti pristup je da se nađu različiti nivoi
apstrakcije na kojima se mogu naći koncepti domene.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
44
Izraz ontologija upotrebljen je za označavanje „eksplicitne specifikacije
konceptualizacije (domene)“49, drugim riječima formalizacija (nekog) znanja u domeni. Iako je
ovdje riječ o klasifikaciji znanja bez standarda ipak se (po Gruberu) mogu izdvojiti dva posebna
ontološka nivoa:
Na prvom nivou identifikuje se osnovna konceptualizacija potrebna za raspravu o
svim primjerima za P (P predstavlja neku vrstu procesa, entiteta itd.). Na primjer, prvi
nivo ontologije za „uslovni proces“ može uključiti izraz kao što su „vremenski
trenuci“, „sistem“, „karakteristike sistema“, „stanja sistema“, „uslovi promjene
stanja“ i „efekti stanja“ i „uslovne veze“. Svi ovi izrazi i odgovarajuće
konceptualizacije činile bi prvi nivo ontologije „uslovnih procesa“.
Na drugom nivou mogu se identifikovati i imenovati razni tipovi od P, i povezati
topologija za dodatna ograničenja ili tipove koncepata na prvom ontološkom nivou.
Za primjer uslovnog procesa, mogu se identifikovati dva tipa uslovnih procesa,
„diskretni uslovni procesi“ i „kontinualni uslovni procesi“ i definisati ih kao tipove
procesa kod kojih su vremenski trenutci diskretni ili kontinualni respektivno. Ovi
izrazi i odgovarajuće konceptualizacije, takođe su dijelovi ontoloških fenomena koji
se analiziraju. Drugi nivo ontologije je u suštini otvorenog kraja, tj. novi tipovi se
mogu identifikovati u bilo koje vrijeme.
Ovim je znanje podijeljeno na „gradivi“ nivo ili što ćemo nazvati ontologijom principa i
označiti sa „nivo 0“ i na „sve ostalo“. Znanje u kategoriji „sve ostalo“ mnogo je specifičnije za
posebnu primjenu i korisnike. Ova kategorija može se podijeliti u više podnivoa saglasno raznim
tipovima upotrebe i označavaćemo ih sa nivo 1 do N. Koncepti nivoa od 1 do N predstavljaju
partikularne kompozicije elemenata iz osnovnog nivoa u struktuama.
Istraživanja u kliničkom znanju u cilju pronalaženja arhetipova dala su brojne dobro poznate
strukture znanja povezanog sa kliničkom praksom (ne uključujući područja kao što su vodiči i
podrška odlučivanju) koje su klasifikovane u pet koherentnih ontologija (nivoi od 1 do 5) iznad
osnovnog nivoa.50
49 Gruber T.R, 1993, Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing, Stanford Knowledge Systems Laboratory 50 GEHR Australia project. http://www.openehr.org. Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
45
Nivo 0 – Principi:
Nivo 0 može biti shvaćen kao ontologija jezika i principa domene. U kliničkoj medicini,
principi su povezani sa subjektima kao što su anatomija, parazitologija, farmakologija,
biohemija, psihologija, sociologija, mjerenja itd. Nivo 0 sadrži znanje o procesima i entitetima
koje čine opšte prihvaćene činjenice o domeni – mišljenje koje je istinito za sve slučajeve
entiteta (kao što je čovjekovo srce) ili procesa (kao što je fetalni razvoj). Kao takav nivo 0 znanja
je nezavisan od pojedinačnih korisnika informacija ili procesa kao što je zdravstvena njega ili
edukacija; može se reći da je bez tačke gledišta.
Medicina je jedna od nekoliko domena koje takođe imaju neke domene znanja u
kompjutabilnoj formi: to egzistira u „upravljanim vokabularima“ ili „terminologijama“. Neki
vokabulari bogati su semantičkim mrežama, kao što je SNOMED-CT51 dok su drugi (ICPC52,
ICD53) više od leksikona termina.
Nivo 1 – Opis
Koncepti nivoa 1 izraženi su kao kompozicija elemenata nivoa 0 u jednostavnim
strukturama. Svaki izražava zbijen kohezivni opis observacije, analize ili propisivanja nečega iz
realnog svijeta (uključujući i mentalno stanje pacijenta). Primjeri koncepata nivoa 1, čije
definicije su gotovo univerzalno prihvaćene uključuju: krvni pritisak, indeks tjelesne mase,
mjerenje dijela tijela.
Svaki od njih prezentuje partikularnu upotrebu elementa prvog nivoa ontologije. Na
primjer, krvni pritisak kao kliničko mjerenje zajednički je definisan kao kompozicija sistolnog i
dijastolnog pritiska. U hipotetičkom vokabularu, ova partikularna asocijacija ne može se naći
kao takva; umjesto toga može se naći venski ili arterijski pritisak, klasifikovani ispod „krvni
pritisak“.
Iz posebnih istraživanja mogu se identifikovati razni primjeri nivoa 1, kao što su fizikalna
ispitivanja i uključuju: palpaciju rebara, kičme, prsne i ključne kosti; palpaciju bila srca i srčanog
podrhtavanja; ispitivanje svjesnosti, opreznosti i mentalnih funkcija. Patologija takođe
obezbjeđuje velik broj koncepata prvog nivoa kao što su: biohemijski rezultati, mikrobiološki
rezultati, ECG/EKG rezultati, kompjuterizovana aksijalna tomografija – radiološki rezultati.
51 Beale T, Archetypes: Constraint-based Domain Models for Future-proof Information Systems, http://www.deepthought.com.au/it/archetypes.html Pristup 17.06.2007. 52 WONCA, International Classification of Primary Care (ICPC) (second revision) 53 World Health Organisation, International Classification of Disease (ICD), http://www.who.int/whoisis/icd10/. Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
46
U mnogim ovim slučajevima postoje i suprostavljeni i mnogo specijalizovaniji koncepti
za opis. Na primjer, u kliničkom postavljanju fizikalnih ispitivanja može se tražiti rezultat
zasnovan na anatomski proksimalnim dijelovima (na primjer ispitivanje grudnog koša), ili
rezultat zasnovan na funkcionalnim komponentama tijela (na primjer ispitivanja cirkulatornog
sistema) ili rezultat zasnovan na metodu palpacije ili auskultacije. Takođe, u oblasti biohemije,
posebno laboratorije, na raspolaganju su specijalizovanije sposobnosti i upotreba raznih uzoraka
(na primjer serum nasuprot kompletnoj krvi).
Druge kategorije koncepata nivoa 1 uključuju redoslijed kao što je „redoslijed liječenja“ i
ispitivanja mentalnih funkcija što uključuje vokalnu interakciju.
Nivo 2 – Ogranizacija
Organizacioni koncepti se kreiraju od strane domene korisnika u namjeri da naprave
osjetljivim pitanje šta bi se moglo vidjeti iz nepovezanih opisnih članova. Njihova forma zasniva
se na logičkom ispitivanju i izvještavanju upotrebljenom u domeni i oni djeluju kao navigaciona
pomoć i za autore i za čitaoce informacija. Organizacioni koncepti tipično su definisani u skladu
sa visokim nivoom metodoloških i procesnih ideja; na primjer „problemski orjentisani zapis
pacijenta“ daje zajednički organizacioni uređaj poznat pod nazivom „problem/SOAP“, jednu
hijerarhijsku nazivnu strukturu oblika:
<problem> „subjektivno“ „objektivno“ „procjena“ „plan“ . . . <problem>
Ova naslovna struktura često se koristi u medicini za organizaciju raznih desktiprivnih
tačaka za vrijeme dok doktor pregleda pacijenta. Kad je pacijent primljen u bolnicu na liječenje,
bez obzira da li na urgentni odjel ili kao „vanjski“ pacijent, mora se napraviti i organizovati
cijela složena različita procedura. Na primjer:
„postojeće tegobe“ „istorija postojećih tegoba“ „prikaz po sistemima“ „prošla istorija“ „porodična istorija“ . . . „fizikalna ispitivanja“ „diferencijalne dijagnoze“ „ispitivanja“
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
47
Mnoge druge naslovne strukture koriste se za strukturiranje informacija, na primjer
unutar: operativnih izvještaja, anastetičkih izvještaja, mentalnog zdravstvenog stanja, otpusnih
pisama, organizacione opisne tačke u većini ispitivanja pacijenta (na primjer kardivaskularna
ispitivanja, prenatalna ispitivanja, ispitivanja oka).
Organizacioni koncepti se grade iz hijerarhija naziva (koristeći ih kao naslove), što je moguće
kodirati za upotrebljenu terminologiju. Pri tome su moguće i unakrsne referentne veze između
dijelova organizacione strukture.
Nivo 3 – Radna jedinica
Na trećem nivou razmatra se kako će informacija biti logički spakovana u skladu sa:
glavnim kliničkim aktivnostima vezanim na ili za pacijenta; glavnim kategorijama znanja o
pacijentu.
Zajednička nit koncepata na nivou 3 je da su svi oni korespodentni sa prikupljanjem i
predajom informacija i uvidom u ono šta se događa za vrijeme kliničke sesije ili „pregleda“. Oni
su takođe i jedinice komunikacije. Tačke informacija nivoa 3 trebaju biti kompletne u odnosu na
subjekt informacija. To znači da moraju uključivati sve kontekstualne informacije vezane za
njihovo prikupljanje ili kreiranje, kao što je identitet onog koji zapisuje, mjesto i vrijeme zapisa
itd. Kao posljedica toga je i da su oni i logička jedinica za „potpis“, što znači da su eksplicitno
prihvaćeni od strane autora.
To se može izraziti sa „transakcionim konceptom, sa značenjem „atomska jedinica
klinički dobijenih informacija“. Primjeri transakcionih koncepata su: perzistentne tačke
(porodična istorija, socijalna istorija, tekuće liječenje, terapeutske mjere opreza, problem lista,
istorija vakcinacija), događaji (kontakti sa pacijentom, propisivanje, patološki testovi bilo koje
vrste), procesi (plan njege, trudnoća)
Nivo 4 – Istorijat
Sa stanovišta dužine trajanja, informacije izražavaju istoriju kliničkih događanja
pacijenta čineći tako ono što se zove „zdravstveni zapis“ i grupišu se u grupe: trajne informacije;
demografski snimci; grupe događaja, kao što su „epizode“ (kolekcija događaja vezanih za
pojedinačne periode njege); procesi.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
48
Nivo 5 – Komunikacija
Konačni nivo odnosi se na koncepte vezane za selekciju i pakovanje informacija za
komunikaciju sa drugim korisnicima. Tipični koncepti su „dokument“, „izvještaj“ i „izvadak“.
Konteksti generisanja informacija
Dok ontološka analiza obezbjeđuje parcijalan vodič za strukturiranje referentnog modela,
mnogo detaljnija osnova dostupna je razmatranjem kako i koje su okolnosti prikupljanja
informacija i kako ih održati validnim.
U teoriji prezentacije znanja, bilo koja tačka informacija ima svoje puno značenje unutar
izvjesne situacije ili konteksta. Razumijevanje šta konteksti rade u pojedinačnoj domeni može
biti veoma teško, jer su oni normalni dijelovi života i često ih se ne može eksplicitno prepoznati.
Da znanje ostane validno u vremenu i prostoru, potrebno je identifikovati puni kontekst u kojem
je kreirano, opisati ga i uključiti u referentni model. Za zdravstvene informacije, teškoće sa
kontekstom uključuju probleme predstavljanja kompleksnih semantičkih relacija, raznih
vremenski zavisnih konteksta i razlika između konteksta kliničkih aktivnosti realnog svijeta i
aktivnosti zapisivanja u informacionim sistemima.
Struktura konteksta
Početni pogled na proces kreiranja ili prikupljanja kliničkih informacija otkriva neke
očite kontekste uključujući i sljedeće: 1. Informacijom generisan kontekst, u kojem kliničke
aktivnosti realnog svijeta, kao što su izvršenje mjerenja ili stvaranje dijagnoze, generišu
pojedinačne tačke informacija; 2. Kontekst kliničke sesije, kao što je posjet pacijenta ili patološki
test, u kojem se dešava pojedinačna klinička aktivnost; 3. Kontekst korisničke interakcije sa
kompjuterom koji sadrži EZZ.
Svaki od ovih konteksta dokumentovan je brojnim atributima, koji opisuju
ko/šta/kad/gdje/zašto konteksta, čineći tako sigurnim zapisane podatke da zadrže svoje značenje
za kasnije vremensko i drugo prostorno korištenje; i čineći takođe sigurnim da su medicinsko-
zakonski i revizorski zahtjevi zadovoljeni.
Unutar ovog realnog svijeta konteksta nalaze se brojni informacioni konteksti koji
postavljaju svaki fragment podataka u puno značenje semantičkih struktura. Puni set konteksta
ilustrovan je slikom 5.2.3.4.2. Svijet realnih konteksta (generisanje informacija, kliničke sesije i
kontekst ustanove) prikazani su zelenom bojom; konteksti kompjuterskog sistema prikazani su
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
49
crvenom bojom (interakcija korisnika, istorija i komunikacija) i informaciono smješten kontekst
plavom bojom (semantika, vrijeme i organizacija). Vrijednosti su prikazane crnom bojom.
Slika 5.2.3.4.2. Struktura konteksta akvizicije informacija
Kontekst generisanja informacija
Fino granulisana situacija realnog svijeta u kojoj se informacije prikupljaju ili kreiraju
čini kontekst u kojem se smještaju vrijednosti podataka u vremenu povezan sa ljudskim ili
mašinskim aktivnostima koji ih kreiraju. Informacija može biti generisana na razne načine i u
raznim situacijama. Primjeri uključuju: subjekt zapisa u njegovoj kući mjereći vlastitu težinu ili
šećer u krvi; auskultacija od strane porodičnog doktora; patološki test krvi; radiološko snimanje
pacijenta. Informacija se kreira na dva načina. Prvi, bilo kada da je subjektivno stanje utvrđeno,
kao što je dijagnoza ili mišljenje kliničara, ili uvijek kada je pacijent ispričao svoj problem.
Drugi je kad kliničar predlaže akcije za budućnost, kao što su terapijske kure, plan njege ili
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
50
druga preskripcija za pacijenta. Ove tri vrste informacija su poznate u epistemologiji (nauka o
znanju) kao empirijska, neempirijska i preskriptivna. Presktiprivna će se zvati instrukcionalna da
se ne brka sa preskriprivnim uobičajenim u medicini.
Empirijska informacija: Empirijska informacija je informacija o događajima iz realnog
svijeta koja je izvedena observacijama koristeći neki ponovljivi proces. Značenje uobičajenih
kontekstnih atributa je sljedeće: subjekt: osoba koja se observira; subjekt_veze: biološke i/ili
druge klinički ili zakonski važne veze određene osobe i osobe u zapisu;
informacioni_generator: učesnik u generisanju stanja je posmatrač ili mjerilac;
(vrijeme_generisanja): za observacije, vrijeme kreacije je vrijeme kad je observacija urađena;
razlog: može postojati vodič ili drugi rezonski proces zašto je observacija rađena.
Posebni kontekstni atributi za empirijsku informaciju su: lokacija: identitet mjesta procesa
observacije, na primjer patološki laboratorij ili ordinacija porodičnog doktora; protokol: metod
korišten za dobijanje informacija, kao što je metod mjerenja krvnog pritiska opisan sa
„veličinom mandžete“, „pozicijom pacijenta“ i „instrumentom“; abnormalno: ukazuje da je
rezultat odnosne observacije abnormalan.
Uopšteno govoreći, struktura protokola može biti kompleksna, isto kao i vremena, i mora
se predstaviti vlastitim semantičkim pod-kontekstom a ne jednim atributom.
Observacije u kliničkom svijetu često su označene sa zastavicama abnormalno/normalno,
jer su klinički izvještaji u kasnijoj upotrebi gotovo uvijek interesantni jedino u abnormalnim
observacijama i jer su često abnormalni rezultati preplavljeni velikom količinom normalnih (ali
klinički neinteresantnih) rezultata. Sveprisutna korist i relevantnost markera „abnormalno“ u
kliničkoj medicini, su argumenti za njegovo uvođenje u referentni model.
Ne_empirijska informacija: Ne_empirijska informacija uključuje stanja, ideje, stavove,
interpretacije ili druga mišljenja napravljena o nečemu, uključujući i mišljenja o empirijskim
observacijama pronađenim bilo gdje u zapisu. Klinički primjeri uključuju dijagnoze, referentne i
poželjne vrijednosti, ciljeve i kliničke vodiče i planove. Ne-empirijsko znanje je „opisni“
ekvivalent kliničkih ideja.
Po definiciji, ne_empirijska informacija nije objektivno mjerljiva pa je prema tome
subjektivna po prirodi. Dijagnoze, diferencijalne dijagnoze i drugi klinički sudovi koji se donose
sa rizikom svi su subjektivni. Slično su pacijentovi izvještaji o problemima koje osjeća
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
51
nemjerljivi (na primjer: glavobolja) kao i mišljenja o stvarima su subjektivna. Observacije
dobijene iz glave pacijenta a koje razmatra kliničar zapisuju se kao ne_empirijsko znanje.
Značenje uobičajenih atributa za ne_empirijske informacije je isto kao i spomenuto ranije
(subjekt, subjekt_veze, informacioni_generator, vrijeme_generisanja, razlog).
Posebni atributi uključuju: povjerenje: povjerenje koje kliničar ima u vjerodostojnost
informacija.
Instrukcije: Instrukcije su namjere, redoslijed ili naredbe onoga što se mora izvršiti u
budućnosti, na primjer, tretman koji će biti primjenjen na pacijenta. Svaka instrukcija
korespodentna je jednoj akciji kao što je redoslijed liječenja za jedan lijek ili terapijski postupak
(tj. jedna terapija). Instrukcije se sastoje od više kompleksnih procesa, kao što su planovi njege.
Preskripcije su jednostavne kombinacije redoslijeda liječenja popunjene od strane farmacije i
efektivne su preko ugovornih dokumenata između provajdera zdravstvene njege i farmacije.
Značenje uobičajenih kontekstnih atributa za instukcije je: subjekt: identitet osobe za
namjeravane akcije; subjekt_veze: identitet osobe za namjeravane akcije;
informacioni_generator: učesnik u propisanim akcijama, obično kliničar;
(vrijeme_generisanja): kad su instrukcije postavljene; razlog: postoji vodič koji sugeriše
instrukcije.
Posebni kontekstni atributi za instrukcije uključuju: specifikacija_vremena_izvršenja:
kad instrukcija treba biti izvršena; status: izraz stanja instrukcije u stanju mašinskog modela
procesa.
Proces: Postoji argumentacija i za traženje opšteg opisa za „proces“ u kliničkoj medicini.
Dok su koncepti „empirijski“ i ne_empirijski“ široko prihvaćeni u krugu filozofije i
predstavljanja znanja, ideja „procesa“ može dovesti do prevelikih kompleksnosti za generičko
predstavljanje. Međutim, procesi su svugdje prisutni u kliničkoj medicini i nije štetno bar
pokušati opisati ih sa opšteg aspekta.
Apstraktna ideja procesa u kliničkoj medicini pokriva ciljno usmjeren set akcija sa
svrhom promjene ili održavanja pacijentovog zdravstvenog statusa. U principu svi planovi njege
mogu se tretirati kao procesi. Proces se može definisati kao apstrakcija sa sljedećim
karakteristikama:
Cilj: stanje koje se sa procesom želi dostići, u smislu zahtjevanih observacija.
Akcije: set instrukcija koje treba izvršiti da bi se cilj dostigao.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
52
Rezultati: set rezultata koji su posljedica izvršenih akcija.
Varijanca: mjera odstupanja između željenih ciljeva i aktuelnih rezultata.
Namjeravani period izvršenja: vremenski period koji će biti dovoljan da se proces
izvrši.
Aktuelni period izvršenja: vremenski period u kojem se proces aktuelno izvršava.
Pogledi: Jedna vrsta informacije koja se može kreirati je pogled od (na) drugih uvijek
prisutnih tačaka. Pogledi se mogu konstruisati na razne načine uključujući i: iskazi apriornih
referenci za selekciju drugih tačaka (items); iskazi pitanja koja ocjenjuju zahtjevani set referenci
za set tačaka (items).
Podešavanja i reference: Empirijske, ne_empirijske i instrukcionalne informacije mogu
uključivati i atribut „razlog“. Moguće vrste razloga koji se mogu naći u sistemima za podatke
uključuju i sljedeće: referenca znanja, referenca vodiča i kliničko podešavanje.
Sve ovo može biti opcionalno dato u većini EZZ sistema, ali se mora zahtijevati u nekim
slučajevima kad se zahtijeva medicina bazirana na dokazu ili formalizacija paradigme prakse.
Semantički kontekst
Do sada smo vidjeli zašto se zahtijevaju atributi konteksta za dokumentovanje u
kontekstu generisanja informacija, ali nije rečeno ništa o sadržaju samog konteksta. Najprije se
mora razumjeti da se „sadržaj“ sastoji od vrijednosti, kontekstualizovane sa semantičkom i
temporalnom informacijom.
Najprije ćemo razmotriti semantički kontekst vrijednosti. On je definisan kao postojanje
zahtjevanog informacionog konteksta za lociranje vrijednosti u odnosu na humano biće čije će
stanje biti utvrđeno (napravljeno) u kontekstu generisanja informacija. Tabela 5.2.3.4.1 prikazuje
uobičajene strukture sa tipičnim primjerima.
Ono što se mjeri na pacijentovom tijelu kontekstualizovano je sa njihovim anatomskim ili
sistemskim lokacijama, što se tipično izražava hijerarhijski. Tako, na primjer, vrijednost „110
mm[Hg]“ je značenje u kontekstu „krvni pritisak/sistolni“. Slično, vrijednosti vezane za oteklinu
(veličina, postojanost, mekoća) mogu se kontekstualizovati u strukturi kao što je „prednje rame,
lijevo“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
53
Tabela 5.2.3.4.1: Primjeri semantičkog konteksta
Tip Značenje Primjer
pojedinačna vrijednost
koncepti pojedinačnog podatka, na primjer, "visina", "težina", "puls"
visina: 173 cm
lista koncepti čija je struktura linearna lista pojedinačnih vrijednosti, na primjer, "krvni pritisak", "protokol vaganja", "hemogram"
hemogram: RCC: 3,82*1012/mm3; Hemoglobin: 10,7 gr %; Hematokrit: 0,35; MCV: 91 fL; MCH: 31 pg; MCHC: 33 g/dl; Komentar: crvene ćelije morfološki normalne
stablo koncepti čija je struktura hijerarhijska, kao što su "audiološki rezultati", "biohemijski rezultati"
audiološki rezultati: lijevo uho: frekv.: 1000 Hz, prag: 0 dB; frekv.: 2000 Hz, prag: 5 dB frekv.: 4000 Hz, prag: 20 dB desno uho: frekv.: 1000 Hz, prag: 0 dB; frekv.: 2000 Hz, prag: 10 dB frekv.: 4000 Hz, prag: 30 dB
tabela
koncepti struktuirani u tabele, u kojima: - sve kolone su imenovane - kolone mogu biti poredane po veličini - kolone mogu biti dizajnirane kao "kolona ključ", koja sadrži predefinisane vrijednosti (kao relecione baze podataka). Ovo je tipično za prvu kolonu, koja ima uticaj na imenovanje redova. - svaki red odgovara jedinstvenoj vrijednosti "kolone ključa".
Primjeri tabela
Poseban primjer upotrebe semantičkog konteksta je gdje je značenje stanja modifikovano
dodatnim terminima kao što je „porodična istorija“ ili „rizik od“. Ovi termini moraju biti
eksplicitno uključeni u semantičku strukturu, posebno zbog sigurnosti da zapis neće dati
pogrešne odgovore o porodičnoj istoriji ili rizicima.
U opštem smislu, semantičko strukturiranje dolazi iz realnog svijeta koncepata na nivou 1
ontologije. Kad se ovo analizira postaje jasno da svaki od njih ima prirodno strukturiranje.
Mnogi su hijerarhijski ali mnogi i nisu.
Vremenski kontekst (fina granulacija)
Vrijednosti unutar semantičkih struktura moraju se postaviti u realno vrijeme, indicirajući
kad su se desile ili indicirajući da su istinite.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
54
Prošlost
Postoje brojne varijacije kako se podaci odnose prema vremenskoj liniji u prošlosti
uključujući i sljedeće: Pojedinačna vrijednost u vremenu: na pr. krvni pritisak u ordinaciji
porodične medicine; Periodične diskretne vremenske serije: regularni slučajevi u kojima su
vrijednosti mjerene, kao što je izlaz sa monitora vitalnih znakova. Ovo je karakterizirano
vremenskom bazom i serijama regularnih vremenskih referenci. Primjeri: krvni pritisak, srčani
ritam; Aperiodičke vremenske serije: neregularni slučajevi u kojima se mjere vrijednosti, kao u
testu tolerancije oralne glukoze ili APGAR skor. Karakterizirani su vremenskom bazom, i
serijama vremenskih referenci; Segmenti kontinuiranog vremena: jedan ili više vremenskih
perioda u kojima se uzimaju vrijednosti stanja. Karakterizirani su vremenskim intervalom, koji
može imati jedan ili oba kraja u “beskonačnosti”.
U nekim slučajevima, dobijene observacije vremenski su vezane na neki drugi događaj.
Na primjer, APGAR skor novorođenčeta dobije se iz observacija različitih vitalnih signala i
drugih atributa bebe, koji su zapisani u odnosu na vrijeme rođenja (vremenska referenca), tj 1
min, 2 min, itd.
Budućnost
U slučajevima direktiva da se nešto uradi, kao što je raspored liječenja ili terapije,
vremenska informacija je u futuru i može poprimiti različite forme uključujući i sljedeće:
Periodična: startno vrijeme, period i broj ponavljanja (koje može biti opisano kao
beskonačno), na primjer, odluka o administraciji lijeka jednom na sat;
Aperiodična: lista vremenskih tačaka koje nisu odvojene po istoj dužini trajanja. Primjeri
uključuju raspored liječenja gdje se frekvencija administracije mijenja u vremenu, obično
počevši od manjih frekvencija;
Kompleksnost: specifikacija vremenskih tačaka koja se ponavlja na kompleksne načine i
koja može biti usklađena sa kalendarom, na primjer „svakog drugog utorka od 17,oo do 19,00“.
Vremenske tačke u budućnosti mogu se takođe izraziti u odnosu na druge uslove koji
uslovljavaju vremensku tačku, na primjer: kad je težina pacijenta < 110 kg; u slučaju bolova; kad
je sistolni krvni pritisak < 149 mm[Hg].
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
55
Kontekst kliničke sesije
Klinička sesija definisana je sa početkom, trajanjem i završetkom odnosnih “poslovnih”
aktivnosti zdravstvenog sistema sa pacijentom ili u korist pacijenta; ustvari, sesije se mogu
zamisliti kao poslovne transakcije zdravstvenog sistema. Unutar pojedinačne kliničke sesije
postoje brojne situacije u kojima se generišu informacije, a svaka je opisana vlastitim
kontekstom.
Klinička sesija karakterizirana je sljedećim atributima konteksta: klinički_agent: osoba
koja sprovodi kliničke aktivnosti, tj. doktor, sestra, tehničar ili konsultant; subjekat: to je obično
pacijent; zdravstvena_ustanova: to je zdravstvena ustanova u kojoj radi klinički agent; lokacija:
mjesto gdje se dešava klinička sesija; vrijeme_starta: vrijeme početka kliničke sesije;
vrijeme_završetka: vrijeme završetka kliničke sesije.
Klinička sesija normalno je smještena u terminski veći plan njege ili situaciju. Rossi-
Mori54 sugerišu da se identifikuje motivacija za aktivnosti. U tom smislu se navode i primjeri
kao što su: “kontrola”, “palijativna njega”, “revaskularizacija”. Sesiju takođe karakteriše i
korišteni jezik, koji je obično jezik zdravstvene ustanove ali ne mora biti.
Organizacioni kontekst (kontekst načina organizovanja informacija)
Kliničke informacije se ne unose u EZZ na neorganizovan način; one su organizovane od
strane njenih autora unutar navigacionih struktura, koristeći hijerarhijske “naslovne” strukture i
potencijalno alternativne “poglede”.
Kontekst interakcije sistema
U nekoj tački, informacije prikupljene za vrijeme kliničke sesije predaju se sistemu
zdravstvenog zapisa. Interakcija zapisivača sa sistemom je sam po sebi važan kontekst,
karakteriziran sljedećim atributima: osoba, osoba za unos, vrijeme_unosa, osoba za
autorizaciju, osoba za koautorizaciju, jezik_zapisivanja, lokalne_informacije, karakter_set,
ezz_čvor.
54 Rossi-Mori A., Consorti F., Assembling clinical information, Note sent to HL7 discussion list, 2001-04-19
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
56
Istorijski kontekst
EZZ je akumulator unesenih promjena i kao takav ima smisao dugotrajnog vremenskog
konteksta za zdravstvene informacije. Nije slučajno da su se zdravstveni zapisi nazvali „istorija
pacijenta”. Istorijski kontekst karakterisan je pacijentom za koga se zapis sakuplja.
Komunikacioni kontekst
Ovaj kontekst opisuje situaciju u kojoj se izvadci (ekstrakti) zdravstvenog zapisa
razmjenjuju između sistema i karakterizovan je sljedećim atributima: izvorni_čvor: identifikuje
izvor EZZ sistema; odredišni_čvor: identifikuje odredište EZZ sistema; agent_koji_traži:
kliničar koji zahtijeva izvadak; agent_koji_prima: kliničar koji prima izvadak;
agent_za_autorizaciju. kliničar koji autorizuje kreiranje i slanje izvatka; vrijeme_slanja: kad se
razmjena desi; razlog_za_transfer: zašto se izvadak traži.
Kontekst ustanove
Kontekst provajdera zdravstvene zaštite karakterizovan je sa: identifikacijom i lokacijom
ustanove provajdera.
Veze konteksta sa podacima
Opisani model konteksta može implicirati da podaci postoje samo na unutrašnjem nivou i
da su atributi konteksta jednostavno dadati sa svakim sukscesivnim kontekstom dok se dostigne
finalni kontekst. To znači da je oblik podataka u EZZ takav da je hijerarhija tačaka, sa svakim
nivoom koji je korespodentan kontekstu, kako je prikazano na slici 5.2.3.4.3.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
57
Kontekst interakcije sistema
Kontekst kliničke sesije
Organizacioni kontekst
Kontekst generisanja informacija
VVV VV
Vremenski kontekst
Semantički kontekst
V V V
V
Semantički kontekst
Semantički kontekst
Semantički kontekst
Semantički kontekst Semantički kontekst
Vremenski kontekstVremenski kontekst
Kontekst generisanja informacija
Organizacioni kontekst
Slika 5.2.3.4.3. Tipična struktura podataka baziranih na kontekstu
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
58
Veze konteksta sa ontologijama
Konteksti su snažno povezani sa ontologijama. Znanje kreirano u izvjesnom kontekstu je
jedan slučaj koncepta opisanog na odgovarajućem ontološkom nivou. Kako bi se i očekivalo,
konteksti korespondiraju sa aktivnostima i znanje kreirano za vrijeme tih aktivnosti spada u šemu
ontologija za domenu. Ta korespodencija prikazana je na slici 5.2.3.4.4.
Kontekst vrijednosti0 - Principi
1 - Opis
2 - Organizacija
3 – Radna jedinica
4 - Istorija
5 - Komunikacija
Semantički kontekst
Vremenski kontekst (fini)
Kontekst generisanja informacija
Organizacioni kontekst
Kontekst kliničke sesije
Kontekst interakcije korisnik/sistem
Komunikacija
Istorijski kontekst realnog svijeta
Kontekst ustanove
Slika 5.2.3.4.4: Veze između konteksta i ontologija
Nivo 0 ontologije obezbjeđuje modele koncepta – izražene kao partikularna grupa izraza,
iskaza kvantitativnih ograničenja itd, čiji primjeri su podaci u kontekstu vrijednosti. Nivo 1
opisuje koncepte postavljene u kontekst generisanja informacija i njegove pod-kontekste. Prema
tome, primjeri koncepta kao „krvni pritisak“ (strukturni model krvnog pritiska) kreirani su
saglasno tome. U semantičkom kontekstu; primjeri podataka koji teku u vremenu kao što su
„istorija vitalnih znakova, period=1 sec“ smješteni su u vremenski kontekst, a primjeri koncepta
„observacija krvnog pritiska korištenjem metode {...}“ mogli bi se desiti u kontekstu generisanja
informacija kod kontakta sa pacijentom ili u situaciji ICU monitoringa.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
59
Primjeri naslovnih struktura (nivo 2) kao što su SOAP naslovi, naslovi fizikalnih
ispitivanja, porodične istorije itd., kreirani su u organizacionom kontekstu. Koncept transakcija
(radna jedinica) korespodentan je enkapsulaciji informacija kreiranih u kontekstu kliničkih
aktivnosti, a smješten je u kontekst interakcije sistema. Konačno, koncepti EZZ i foldera, koji
opisuju najkrupniji aražman kliničkih informacija smješteni su u istorijski kontekst.
Relacije znanja
U bilo kojoj domeni, primjeri znanja povezani su jedan s drugim iz više razloga.
Referentni model mora imati način prezentacije takvih relacija i mora specificirati njihovo
značenje. U referentnom modelu između primjera na svim nivoima ispod “Istorijskog
konteksta”, tj. EZZ, mogu egzistirati relacije u svom punom značenju. Ako je sistem arhetipski,
relacije moraju biti samo između arhetipskih objekata, tj. između objekata koji prezentuju
kompletnu domenu koncepata. Relacije koje se nalaze unutar ili izvan sub-elemenata cjeline
koncepata zbunjujuće su.
Tipične relacije koje se dešavaju između primjera znanja u kliničkoj medicini, spominju
se u ENV 1360655 pod kategorijama “generički”, “dokumentovanje i izještavanje”,
“organizacioni”, “kinički”, “iscrpan” i “stanovište menadžmnta”, uključuju: ima uslov;
proizvodi; dokaz za; izvedeno iz. Drugu listu daje Rossi-Mori56: razlog za proceduru; etiologija
bolesti; udruženi znakovi i simptomi; olakšavajući faktori; observacije nasuprot interpretacijama.
U ranijim radovima57 korištena su dva tipa realcija: podesan za i definisan od.
Uopšteno govoreći, postoji više nego jedna relacija između istih primjera, i može se javiti
više od jednog cilja za dati izvor relacije. Mogu se pratiti lanci relacija iz “stepeništa” koja su
korespodentna sa istraživanjima, menadžmentom ili problemima pacijenta.
Promjena menadžmenta EZZ i verziono upravljanje
Kontekst interakcije sistema je kontekst u okviru kojeg se informacija uključuje u
zdravstveni zapis. Proces promjene zadravstvenog zapisa u vremenu nije nimalo trivijalan i
mnoga pitanja zaslužuju posebnu pažnju.
55 ENV 13606-2 – Electronic healthcare record communication – Part 2: Domain term list. CEN/TC 251 Health Informatics Tehnical Committee. 56 Rossi-Mori A., Consorti F., Assembling clinical information, Note sent to HL7 discussion list, 2001-04-19. 57 Rector A.L., Nowlan W.A., Kay S, Globe C.A., Howkins T.J., A framework for modelling the electronic medical record, Meth. Inform Med, 1993, 32,109-19.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
60
Prvo, ponovimo neke osnovne zahtjeve na identifikaciju zdravstvenih zapisa iz
prethodnih studija58,59,60:
neizbrisivost: zahtijeva mogućnost povratka na bilo koje prethodno stanje zapisa, kao
podrška medicinsko-zakonskim istraživanjima;
potreba promjene EZZ sadržaja od strane korisnika, da bi ispravili greške ili
ažurirali prethodno zapisane informacije (na primjer, tekuća liječenja, porodičnu
istoriju);
potreba zapisivanja adekvatnih revidiranih informacija za obezbjeđenje kliničkog i
zakonskog dokazivanja.
Ovi zahtjevi vode do ideje zapisa koji se može modifikovati na takav način da njegov
„tekući“ ili „zadnji“ pogled odražava modifikacije, ali za poglede za koje se odrazi prethodnih
stanja mogu generisati; drugim riječima logičko upravljanje verzijama. Verzioniranje
zadovoljava brojne zahtjeve kao što su: neizbrisivost (nijedna se verzija nikad ne može
zamijeniti), korisnička modifikacija (nove verzije koje se mogu kreirati biće bazirane na nekoj
prethodnoj), pristup prethodnim stanjima zapisa (stare verzije trebaju biti na raspolaganju prema
potrebi).
Međutim, ako je EZZ verziono-upravljan, mi moramo biti u stanju odgovoriti na pitanja:
Šta je sa nivoom granulacije? Kako se obezbjeđuje upravljanje verzijama? Da bi odgovorili na
ova pitanja moramo bolje razumjeti proces promjena u zapisu.
Prezentacija podataka
Poseban problem sa EZZ javlja se sa raznim tipovima podataka, pa je čest slučaj da se
ono, na prvi pogled jednostavno, pojavi kao veoma teško iskustvo. Ovdje se postavljaju sljedeća
pitanja:
šta je tip padataka a šta nije?
šta je set dovoljnih tipova podataka za kliničke informacije u EZZ?
koja je veza između tipova podataka i drugih standarda i sistema?
58 Deliverable 4: GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project 1992. 59 Deliverable 8: Ethical and legal Requirements of GEHR Architecture and Systems, GEHR Project 1994. 60 ISO:IEC: Information Technology, Open Distributed Processing, Reference model: Part 2: Foundations.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
61
Uz ovo, dodatno postoje neki problemi realnog svijeta koji komplikuju prezentaciju
podataka, posebno: neizvjesnosti, kompleksna priroda vremena, „buket nule“, negacije,
podrazumijevajuće vrijednosti.
Šta je tip podataka?
Za početak definišimo „tip podataka“ kao pogodan način za upotrebu u situacijama gdje
su intenzivni-podaci domenski-orjentisani, kao što je to slučaj sa elektronskim zdravstvenim
zapisom. Mi ćemo usvojiti pristup strukturama podataka koje se uopšte koriste u modernom
računarstvu, gdje se informacije prevode u strukture čije su „lišće“ slučajevi „vrijednosti“. U
tipskim informacionim modelima (kakvi se koriste u zdravstvenim informacionim standardima)
strukture su definisane korištenjem „tipova strukture podataka“ ili „konstrukcionim tipovima“,
dok su vrijednosti definisane korištenjem „tipova podataka“. Opšte je pravilo za razlikovanje
vrijednosti podataka da oni nemaju identifikaciju.
Univerzalnost
Najviše tipova podataka igra dvostruku ulogu u referentnom modelu: kao tip čvrstih
atributa i kao dio vrijednosti generičkih gradivih blokova. Izabrani set tipova podataka treba biti
prilagodljiv objema ovim upotrebama. Tipovi koji zahtijevaju čvrste atribute normalno nisu
problematični za definiciju, budući da oni teže da budu limitirani u osnovnim programskim
tipovima, datumi, vremena i neke jednostavne strukture.
Nasuprot tome, tipove koji definišu vrijednosti u generičkim strukturama treba prilagoditi
kliničkoj informaciji da bi se mogla izraziti koristeći ih. Specijalni slučaj tipova podataka su
tekstualni tipovi – otvoreni tekst i kodirani tekst – potreban da se izraze imena (tj. naslovi) stvari.
Prije traganja za partikulatrnim tipovima, vratimo se na već spominjani princip koji kaže da
referentni model mora opisivati “ne-hlapljive” koncepte generičkih-domena. Kako je već
elaborisano, on mora sadržavati samo tipove koji opisuju informacione koncepte, ne koncepte
domena direktno (tj. stvari kao “organizator” i “ulaz” ali ne “fizikalna ispitivanja). Ovaj princip
vrijedi za tipove podataka kao što su “ime osobe” ili “poštanska adresa”, kako nema univerzalne
definicije raspoložive za ove koncepte u domenu, oni su modeli stvari u realnom svijetu i mogu
se mijenjati u vremenu bilo kad. Koncepti imena osoba i adresa i svi drugi demografski koncepti
za ovu stvhu moraju biti modelirani korištenjem arhetipova ili šablona i izražavaju se
korištenjem generičkih struktura referentnog modela.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
62
Atomnost
Drugi osnovni koncept je atomnost. Tipovi podataka moraju definisati „atomske“
koncepte, jer je struktura uvijek obezbjeđena sa konstrukcionim tipovima. Šta stvarno znači
termin „atomski“ u kontekstu kliničkih informacija? Iz iskustva znamo da su tipovi, kakav je
Kvantitet, koji tipično sadrže atribute vrijednosti, jedinice a možda i preciznost, generički za
domenu i svuda se koriste, čak iako nisu literalno atomski na isti način kao tip Integer. No bez
obzira, većina ljudi bliskih kliničkim podacima misli da je Kvantitet logički atomski. Ako
razmatramo primjere realnih kliničkih podataka, lako se vidi zašto svaki slučaj Kvantiteta ima
samo jedno ime. Na primjer, predstavljajući krvni pritisak kao podatak, možemo naći da su
slučajevi Kvantiteta kao vrijednosti korespodentni sa imenima „sistolni krvni pritisak“ i
„dijastolni krvni pritisak“, ali mi ne možemo naći da su vrijednost, jedinica i tačnost atributi koji
asociraju na posebna imena.
Implementabilnost
Ovdje se postavlja drugi princip u odnosu na potrebu da svi tipovi podataka budu
implementabilni u realnim sistemima. U realnosti to znači da svi logički atomski tipovi moraju
biti ultimativno izrazivi u obliku nekog rezonskog seta fizički atomskih tipova dostupnih većini
računarskih formalizama i sistema, tj. programskim jezicima, jezicima šema baza podataka,
jezicima za definiciju interfejsa itd. Iako bi bilo moguće izraziti svaku potrebu za tipom u smislu
striktnog zajedničkog sub-seta tipova korisnih u svim sistemima (vjerovatno ograničeno na
Integer, Real, Boolean, String, Character), mnogo praktičniji pristup je koristiti mapiranje iz
referentnog modela za svaki implementacioni formalizam.
Dovoljan set tipova podataka
Imajući limitiran set tipova podataka kao univerzalne, atomske tipove za domenu, sad se
mogu predložiti kandidati za aktuelne tipove. Na osnovu iskustva u radu sa standardima (CEN
13606 i HL7) i sistemima (uključujući GEHR), možemo kategorizirati kandidate za tipove
podataka kako slijedi:
Tekst: tip koji prezentuje otvoreni tekst i potencijalno markirani tekst;
Kodirani stringovi: tipovi koji prezentuju tekstualne vrijednosti koje su uzete iz
upravljanih vokabulara;
Kvantitativni: Kvantitet, Kvantit_odnos;
Datumi, vremena, trajanja;
Buleovi: korišteni jedino za Istina/Laž situacije;
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
63
Datumske i vremenske specifikacije: specifikacija vremena uobičajen je klinički
zadatak, ali ovi tipovi nebi trebali biti bliski sa tipovima upotrebljenim za izražavanje
slučajeva ili trajanja datuma/vremena;
Enkapsulirani podaci;
Generička klasa, kao što je Interval <>, koja se koristi za generisanje uobičajenih
tipova kao što je Interval<Kvantitet>, Interval<Datum> itd;
Internet tipovi, kao URL;
Tip(ovi) povezivanja (link), koji izražavaju relacije između dva ili više slušajeva u
zapisu;
Bilo koji drugi atomski tip koji ima unutrašnju strukturu, na primjer, string tipovi čije
je realno značenje specifična vrsta identifikatora, kao što je ISO oznaka, moraju imati
svoj vlastiti tip.
Ovdje se mogu uključiti i tipovi za slučajeve podataka koji su povezani sa distribucijom
vjerovatnoće ili statističkim referentnim opsegom, iako bi takođe bilo lakše modelirati takve
tipove kao kompoziciju drugih tipova.
Problemi prezentacije podataka
Razgranata priroda EZZ problema vodi nas na još jedno područje. Radi se o tome da se
često tipovi podataka pojavljuju kao jednostavni na prvi pogled a kasnije iskustvo pokaže svu
teškoću problema njihove upotrebe. Zbog toga se naredne sekcije bave dobro poznatim
problemom slučajeva.
Neizvjesnost
Neizvjesnosti često egzistiraju u odnosu na informaciju, bez obzira da li je dobijena od
pacijenta ili kliničara i mogu biti posebno problematične u odnosu na vrijeme. Na primjer,
pacijent može reći „kašljanje se dogodilo oko dvije sedmice prije“, ili da on „misli da se rodio u
maju 1920“. Izazov je tačno prezentovanje neizvjesnosti dok se ne uključuje lažna preciznost (ili
nedostatak toga).
Neizvjesnosti su prisutne uvijek kod subjektivnih podataka, tj. bez obzira da li podaci
dobijeni od korisnika predstavljaju jedno mišljenje. Primjeri uključuju i podatke dobijene iz
pacijentove memorije, i nekog drugog mišljenja izrečenog od strane pacijenta ili kliničara,
uključujući dijagnoze. Neizvjesnosti te vrste moraju biti jasno modelirane kako je već
diskutovano vezano za koncept „povjerenja“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
64
Kvantitativne i terminološke sub-domene
Važan problem u radu sa terminologijom je korištenje sub-domena. Uzmimo primjer par
naziv-vrijednost u podacima. Naziv je “krvni tip” a vrijednost je tip Kodiranog-termina. Na
nivou podataka Kodirani-termin dizajniran je da prezentuje bilo koji termin iz terminologije i u
tom smislu tretira sve termine na isti način. Ali na nivou domene, klinički validan set vrijednosti
iz seta svih termina je mnogo manji set termina (recimo SNOMED ili neka označena
terminologija) čija značenja su {A, B, AB, 0, A+,...}, tj. set tipova krvi. Taj isti problem ponavlja
se svugdje u zdravstvenom zapisu i za kodirane vrijednosti i za njihove nazive. Razmotrimo
“problem/SOAP naslovnu strukturu: naslovljavanje u “problem” poziciju mora biti termin čije je
značenje “je vrsta problema”.
Isti problem se dešava sa kvantitativnim podacima. Postoji mnogo vrijednosti čiji je tip u
tipskom sistemu Quantity ili Integer, ali čiji je klinički validan opseg limitiran, na primjer, sa “0
– 1000 mm[Hg]” i koji može biti uzet kao “zdravo razumska granica” za krvni pritisak.
Sa terminima problem se mnogo komplikuje. Jedan jednostavan način za izražavanje
ograničenja na termine je jednostavno nabrajanje dozvoljenih mogućnosti, na primjer, set kodova
koji prezentuju krvne tipove u SNOMED. Međutim, to je nespretno a može biti i opasno.
Nespretnost je očita kad se posmatraju neke sub-domene koje mogu biti veoma velike, kao što su
svi termini koji su vrsta “problema”. Može biti opasno smatrati da će sub-domen koji je danas
specificiran biti korektan i sutra, takav je slučaj sa klasifikacijom bolesti koja se mijenja
vremenom. Hepatitis je klasičan primjer.
Korektan primjer je, naravno, koristiti semantike terminologija. Jedan pristup zahtijeva
terminologije koje uključuju semantičke veze sa značenjem kao JE i DIO_OD. Ograničenja se
zatim izražavaju u modelima domena viših nivoa kao što su arhetipovi sa iskazima sličnim:
tip=Kodirani_termin gdje ima_relacija JE i ima_relacija_cilj „krvni pritisak“.
Ovo je suština terminologija kao što su SNOMED i Galen. Drugi pristup je definisanje
brojnih malih terminologija od kojih svaka sadrži samo dozvoljene vrijednosti za date domenske
tipove. Ovdje se javljaju problemi sa kasnijim pristupima – šta se dešava ako se isti termini
pojavljuju u višestrukim klasifikacijama? i kako održati bogatstvo semantičkih veza kroz razne
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
65
terminologije – ali kako kaže Rector61, to je praktičan prilaz koji će raditi sa kratkim terminima i
rezonski izabran između težih alternativa.
Buket nule
Pseudo vrijednosti kao što su “nepoznat”, “neprimjenjiv”, “odgovor odbijen” itd., koje su
česte (i pogrešne) unose zabunu sa validnim vrijednostima, posebno kod nabrajanja ili kodiranja,
kao što je slučaj sa vrijednostima polova {“M”, “Ž”} ili krvnim tipovima. Potreban je
odgovarajući tretman da bi bili sigurni da integritet kodiranih vrijednosti i kvantiteta nije
kompromis koji uključuje i pseudo vrijednosti kao što su “podrazumijevajući” (default) i
“nepoznat”.
Tehnički nije teško izgraditi sistem na takav način da je ograničen samo dozvoljeni opseg
vrijednosti za partikularne atribute Kodiranih_termina koji imaju relaciju JE_tip_krvi u setu
termina, kako smo već vidjeli. Problem se javlja kad korisnik želi unijeti tip krvi u korisnički
interfejs, ali nije dobio informaciju, možda zbog toga što je pacijent u nesvjesti a u vozačkoj
dozvoli ne piše. Drugi razlozi mogu biti: pacijent ne zna; pacijent ne želi otkriti, nije određeno
itd.
Očito stanje “nepoznatosti” podatka treba zapisivati u sistemima i to je gdje se greška
dogodi. Dizajneri informacionih sistema pravili su u istoriji razne “bukete nule” dostupne na
korisničkim interfejsima, ali su imali lošu prilagodljivost unutar sistema, što je vodilo do
pogrešnih situacija bez obzira kako vrijednosti kao što su “nepoznat”, “neodređen” i slično bile
upisane u vrijednost podataka čiji domen je pretpostavimo tip krvi, pol, ili neki drugi sa dobro
definisanim začenjem.
Veoma često, razvojni sistem inženjeri moraju pribjegavati raznim trikovima za
prezentaciju buketa nule kao specifične vrijednosti u tipu atributa, na primjer, koristeći “-1” sa
značenjem “nepoznat” u Integer atributu. Ovaj prilaz vodi do svih mogućih grešaka, koje u
krajnjem proizvode činjenicu da softver uključuje eksponencijalno procesiranje pseudo
vrijednosti. Primarna opasnost je da nesigurno procesiranje dovodi do ozbiljnih operacionalnih
grešaka; drugi je problem da podaci ne mogu biti sigurno gledani osim sa softverom koji ide uz
njih, pa pseudo vrijednosti mogu biti nerazumljive za neke korisnike.
61 Rector A.L., Clinical Terminology: Why Is It So Hard?, Yearbook of Medical Informatics 2001.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
66
Problem buketa nule čak je i gori kad su stringovi kao što su “nepoznat”, “neprimjenjiv”
itd. dostupni za vrijednosti podataka koje imaju intenciju da imaju samo jedno značenje u
vrijednostima kodirane terminologije. Takvi programski trikovi ne mogu biti partikularno opasni
za grafičke korisničke aplikacije i humane korisnike ali za podršku odlučivanju i druge sisteme
automatskog procesiranja mogu biti katastrofalni.
Rješenje problema je sasvim jednostavno. Buket nule može se shvatiti kao moguće
vrijednosti od a kvalitativnih podataka ili indikatora interpretacije podataka, sa značenjem da oni
prezentuju stanje koje sistem nivoa znanja ima o podatku. Interpretacija podataka mora, prema
tome, biti eksplicitno uključena u referentni model, za razliku od atributa od vrijednosti
podataka, izbjegavajući problem pseudo vrijednosti. Rezultat je da vrijednosti atributa uvijek
zadovoljavaju pravila za tipove sistema i da marker za interpretaciju podataka indicira kako se
vrijednosti atributa moraju čitati.
Dobar model za interpretaciju podataka iz HL762 definiše set “buket nule” uključujući i
sljedeće mogućnosti: nepoznat; bez-informacije; odgovor-odbijen; nije-primjenjivo; primjenjivo-
ali-nepoznato; nije-traženo; traženo-ali-nepoznato; vremenski-neraspoloživo; poznato-ali-
neprezentabilno; poznato.
Problem negacije
U zdravstvenom zapisu, nije neobično vidjeti vrijednosti koje su lingvistički negativne,
kao “ikad trudna? – ne”, “pušač? – ne” itd. Iste informacije mogu se takođe zapisati kao “nikad
trudna”, “nikad pušač”, ili “ne-pušač? – Da”. Konfuzija se može brzo pojaviti i sa korištenjem
kodnih termina koji uključuju neku formu negacije kao što je “ne-pušač”. Duple nagacije sadrže
problem, kao što je “ne-pušač? – ne”.
Dobro poznat primjer je korištenje termina “nije određen” za pol novorođenčeta. To se može
koristiti sa značenjem da informacija nije bila raspoloživa ili može značiti da nije klinički
određeno u vremenu rođenja, kako se ponekad desi u slučaju da je novorođenče hermafrodit (ili
“međupolno”).
62 Rossi-Mori A, Consorti F, 2001, Assembling clinical information, Note sent to HL7 discussion list, 2001-04-19.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
67
U drugim okolnostima, može se desiti da nema znanja zapisanog o takvim stvarima, ali
ustvari zapisano je da nemamo uvida u znanje; zapisani odgovor na pitanje zatim može biti “nije
pitano”. Postoje takođe i drugi buketi negacija kao “nema istorije o”, “nema rizika od” itd.
Konačno, negacija (kao sredstvo za tvrdnju) obično ima vremenski ograničeno trajanje
validnosti. Prema tome, odgovor “pušač? – ne” može zahtijevati dalje kvalifikacije bez obzira da
li je značenje “nikad”, “ne sada”, “ne od” itd.
Opasnosti od negativnih vrijednosti su različite: da pitanje nije razumljivo pacijentu; da
je odgovor pogrešno interpretiran od strane čitaoca zapisa (na primjer, šta stvarno znači “ne ne-
pušač”?); automatsko procesiranje može propustiti podatke tražeći pozitivna slaganja a primiti
negativne kao dobre.
Podrazumijevajuće (default) vrijednosti
Kad se izgrađuju informacioni sistemi, gotovo uvijek smo obavezni obezbjediti razumske
podrazumijevajuće (default) strukture i vrijednosti na korisničkom interfejsu za svaku vrijednost
koju korisnik može modifikovati i time redukovati posao koji korisnik ima pri unosu podataka.
Sistemi koji su bazirani na formalnim domenskim modelima, kao što su arhetipovi, uvijek imaju
mogućnost podešavanja za svaki specifični koncept za korisničke dijaloge ili automatski ili od
strane projektanta.
Kad se na strani korisnika pojavljuje prozor normalno je očekivati da se vrijednosti
moraju unositi, a neki izbori se mogu napraviti tako da vode do sub-dijaloga itd.
Jasno je da su podrazumijevajuće vrijednosti, što se odnosi na najčešće izabrane
vrijednosti, najkorisnije za upotrebu, tako da se posao izvora vrijednosti redukuje.
Tehnički je problem kako/gdje prezentovati podrazumijevajuće vrijednosti. U
arhetipskom sistemu, najniži nivo koji se kandiduje za nošenje podrazumijevajućih vrijednosti su
aktuelni arhetipovi. Ako su, na primjer, podrazumjevajuće vrijednosti za metod za mjerenje
krvnog pritiska bile “pozicija = sjedeća”, “instrument = sfigmomanometar” i “mandžeta =
široka”, tada ove vrijednosti (normalno kodirani termini) mogu biti smješteni u arhetip krvnog
pritiska.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
68
Međutim, teško je iskazati univerzalne podrazumijevajuće vrijednosti;
podrazumijevajuće vrijednosti vezane su za kontekst upotrebe i mogu biti zavisne od sljedećih
faktora: tipa pacijenta (na primjer, atleta, trudnica itd.); medicinske paradigme (na primjer, u
istočnjačkim medicinskim disciplinama može se mjeriti isti podatak, ali se zahtijevaju različite
podrazumijevajuće vrijednosti); uslovi zdravstvene njege.
5.2.3.5. Ograničenja dizajna
Problem inkompatibilnih terminologija
Idealno, EZZ bi trebao koristiti elemente iz samo jedne terminologije, prezentujući tako
široko prihvaćene referente činjenice za medicinski domen, ili u najgorem slučaju, jednu
terminologiju za svaku medicinsku kulturu tako da glavne sekcije zapisa određuju pojedinačnu
konzistentnost.
Stvarnost je, naravno, mnogo komplikovanija i karakterizirana sa brojnim
terminologijama koje su nekompatibilne na gotovo svim mogućim nivoima: sintaksnom,
leksičnom i u njihovom dizajnu. Ipak, svaka od ovih terminologija ima svoju vlastitu istoriju i
nastavlja služiti svojoj svrsi. Starije terminologije se sporije inkorporiraju u mnogo modernije,
ali problem budućnosti tih višestrukih terminoglogija će nastaviti egzistirati i u nekim
slučajevima njihova upotreba podržana je legislativom (i u nekim slučajevima neadekvatno, kao
što je to slučaj pogrešne primjene MKBx klasifikacije dijagnostičkih terminologija u primarnoj
zaštiti, gdje dijagnoza često nema). Drugi faktor za vjerovatno forsiranje upotrebe starih
inkompatibilnih terminologija je postojanje naslijeđenih podataka, naslijeđenog softvera za
kodiranje i onoga što se može nazvati “naslijeđenim običajima” kliničara u njihovom korištenju.
Za korištenje “miješanih” terminologija mora se napraviti balans sa potrebom da imamo
dobro-dizajnirane terminologije koje63: su razumljive u vlastitom jeziku kliničara; su
promjenjive i intuitivne i potpuno uključene u dnevnu rutinu zdravstvenih profesionalaca; se
ponašaju na rigorozno predvidiv način.
Nedostupne terminologije
Drugi problem u radu sa terminologijama je da u realnom svijetu mnogo kreatora i
korisnika EZZ podataka nema pristup terminologijama ili imaju pristup samo nekima, tipično
63 Rector A.L, 2001, Clinical Terminology: Why Is It So Hard?, Yearbook of Medical Informatics
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
69
zbog cijene licence ili tehničkih mogućnosti. Kao posljedica je, neki pošiljaoci EZZ izvadaka ne
mogu kodirati svaki termin, a neki primaoci ne mogu uvijek dekodirati svaki termin.
5.2.3.6. Specifični zahtjevi
Ovdje se diskutuju izvjesni zahtjevi koji su tipično nađeni kod korisnika ili u
dokumentima zahtjeva na sistem a kao prethodno iskustvo posebno su izazivali dizajnere EZZ
arhitektura.
Internacionalizacija i lokalizacija
Internacionalizacija se često shvata kao softver inženjering tako da su funkcije osjetljive
u višejezičkom okruženju ili lokalu u kojem se izvode. Jezik i vrijeme su dva problematična
aspekta na ovom području zahtjeva.
Jezik
Jezik postavlja dva problema za internacionalizaciju u dva nivoa. Prvi, EZZ kao
cjeloživotni akumulator kliničkih informacija mora biti sposoban da ugradi doprinose tokom
vremena koji mogu biti u raznim jezicima, bez prikazivanja postojećih sadržaja nerazumljivim.
Drugo, svaki doprinos u zapisu može se takođe vidjeti i izvan originalnog jezičkog okruženja i
mora biti blizu potpune razumljivosti za posmatrača, osim dijelova napisanih slobodnim tekstom
bez kodiranih termina.
Bezbjednost i revizija
Informacione sigurnosne potrebe za bilo koji sistem, uključujući i EZZ, obično su
specificirane u pet separatnih zahtjeva: Autentifikacija (dokaz identiteta je najvažniji sigurnosni
koncept, i ako taj zahtjev na početku nije zadovoljen, ne mogu se garantovati ni ostali sigurnosni
zahtjevi); Povjerljivost (sigurnost na osjetljivost informacija na privatnost); Integritet (sigurnost
da će informacije i programi biti mijenjani jedino na specificiran i autorizovan način);
Dostupnost (sigurnost da sistemi rade promptno i da servis nije nedostupan autorizovanim
korisnicima); Ne-odbijanje (mjere revizije i odgovornosti za sugurnost preuzimanja
odgovornosti za akcije).
Dugoročna pristupnost
Jedan od ciljeva EZZ je da obezbijedi longitudinalu od-rođenja-do-smrti ili cjeloživotnost
zdravstvenog zapisa. Dok očekivano vrijeme života za mnoge pacijente prelazi 100 godina, neki
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
70
EZZ imaju manje od 10 godina, revizije EZZ standarda objavljuju se svakih 4-5 godina,
tehnologije se mijenjaju svake godine, a IT osoblje mijenja se svaki mjesec; u ovim uslovima
promjena implementirati zdravstveni zapis da bude imun na sve promjene težak je izazov.
5.2.3.7. Arhitekture sistema
U mnogim zemljama, glavna mjesta u kojima se koriste EZZ sistemi je „nasljedno“
okruženje, što znači da oni sadrže postojeće sisteme koji ne zadovoljavaju željene standarde i
možda značajnije, značajnu količinu podataka dobijenih u bazama podataka koje su razvijene ad-
hoc ili „u kući“. Kako je generalno dozvoljeno da standardi preporučeni za EZZ prostor moraju
uzimati u obzir i uslove nasljeđivanja, mnogo je diskusije o tome kako se to može uraditi.
Preporučuje se da ne treba za EZZ (i druge) standarde direktno prilagoditi šeme i modele
postojećih sistema (što u nekim slučajevima može biti neizvodiv zadatak), nego da ne treba
sprečavati sisteme bazirane na standardima za interoperabilnost sa nasljeđenim sistemima.
Uobičajen pristup za integraciju u informaciono-bogato nasljedno okruženje je kreacija jednog
ujedinjenog (zajedničkog) sistema, tj. dodavanje zajedničkog servera ili među-komponente,
uključujući i željene standarde. Dodatak postaje pristupna tačka za korisnike novih ili migriranih
aplikacija, dok naslijeđene aplikacije nastavljaju direktnu komunikaciju sa tim sistemima kao i
prije migracije ili razvlaštenja. Ovdje se javljaju dva tipa problema za rješavanje u ovakvim
situacijama: kako transformisati nasljeđene podatke i koji pristup odabrati za unutrašnju
komunikaciju u sistemu. Oni su povezani sa razmatranjem dvije dobro poznate varijante
ujedinjenog sistema: pristup „prolaz“ i pristup agregacije.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
71
Slika 5.2.3.7.1: Okruženje razgranatog sistema
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
72
Klinički verhausing podataka
Jedna od upotreba EZZ je za obezbjeđenje istraživačkih korištenja EZZ. Međutim,
operacionalni korisnici imaju vrlo različite karakteristike u odnosu na istraživače kao korisnike:
Većina operacionalnih korisnika u interakciji je sa jednim ili nekoliko pacijenata u
isto vrijeme. Istraživačka pitanja tipično pristupaju velikim populacionim zapisima i
mogu obezbjediti distribuciju pitanja na više lokacija.
Korisnici istraživači normalno koriste de-identifikacioni pogled na zadravstvene
zapise i u stvari nemaju normalna pristupna prava identifikacionim informacijama.
Operacionalni korisnici teže postaviti prediktabilno punjenje sistema obezbjeđenjem
mnogih kratkih-živih pitanja i ažurirajući ih dnevno.
Korisnici istraživači postavljaju neprediktivna punjenja sistema tražeći u
neregularnim intervalima mješavinu kratkih – i dugih – živih pitanja, od kojih neki
zahtijevaju višečasovno procesiranje.
Da bi se zadovoljili zahtjevi operacionalnih korisnika ali i korisnika istraživača, rješenje
dolazi iz područja verhausinga, gdje su izgrađeni brojni „centri podataka“ ekstrahovanjem
dijelova podataka iz EZZ i punjenjem u baza podataka koje su dizajnirane za servisiranje
specifičnih istraživačkih informacionih potreba. Verhausing okruženje ilustrovano je na slici
5.2.3.7.2.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
73
Slika 5.2.3.7.2: Verhausing okruženje
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
74
5.2.3.8. Upravljanje promjenama
Bez obzira koliko se trudili da napravimo dobar model, će uvijek biti potreba za
nadogradnjom referentnog modela. Osnovni pokretači promjena referentnog modela
najvjerovatnije će biti nove paradigme informacionog menadžmenta (što može biti rezultat
novog načina mišljenja u domeni, ili čak promjena politika standardizacije), promjene
nacionalnog zakonodavstva i uslova, promjene održavanja.
Mogući zahtjevi za izmjenu strategije su:
Informacija mora biti nezavisna od tehnologije ili sigurno konvertibilna u tehnološki
nezavisnu formu.
Mora biti moguće znati koja je verzija referentnog modela realnih podataka kreirana.
Validnost informacija kreiranih u skladu sa prethodnim verzijama referentnog modela
ne smije podlijegati kompromisu (stari podaci su striktno podsistem novih podataka).
Validnost softvera baziranog na starim verzijama referentnog modela ne smije
podlijegati kompromisima uključujući i sa podacima kreiranim sa softverom koji je
baziran na novoj vrziji (softver je unaprijed kompatibilan, tj. korektno procesira
podsistem novih podataka sa odgovarajućim ranijim verzijama modela).
Novi softver mora biti u stanju razumjeti podatke iz ranijih verzija bilo direktno bilo
kao konvertovane (softver je unazad kompatibilan).
Mora postojati ekonomičan način dogradnje starog softvera i u slučaju da se ne razumiju
konvertovani podaci. Mora, takođe, postojati način za međusobnu interoperabilnost između
sistema baziranih na novim verzijama referentnog modela sa sistemima baziranim na starijim
verzijama; tj. novi sistemi moraju biti u stanju uvoziti i izvoziti podatke od bilo koje starije
verzije. Ova strategija efektivno znači da svaka nova verzija referentnog modela korespondira sa
„sistemom nadogradnje“ podataka i softvera. U distribuiranim okruženjima kao što je zdravstvo,
gdje se ne očekuje za velik broj lokacija da bude nadograđen „sinhrono“, krucijalna je
mogućnost kompatibilnosti unatrag sa svim ili većinom ranijih verzija referentnog modela u
upotrebi u geografskom kontekstu.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
75
6. Projektovanje i razvoj elektronskog zdravstvenog zapisa
6.1. Uvod
Kao rezultat rada i doprinos, na teorijskom nivou, je izrada opšteg modela informacija i
na osnovu njega definisanje kriterijuma za projektovanje i razvoj informacionog sistema i
softvera porodične medicine. Poseban teorijski rezultat je istraživanje i definisanje metodologije
implementacije informacionih sistema porodične medicine kao metodičkog priručnika za razvoj i
implementaciju zdravstvenih informacionih sistema.
6.2. Analiza dosadašnjih istraživanja u Republici Srpskoj – BiH
6.2.1. Porijeklo sistema informisanja i tretiranje informacija u zdravstvenom sistemu
Republike Srpske i BiH
Metodologija sistema informisanja u zdravstvu na području Republike Srpske i cijele
Bosne i Hercegovine bazirana je na sistemu legislative bivše SFR Jugoslavije. Sadržaj kao i
proslijeđivanje informacija vezanih za zdravstvo u Jugoslaviji i Republici Srpskoj bili su tačno
definisani sljedećim zakonima:
Opšti zakon o zdravstvu (SFRJ, 1966): Ovim zakonom uveden je, od 1966. godine,
jedinstven sistem zdravstvenih kartona i formulara za izvještavanje na prostoru cijele
Jugoslavije. Prvi put je, ovim zakonom, uređen državni statistički zdravstveni sistem.
Zakon o statističkim istraživanjima (SFRJ, 1973): Ovaj zakon kreirao je poseban dio
koji se odnosio na informisanje u zdravstvu.
Zakon o evidencijama iz oblasti zdravstva (SFRJ, 1978): Ovaj zakon davao je
detaljne instrukcije o izvještajima u zdravstvu, a isto tako kreirao je jedinstvenu
metodologiju, kao i standardne statističke nomenklature i klasifikacije.
Zakon o zdravstvenoj zaštiti (Republika Srpska, 1993): Zakon nije obrađivao
tematiku informasanja u zdravstvu.
Zakon o zdravstvenom osuguranju (Republika Srpska, 1993): Zakon nije obrađivao
tematiku informasanja u zdravstvu.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
76
Pravilnik o medicinskoj dokumentaciji, evidencijama i izvještajima (Sl.Gl. RS broj
4/95).: Ovim pravilnikom uređeno je zdravstveno informisanje u Republici Srpskoj
na osnovu jugoslavenskog Zakona o evidencijama iz oblasti zdravstva (SFRJ, 1978).
Svi navedeni pravni akti bavili su se infomisanjem u zdravstu uglavnom sa stanovišta
javnog zdravstva i statističkih istraživanja. Pravilnik o medicinskoj dokumentaciji,
evidencijama i izvještajima propisivao je i izgled pojedinih obrazaca za zdravstvene
informacije i to:
A/ Medicinska dokumentacija
Medicinska dokumentacija u zdravstvenim ustanovama vodi se za svako lice kome se
pruža zdravstvena usluga. Medicinsku dokumentaciju čine:
Zdravstveni karton,
Protokol,
Matična knjiga lica smještenih u stacionarnoj zdravstvenoj ustanovi,
Istorija bolesti,
Temperaturno - terapijsko - dijetetska lista,
List anestezije i
Otpusno pismo.
1. Zdravstveni karton
Zdravstveni karton i uloške koji su sastavni dijelovi zdravstvenog kartona vode domovi
zdravlja i druge zdravstvene ustanove i fizička i pravna lica koja se bave primarnom
zdravstvenom zaštitom, osim za dijagnostičke usluge.
Zdravstveni karton se vodi za sve stanovnike stalno nastanjene na određenom području
koje pokriva dotična zdravstvena ustanova, u sljedećim djelatnostima: opšta medicina, medicina
rada, zaštita djece od 0 - 6 godina, zaštita školske djece i omladine, zaštita zdravlja žena,
antituberkulozna djelatnost, zaštita zdravlja usta i zuba i polivalentna patronaža.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
77
Zdravstveni karton se vodi po oblastima zdravstvene zaštite na sljedećim obrascima:
OBLAST OBRAZAC
Zdravstvena zaštita djece i omladine, žena,
opšte medicine i medicine rada 1-01RS
Pneumoftiziološka zdravstvena zaštita 1-02RS
Polivalentna patronaža 1-03RS
Stomatološka zdravstvena zaštita 1-04RS
U zdravstvenim kartonima vode se ulošci na sljedećim obrascima:
1. Oblast zdravstvene zaštite djece i omladine, opšte medicine i medicine rada
NAZIV ULOŠKA OBRAZAC
Evidencija o posjetama 1-01/1RS
Sistematski pregled djece 1-01/2RS
Sistematski pregled učenika 1-01/3RS
Sistematski pregled odraslih 1-01/4RS
2. Oblast polivalentne patronaže
NAZIV ULOŠKA OBRAZAC
Patronažni list 1-03/1RS
3. Oblast stomatološke zdravstvene zaštite
NAZIV ULOŠKA OBRAZAC
Evidencija o posjetama - za djecu 1-04/1RS
Evidencija o posjetama - za odrasle 1-04/2RS
U zdravstvenom kartonu (obrasc br. 1-01RS) vode se: lični podaci, podaci o obvezniku
doprinosa, porodična anamneza, evidencije o oboljenjima, lična anamneza, podaci o stanu-
higijenske prilike, podaci o učeniku, podaci o zaposlenju i zanimanju, fluorografski nalazi,
specifični podaci za žene, podaci o utvrđenim profesionalnim oboljenjima i datumu
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
78
evidentiranja, podaci o utvrđenim oboljenjima od većeg socio-medicinskog značaja i datumu
prijave, liječenja u stacionarnim ustanovama, imunizacije, serumi, datumi primanja seruma,
alergije, datum ispisivanja, razlog ispisivanja, dijagnoza i ime doktora.
U lične podatke spadaju: jedinstveni matični broj, oznaka krvne grupe, Rh faktor, ime
doktora medicine koji je odredio krvnu grupu i Rh faktor, broj kartona, broj zdravstvene knjižice,
prezime, ime jednog od roditelja, ime, pol, prezime i ime lica od koga se izvodi pravo na
zdravstvenu zaštitu, datum rođenja, mjesto stanovanja i opština, ulica i broj, broj telefona kod
kuće i broj telefona na poslu.
Podaci o obvezniku doprinosa su: naziv obveznika doprinosa, registarski broj obveznika i
šifra djelatnosti.
Podaci o porodičnoj anamnezi su: ime oca, godina rođenja oca, zanimanje oca,
zdravstveno stanje oca, ime majke, godina rođenja majke, zanimanje majke, zdravstveno stanje
majke, broj žive braće i sestara, broj umrle braće i sestara, razlog smrti braće i sestara, socijalno
stanje i bolesti u porodici: (urođene malformacije, duševne bolesti, maligne bolesti, TBC, ostale
bolesti).
Evidencija o oboljenjima sadrži: datum prve posjete, datum ponovne posjete, datum
potrebnog javljanja doktoru, anamneza, status, nalazi, upute, dijagnoza, šifra konačne dijagnoze,
datum ordiniranog lijeka, vrsta ordiniranog lijeka, period nesposobnosti za rad, datum izdavanja
doznake, period za koji je izdata doznaka i ime doktora.
2. Protokol
Protokol se vodi:
u svim dijagnostičkim djelatnostima,
u specijalističko-konsultativnim djelatnostima,
u svim medicinskim djelatnostima,
za korisnike koji ne stanuju na dotičnom području i
u svim bolnicama i stacionarima za primljene ležeće bolesnike.
Protokol za registrovanje medicinskog rada se vodi, i to:
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
79
1. Za lica koja nemaju zdravstveni karton, u oblasti hitne medicinske pomoći, kućne
njege, medicinske i stomatološke konsultativno-specijalističke zdravstvene zaštite
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol korisnika 1-05RS
2. U oblasti zdravstvenog osiguranja
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol zdravstvenog osiguranja 1-06RS
3. U oblasti epidemiološke zaštite
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol za registrovanje oboljelih od zaraznih bolesti 1-07RS
4. U oblasti laboratorijske i rentgen dijagnostike, intervencijama u citološkoj i
patološkoj dijagnostici
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol za registrovanje medicinskog rada 1-08RS
5. U oblasti sanitarno - higijenske dijagnostike
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol o zdravstvenoj ispravnosti životnih namirnica i predmeta
opšte upotrebe 1-09RS
6. U oblasti zdravstvene zaštite žena
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol za registrovanje porođaja 1-10RS
Protokol za registrovanje prekida trudnoće 1-11RS
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
80
7. U oblasti transfuzije krvi
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol prikupljanja krvi 1-12RS
8. Za umrla i obdukovana lica
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol umrlih 1-13RS
9. U oblasti operativnih medicinskih disciplina
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol operisanih 1-14RS
10. U oblasti prometa lijekovima
NAZIV PROTOKOLA OBRAZAC
Protokol za registrovanje primljenih i izdatih opojnih droga 1-15RS
3. Matična knjiga lica smještenih u stacionarnoj zdravstvenoj ustanovi
U svim stacionarnim zdravstvenim ustanovama, za lica koja se nalaze na stacionarnom
liječenju, porođaju ili rehabilitaciji, vodi se matična knjiga lica smještenih u stacionarnoj
ustanovi, na Obrascu broj 2-01RS.
4. Istorija bolesti
Istorija bolesti vodi se:
U stacionarnim zdravstvenim ustanovama za lica koja se nalaze na stacionarnom
liječenju, porođaju ili rehabilitaciji - na Obrascu broj 2-02RS,
U specijalističkim stomatološkim ambulantama, gdje se vrše operativni zahvati - na
Obrascu broj 2-03RS.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
81
5. Temperaturno - terapijsko – dijetetska lista
Temperaturno – terapijsko - dijetetska lista vodi se u stacionarnim zdravstvenim
ustanovama kod svih lica koja primaju standardnu i poluintenzivnu njegu - na Obrascu broj 2-
02/1RS.
Lista intenzivne njege vodi se u stacionarnim zdravstvenim ustanovama kod lica koja se
nalaze na intenzivnoj njezi - na Obrascu broj 2-02/2RS. Uložak liste intenzivne njege: Obrazac
broj 2-02/2aRS.
6. List anestezije
List anestezije vodi se kod svih lica koja su primila anesteziju - na Obrascu broj 2-
02/3RS.
7. Otpusno pismo
Otpusno pismo sa epikrizom vodi se na Obrascu broj 2-02/4RS.
B/ Pomoćna dokumentacija
Evidencije
U svim zdravstvenim ustanovama vode se evidencije kao pomoćni obrasci za sastavljanje
zbirnih izvještaja.
Evidencije su: dnevna evidencija o posjetama u vanbolničkim zdravstvenim ustanovama,
dnevna evidencija o kretanju bolesnika u stacionarnim zdravstvenim ustanovama i tekuća
evidencija o utvrđenim oboljenjima i stanjima.
Evidencije se vode neposredno upisivanjem podataka u momentu vršenja zdravstvene
usluge.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
82
1. Dnevne evidencije
Dnevne evidencije vode se po oblastima i to:
OBLAST OBRAZAC
Zdravstvena zaštita djece i omladine 3-01RS
Opšta medicina i medicina rada 3-02RS
Vanbolnička specijalistička zdravstvena zaštita žena 3-03RS
Vanbolnička pneumoftiziološka zaštita 3-04RS
Zdravstveno vaspitanje 3-05RS
Polivalentna patronaža 3-06RS
Stomatološka zdravstvena zaštita 3-07RS
Rentgen dijagnostika 3-08RS
Konsultativno-specijalistička zaštita 3-09RS
Transfuzija krvi 3-10RS
Stacionarne zdravstvene ustanove 3-11RS
Hirurške medicinske discipline 3-12RS
Intenzivna njega 3-13RS
2. Tekuća evidencija o utvrđenim oboljenjima i stanjima
Tekuća evidencija o utvrđenim oboljenjima i stanjima vodi se:
OBLAST OBRAZAC
Zdravstvena zaštita djece i omladine, u opštoj medicini i
medicini rada 4-01RS
Specijalističke, vanbolničke zaštite žena 4-02RS
Stomatološka zdravstvena zaštita 4-03RS
Izvještaji
1. Zbirni izvještaji
Zdravstvene ustanove su dužne dostavljati zbirne izvještaje Institutu za zaštitu zdravlja
Republike Srpske.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
83
Zdravstvene ustanove zbirne izvještaje o radu i utvrđenim oboljenjima i stanjima
dostavljaju dva puta godišnje, i to: do 15. jula - polugodišnji izvještaj i do 15. januara - godišnji
izvještaj.
Zdravstvene ustanove dostavljaju zbirne, polugodišnje i godišnje izvještaje, i to:
OBLAST KOJOJ SE DOSTAVLJA
IZVJEŠTAJ OBRAZAC NAZIV IZVJEŠTAJA
Organizaciona struktura i kadrovi 5-01RS
Izvještaj o organizacionoj
strukturi i kadrovima
zdravstvenih ustanova
Zdravstvena zaštita djece, omladine i
odraslih, hitnoj medicinskoj pomoći,
kućnom liječenju, zdravstvenom
vaspitanju, imunizaciji, kretanju zaraznih
bolesti, laboratorijskoj i rentgen
dijagnostici
5-02RS Izvještaj vanbolničke
zdravstvene ustanove
Specijalistička, vanbolnička,
ginekološko-akušerska zaštita žena 5-03RS
Izvještaj o zdravstvenoj
zaštiti žena
Pneumoftiziološka zdravstvena zaštita u
vanbolničkim zdravstvenim ustanovama 5-04RS
Stomatološka zdravstvena zaštita 5-05RS Izvještaj o stomatološkoj
zdravstvenoj zaštiti
Farmaceutska djelatnost 5-06RS Izvještaj o prometu i potrošnji
lijekova i opojnih droga
Bakteriološko, parazitološka, serološka i
sanitarno-hemijska dijagnostika 5-07RS
Izvještaj mikrobiološke i
sanitarno-hemijske
laboratorije
Bolničko-stacionarno liječenje 5-08RS Izvještaj bolničko-stacionarne
zdravstvene ustanove
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
84
2. Individualni statistički izvještaji
Zdravstvene ustanove popunjavaju i dostavljaju Zavodu za zaštitu zdravlja Republike
Srpske individualne statističke izvještaje, svaka prema svojoj djelatnosti, i to: bolesničko-
statistički listić, prijavu porođaja, prijavu prekida trudnoće, prijavu o oboljevanju i smrti od
zaraznih bolesti, prijavu epidemije zaraznih bolesti i prijavu o oboljevanju od malignih bolesti.
Individualni izvještaji se dostavljaju do 10-tog u mjesecu za protekli mjesec, osim prijave o
oboljenju i smrti od zaraznih bolesti i prijave i epidemije zaraznih bolesti koje se dostavljaju
odmah.
Individualni statistički izvještaji dostavljaju se za:
RAZLOG DOSTAVLJANJA OBRA
ZAC
NAZIV PRIJAVE
Svako lice koje se liječi u stacionarnoj
zdravstvenoj ustanovi 6-01RS Bolničko-statistički listić
Svaki porođaj u zdravstvenoj ustanovi 6-02RS Prijava porođaja
Svaki prekid trudnoće 6-03RS Prijava prekida trudnoće
Svaku pojavu oboljenja ili smrti od zarazne
bolesti 6-04RS
Prijava oboljenja-smrti od zarazne
bolesti
Svaku pojavu epidemije zarazne bolesti 6-05RS Prijava epidemije zarazne bolesti
Svaku pojavu epidemije gripa 6-06RSZbirna prijava oboljenja-smrti od
gripa
Svaku pojavu maligne bolesti 6-07RS
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
85
Ostali pomoćni obrasci
Radi evidencije, vode se i ostali pomoćni obrasci, i to:
NAZIV POMOĆNOG OBRASCA OBRAZAC
Lista imunizacija - vodi se za svako imunizovano lice 7-01RS
Legitimacija trudnica - vodi se kod svake trudnice 7-02RS
Omot domaćinstva - vodi se za domaćinstva oboljelih od
tuberkuloze pluća 7-03RS
Uvjerenje o radnoj sposobnosti - izdaje se kod
zapošljavanja 7-04RS
Ljekarsko uvjerenje o zdravstvenom stanju - izdaje se kod
zapošljavanja 7-05RS
Nalaz i mišljenje - izdaje doktor nakon pregleda 7-06RS
Ljekarsko uvjerenje - izdaje se kao sudsko-medicinski
dokument 7-07RS
Otpusna lista - izdaje se pri otpustu iz stacionarne
zdravstvene ustanove 7-08RS
Recept 7-09RS
Uputnica specijalisti 7-10RS
Uputnica u bolnicu 7-11RS
Knjiga evidencija prijava zaraznih bolesti 7-12RS
Knjiga evidencija uživalaca opojnih droga 7-13RS
Knjiga evidencija sterilizacije 7-14RS
Registar kartoteke 7-15RS
Način upisivanja podataka i sastavljanje izvještaja:
Prilikom upisivanja podataka u medicinsku dokumentaciju, evidencije, izvještaje i
pomoćne obrasce zdravstvene ustanove primjenjuju Uputstvo Zavoda za zaštitu zdravlja
Republike Srpske.
Osim medicinske dokumentacije koja se vodi u zdravstvenim ustanovama, u Fondu
Zdravstvenog Osiguranja vode se podaci zdravstvenog osiguranja na tri obrasca, i to:
Prijava osiguranja (Obrazac M-1),
Prijava o promjeni u toku osiguranja (Obrazac M-2) i
Odjava osiguranja (Obrazac M-3).
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
86
Podaci o obvezniku uplate doprinosa vode se na dva obrasca, i to:
Prijava o početku poslovanja (Obrazac EP-19) i
Prijava o prestanku poslovanja (Obrazac ER-20).
U Obrascima M-1, M-2 i M-3 vode se podaci o: obvezniku uplate doprinosa,
osiguraniku i prijavi.
Podaci o obvezniku uplate doprinosa su: naziv obveznika uplate doprinosa, sjedište
obveznika uplate doprinosa, registarski broj obveznika uplate doprinosa, šifra djelatnosti
organizacije, radno vrijeme organizacione jedinice, radno vrijeme radnika, osnov osiguranja,
zanimanje, kategorija radnog mjesta - stručna sprema koja se traži na radnom mjestu,
datum stupanja radnika na rad - u osiguranje, datum prestanka rada - osiguranja, u koliko je
organizacija zaposlen, zaposlenje u prethodnoj organizaciji, pravo priznato po osnovu
penzijskog i invalidskog osiguranja i prethodno prijavljivanje u Fond PIO RS.
Podaci o osiguraniku su: jedinstveni matični broj građanina, lični - matični broj, prezime,
ime, djevojačko prezime, datum rođenja, pol, vrsta završene škole, datum sticanja školske
spreme, vrijeme provedeno na služenju vojnog roka poslije navršene 20-te godine života, ako je
slijep - od kada, ako je oboljelo od distrofije i drugih mišićnih i neuromošićnih oboljenja - od
kada, ako je tjelesno oštećenje najmanje 70% i civilni invalid rata od I do VI grupe, vojni
invalid, datum nastanka invaliditeta i razlog promjene.
Podaci o prijavi su: datum prijema prijave za penziono osiguranje, datum prijema prijave
za zdravstveno osiguranje, broj prijave, osoba koja je primila prijavu, datum prijema odjave za
penziono osiguranje, datum prijema odjave za zdravstveno osiguranje, broj odjave, osoba koja
je primila odjavu, datum prijema prijave o promjeni za penziono osiguranje, datum prijema
prijave o promjeni za zdravstveno osiguranje, broj prijave promjene i osoba koja je primila
prijavu promjene.
U Obrascima EP-19 i ER-20 vode se podaci o: nazivu obveznika uplate doprinosa,
djelatnosti obveznika uplate doprinosa, šifri djelatnosti, sjedištu obveznika uplate doprinosa,
broju žiro-računa obveznika uplate doprinosa, početku poslovanja obveznika uplate doprinosa,
prestanku poslovanja obveznika uplate doprinosa, datumu prijema prijave o početku poslovanja,
datumu prijema prijave o prestanku poslovanja, datumu prijema prijave o promjeni poslovanja,
broju prijave o promjeni poslovanja, osobi koja je prijavljuje promjenu u poslovanju,
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
87
registarskom broju obveznika uplate doprinosa, osobi koja je primila prijavu o početku
poslovanja, osobi koja je primila prijavu o prestanku poslovanja i osobi koja je provela
promjenu.
Pored nevedene dokumentacije u okviru zdravstvenog sistema vode se još liste lijekova,
liste bolesti, cijene usluga, zdravstveni resursi (kadrovi, nepokretnosti, oprema), itd.
Kako se vidi iz prikaza medicinske dokumentacije i podataka zdravstvenog osiguranja veliki broj
podataka zajednički su i za zdravstvene ustanove i za zdravstveno osiguranje. Ovaj presjek
podataka je osnova zdravstvenog kartona i prijave osiguranja, što, ustvari, predstavlja minimalni
set zdravstvenih informacija. Svi ostali podaci vezani za pacijenta odnosno osiguranika, a
posebno ostali podaci (nomenklature, liste, cijene itd.), spadaju u pomoćne i izvedene klase
podataka koji su neophodni za izvršenje željenih manipulacija nad osnovnim (minimalnim)
setom podataka.
Prema Pravilniku o medicinskoj dokumentaciji, evidencijama i izvještajima sistem
izvještavanja iz oblasti zdravstva posjeduje tri odvojene etape i to:
Čuvanje podataka u osnovnoj medicinskoj dokumentaciji (zdravstveni kartoni,
protokoli itd);
Prikupljanje podataka za dnevne evidencije o aktivnostima i oboljenjima, kao veza
između osnovnih medicinskih podataka i formulara za izvještavanje:
Obezbjeđenje i unošenje agregiranih podataka u formulare za izvještavanje (zbirni
periodični izvještaji, individualni izvještaji).
Legislativa daje definicije i klasifikacije procesa u vezi sa informacijama zdravstvene
zaštite i to:
Posjeta: Posjeta je prvi kontakt sa doktorom, ostalim zdravstvenim radnicima ili
saradnicima u ordinaciji ili kući pacijenta radi ostvarivanja zdravstvene zaštite.
Posjeta se može kvalifikovati prema mjestu obavljanja ili prema vrsti. Postoje tri
grupe mjesta obavljanja posjete:
U ordinaciji (posjeta se realizuje u ordinaciji u kontaktu sa doktorom)
Kućna posjeta (kućna posjeta je kontakt doktora ili drugog zdravstvenog
radnika u pacijentovoj kući radi zdravstvene zaštite)
Patronažna posjeta (Patronažna posjeta je kontakt između patronažne sestre i
pacijenta, u cilju davanja savjeta o zaštiti, ishrani ili oboljenjima itd.)
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
88
Posjete doktoru grupisane su prema vrsti i to:
Prva posjeta (prvi kontakt sa doktorom zbog ukazivanja medicinske pomoći za
određena oboljenja ili stanja tokom godine;
Ponovna posjeta (ponovna posjeta predstavlja kontakt sa doktorom zbog ukazivanja
medicinske pomoći vezano za oboljenja ili stanja koja su registrovana tokom prve
posjete.
Pregledi: Pregledi se definišu u okviru posjete i samo od strane doktora, a grupišu se
u tri grupe i to:
Sistematski pregled (uobičajeni medicinski pregled po sistemima
(gastrointestinalni sistem, respiratorni sistem itd.) da bi se ispitao zdravstveni
status);
Periodični pregled (regularni pregledi, za radnike koji su izloženi rizicima
zbog nepovoljnih uslova rada);
Kontrolni pregled (kontrolni pregledi poslije sistematskih i periodičnih).
Analiza podataka i informacija koje su propisane (zakonima i pravilnicima) da se vode u
zdravstvenom sistemu pokazuje:
Svi podaci i informacije svrstani u dvije velike kategorije i to:
o medicinsku dokumentaciju;
o ostalu dokumentaciju i
o dokumentaciju zdravstvenog osiguranja
Osnovno skladište za čuvanje svih informacija je zdravstveni karton pacijenta sa svim
svojim ulošcima i dodacima;
Naglasak u vođenju zdravstvenih informacija daje se na izvještavanja.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
89
6.2.2. Informacioni sistem Doma zdravlja – razvoj i stanje64
Opšti podaci:
Domu zdravlja gravitira oko 24000 stanovnika.
U okviru Doma zdravlja postoji 6 terenskih ambulanti. U dvije ljekar radi svaki dan, a u
četiri ljekar radi dva puta sedmično.
Dom zdravlja ima službe u sljedećim oblastima primarne zdravstvene zaštite:
Služba opšte medicine,
Služba hitne medicinske pomoći,
Služba za zdravstvenu zažtitu djece i omladine,
Služba za zdravstvenu zažtitu radnika i sportista,
Služba za zdravstvenu zažtitu žena
Služba za laboratorijsku dijagnostiku,
Služba za RTG dijagnostiku sa ATD,
Služba higijensko-epidemiološke zaštite,
Služba za zdravstvenu zažtitu usta i zuba,
Služba zajedničkih poslova.
U Domu zdravlja ukupno je zaposleno 85 radnika od čega 75% medicinske struke i to: 16
ljekara - 9 specijalista (3 opšta medicina, 2 medicina rada, 1 ginekolog, 1 internista, 1 fizijatar, 1
epidemiolog) i 7 opšte prakse); 2 doktora stomatologije; 1 inženjer biohemije; 6 viših
medicinskih tehničara; 36 medicinskih tehničara; 24 nemedicinska radnika.
64 Šaula M., 1999, Razvoj informacionog sistema Doma zdravlja Srbac, IV kongres WB i PHARE programa EU, Sarajevo
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
90
Opšte karakteristke sistema informisanja Doma zdravlja
Sistem zdravstvenog informisanja u Domu zdravlja baziran je na organizaciji ustanove
koja je u skladu sa starim zakonom o zdravstvenoj zaštiti.
Osnovna uloga informacionog sistema je zdravstveno izvještavanje u kojem se mogu
izdvojiti:
Osnovno izvještavanje: Dnevna evidencija posjeta u ordinacijama odraslih; Dnevna
evidencija posjeta u ordinacijama djece i omladine; Dnevna evidencija usluga
radiološke dijagnostike; Dnevna evidencija o oboljenjima, stanjima i povredama;
Dnevna evidencija posjeta stomatološke zdravstvene zaštite; Dnevna evidencija o
uslugama zdravstvenog vaspitanja; Dnevna evidencija o radu polivalentne patronaže;
Dnevna evidencija o posjetama ginekološkoj ordinaciji; Dnevna evidencija o
posjetama pneumoftiziološkoj zdravstvenoj zaštiti;
Individualna prijava oboljenja u slučaju određenih bolesti;
Izvještavanje zaposlenima u domu zdravlja;
Sakupljanje demografskih informacija;
Podaci o vakcinacijama;
Polugodišnji izvještaj.
Način obrade podataka i informacija u Domu zdravlja
Podaci se obrađuju na dva načina:
automatski (pomoću računarskog informacionog sistema) – u službama opšte
medicine, hitne pomoći i službi za zaštitu zdravlja radnika i sportista;
ručno – u ostalim službama.
U Domu zdravlja postoji 10 umreženih računara. Za spomenute tri službe razvijen je
softver (za svaku službu postoji poseban, nezavisan, program) rađen u bazi podataka Magic 8.30,
koji zadovoljava potrebe ljekara i sestara po sljedećem: zdravstvena knjižica; zdravstveni karton;
pregled pacijenta – ljekar; pregled pacijenta – sestra.
U okviru ovih programa urađeni su i izvještaji: o broju oboljenja po dijagnozi, podaci o
pacijentima sa određenom dijagnozom i dnevni izvještaji. Međutim, niti jedan od ovih izvještaja
ne mogu se vidjeti na ekranu, nego se mogu samo štampati.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
91
Metodologija projektovanja informacionog sistema Doma zdravlja65
U okviru informacionih potreba analizirani su informacioni sadržaji sljedećih entiteta:
Zdravstvena knjižica, Zdravstveni karton, Dnevna evidencija posjeta i pregleda, Tekuća
evidencija oboljenja, Dnevna evidencija posjeta stomatološkoj zdravstvenoj zaštiti, Dnevna
evidencija patronažnih posjeta, Dnevna evidencija posjeta u ordinacijama odraslih, Dnevna
evidencija posjeta u ordinacijama djece i omladine, Dnevna evidencija usluga radiološke
dijagnostike, Dnevna evidencija o uslugama zdravstvenog vaspitanja, Dnevna evidencija posjeta
ginekološkoj ordinaciji, Dnevna evidencija posjeta preumoftiziološkoj zdravstvenoj zaštiti,
Izvještaj o oboljenjima, stanjima i povredama, Izvještaj o pneumoftiziološkoj zdravstvenoj
zaštiti, Izvještaj o zdravstvenoj zaštiti žena, Izvještaj o stomatološkoj zdravstvenoj zaštiti,
Izvještaj o broju zaposlenih, Izvještaj vanbolničke zdravstvene ustanove, Uputnica za bolničko
liječenje, Uputnica specijalisti, Recept za lijekove, Računi za Fond zdravstvenog osiguranja,
Rezime za osiguravajući zavod, Mjesečni izvještaj o vakcinacijama, Karton – lista imunizacije.
Svi navedeni entiteti originalni su ili izvedeni (prilagođeni potrebama Doma zdravlja)
primjeri obrazaca definisanih u Pravilniku o medicinskoj dokumentaciji, evidencijama i
izvještajima. Odstupanja su neznatna i urađena isključivo na internim dokumentima zbog
prilagođenja uobičajenoj praksi Doma zdravlja.
Kod analize informacionih tokova u poslovnim procesima analizirani su: Posjeta Domu
zdravlja, Individualno izvještavanje, Tok informacija u slučaju rođenja, Tok informacija u
slučaju smrti, Tok informacija u slučaju vakcinisanja. Svi navedeni poslovni procesi analizirani
su sa stanovišta zahtjeva menadžmenta Doma zdravlja i zakonskih odgovornosti vezanih za
evidencije i izvještavanje.
Karakteristike implementiranog softvera u Domu zdravlja
Na slikama 6.2.2.1. – 6.2.2.14. prikazan je implementirani softver u Domu zdravlja. Slike
6.2.2.1. - 6.2.2.7. prikazuju ulazne menije u softver. Ulazni meniji obezbjeđuju izbor odgovorne
osobe (ljekar – sestra) i aktivnosti. Od aktivnosti na raspolaganju je: prijem pacijenta, pregled,
sanitarni pregled, kućna posjeta, patronaža. Od dokumenata na raspolaganju su: zdravstvena
knjižica, sanitarna knjižica, zdravstveni karton, dnevna evidencija, potvrda o smrti.
65 Šaula M., Razvoj informacionog sistema Doma zdravlja Srbac, IV kongres WB i PHARE programa EU, Sarajevo 1999.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
92
Slika 6.2.2.1: Ulazni meni - izbor službe
U ulaznim menijima mogu se još izabrati statistički podaci i šifarnici.
Od statistika se vode: statistike po dijagnozi i statistike po pregledu bolesnika. Osim
izbora odgovarajuće statistike postoji i opcija štampanja odgovarajućih izvještaja. Od šifarnika
na raspolaganju su: ambulanta, dijagnoza, ljekari, vrsta uputnica, cjenovnik usluga, mjesta,
filijale, sjedište obveznika, obveznik doprinosa i kategorija osiguranja.
Slika 6.2.2.2. prikazuje ulaznu formu za registraciju ljekara kod izbora pacijenta.
Slika 6.2.2.2: Ulazni meni – prijem pacijanta
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
93
Na slici 6.2.2.3. prikazana je dnevna evidencija prijema pacijenta u odnosu na ljekara
pojedinačno sa vremenom pregleda i cijenom pojedinačne usluge.
Slika 6.2.2.3: Evidencija prijema pacijanta
Na slikama 6.2.2.4 i 6.2.2.4. prikazan je zdravstveni karton pacijenta sa svim opštim
podacima i podacima koji se odnose na aktuelnu posjetu. Ovo je praktično jedino mjesto u kojem
se nalaze medicinski podaci pacijenta.
Slika 6.2.2.4: Zdravstveni karton
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
94
Slika 6.2.2.5: Dijagnoza – Terapija pacijenta
Na slikama 6.2.2.6. ai b dati su obrasci za unos podataka, od strane ljekara i sestre, za
generisanje potvrde o smrti.
Slika 6.2.2.14: Potvrda o smrti – a) ljekar, b) sestra
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
95
6.3. Analiza dosadašnjih istraživanja u svijetu
6.3.1. AMS – American Medical Software - prikaz
Opšti podaci
Softver je razvijen od strane firme AMS – American Medical Software, Edwardsville,
Illinois, USA. Interesantan je podatak, objavljen na njihovom zvaničnom sajtu da su po
godišnjem rastu profita među prvim firmama u saveznoj državi Illinois, a isključivo područje
rada im je razvoj medicinskog softvera. U firmi je između ostalih, zaposleno i oko 50 doktora
specijalizovanih za razna područja medicinskog softvera.
Karakteristike implementiranog softvera porodične medicine
Kroz forme na slikama 6.3.1.1 – 6.3.1.18 prokazane su osnovne karakteristike AMS
softvera.
Slike 6.3.1.1 prikazuju zdravstveni karton pacijenta . U njega su uključeni osnovni i opšti
podaci o pacijentu, istorija važnih događaja, praćenje testova i medicinska slikanja. Za ovu vrstu
kartona može se reći da istovremeno predstavlja preglednu formu, koja obezbjeđuje istorijski i
trnutni uvid u stanje i tretmane pacijenta, i vrsta menija, koji daje mogućnost dodatnih
pretraživanja i zapisivanja daljih aktivnosti.
Slika 6.3.1.2, AMS kreiranje makroa i šablona obezbjeđuje sve potrebne šablone za zapis
pojedinih medicinskih aktivnosti počevši od otvaranja (kreiranja) novog kartona pacijenta do
otvaranja pojedinih formi za pojedine procese i faze medicinske njege.
Slika 6.3.1.3 prikazuje glavni meni, osnovnu – ulaznu formu, za AMS softver. Obezbjeđuje
zapisivanje svoih aktivnosti u ordinaciji, kako medicinskih tako i administrativnih, uključujući
pitanja vezana za zdravstveno osiguranje i plaćanja zdravstvenih usluga.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
96
Slika 6.3.1.1-1.: AMS zdravstveni zapis pacijenta
Slika 6.3.1.1-2.: AMS elektronski medicinski zapisi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
97
Slika 6.3.1.2.: AMS kreiranje makroa i šablona – otvaranje novog zapisa
Slika 6.3.1.3.: AMS sistem za upravljanje radom medicinske ordinacije
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
98
Na slici 6.3.1.4 prikazan je AMS palmtop kao pomoćno mobilno sredstvo za
produktivniji mobilni rad medicinskog osoblja. Njime se obezbjeđuje efikasniji rad doktora na
terenu i prilikom posjeta pacijentima u kući.
Slika 6.3.1.4.: AMS palmtop – Mobilno upravljanje aktivnostima doktora
Na slici 6.3.1.5 prikazan je integrisani tzv. Menadžment Plus sistem kojim se integrišu
četiri nezavisna modula AMS softvera:
AMS sistem elektronskih zapisa pacijenta,
AMS sistem zakazivanja posjeta,
AMS sistem za medicinski menadžment,
AMS ručni PC modul
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
99
Slika6.3.1.5.: AMS sistem PLUS – integracija aplikacija
Na slikama 6.3.1.6 – 6.3.1.15 prikazane su forme za podršku i upravljanje posjetama:
planiranje i procesiranje posjeta, registar posjeta, pretraživanje posjeta, zakazivanje posjeta,
pronalaženje naredne posjete, raspored rada i zakazanih posjeta za pojedinog doktora.
Slika 6.3.1.6.: AMS modul – planiranje i procesiranje posjeta
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
100
Slika 6.3.1.7.: AMS registar zakazanih posjeta
Slika 6.3.1.8.: AMS pretraživanje zakazanih posjeta
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
101
Slika 6.3.1.9.: AMS raspored zakazanih posjeta
Slika 6.3.1.10.: AMS podrška zakazivanju posjeta
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
102
Slika 6.3.1.11.: AMS plan posjeta i rada doktora
Slika 6.3.1.12.: AMS dnevni raspored rada doktora
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
103
Slika 6.3.1.13.: AMS zakazivanje posjeta
Slika 6.3.1.14.: AMS informacije o posjetama
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
104
Slika 6.3.1.15.: AMS ažuriranje posjeta
Slika 6.3.1.16.: AMS recept – propisivanje lijekova
Forma na slici 6.3.1.16 je podrška propisivanju lijekova. Istovremeno predstavlja obrazac
za propisivanje lijekova i registar – istoriju propisivanja.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
105
Na slici 6.3.1.17 prikazan je AMS modul za medicinska slikanja, koji je podržan sa
odgovarajućim alatima za procesiranje medicinskih slika. Na slici 6.3.1.18 prikazuje se forma za
unos i praćenje stanja vitalnih zdravstvenih parametara.
Slika 6.3.1.17.: AMS modul za medicinska slikanja
Slika 6.3.1.18.: AMS praćenje stanja
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
106
6.3.2. PHR – Personal Health Record - prikaz (Euromed Project, 33-37)
Opšti podaci
Softver je razvijen na Univerzitetu Joensuu, Finska u okviru projekta Evropske Unije:
Euromed Project. U okviru projekta učestvovali su i univerziterti iz Rima, Atine, Bukurešta.
Osnovni cilj EUROMED projekta bio je da se istraže pacijent – centrirane opšte zdravstvene
informacione potrebe i projektuje i predloži takva struktura personalnog zdravstveng zapisa
(PHR – Personal Health Record), internet podržanog i dostupnog svim zainteresovanim
(ovlaštenim) u procesu njege do uključujući i samog pacijenta.
Karakteristike implementiranog softvera porodične medicine
Na slikama 6.3.2.1 – 2.18 prikazane su karakteristire EUROMED PHR softvera.
Osnovna specifičnost, u odnosu na druge, je njegova Internet usmjerenost i mogućnost pristupa,
ne samo ovlaštenom doktoru porodične medicine nego i drugim zdravstvenim profesionalcima i
ostalim zainteresovanim (pacijent, provajder zdravstvenog osiguranja i sl.).
Na slici 6.3.2.1 prikazani su PHR Web linkovi, koji mogu biti korisni kako doktoru tako i
pacijentu za „drugo mišljenje“. Slike 6.3.2.2 prikazuju početne PHR forme sa osnovnim
podacima o pacijentima i mogućnošću izbora postojećih PHR zapisa.
Slika 6.3.2.1.: EUROMED PHR Web linkovi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
107
Slika 6.3.2.2-1.: EUROMED PHR lični podaci pacijenta
Slika 6.3.2.2-2.: EUROMED PHR lični podaci pacijenta
Na slici 6.3.2.3 prikazana je “filozofija” PHR formi i daju se objašnjenja pojedinih
segmenata sa stanovišta kliničke domene.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
108
Slika 6.3.2.3.: EUROMED PHR struktura – objašnjenja
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
109
Na slici 6.3.2.4 daju se PHR podaci o osiguranju pacijenta
Slika 6.3.2.4.: EUROMED PHR podaci o osiguranju
Slika 6.3.2.5 prikazuje informacije o tekućim liječenjima i ordiniranim lijekovima.
Slika 6.3.2.5.: EUROMED PHR tekuća liječenja - lijekovi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
110
Slike 6.3.2.6 prikazuju istoriju pacijenta i porodičnu istoriju za izabranog pacijenta.
Slika 6.3.2.6-1.: EUROMED PHR medicinska istorija - registar
Slika 6.3.2.6-2.: EUROMED PHR porodična istorija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
111
Slike 6.3.2.7 i 6.3.2.8 prikazuju registar i detalje posjeta i hospitalizacija sa prikazom
vitalnih znakova i razloga u obliku sažetka (izvatka!). Istovremeno se, biranjem, mogu dobiti
dodatne šire informacije o pojedinim testiranjima
Slika 6.3.2.7.: EUROMED PHR registar posjeta i hospitalizacija
Slika 6.3.2.8.: EUROMED PHR detalji posjeta i hospitalizacija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
112
Na slici 6.3.2.9 daje se pregled medicinskih kontakata u vidu podsjetnika – adresara.
Slika 6.3.2.9.: EUROMED PHR medicinski kontakti
Slik3 6.3.2.10 i 6.3.2.11 prikazuju registar – istoriju uslova i problema pacijenta. U tom
smislu daje se kratak naziv (opis) problema sa datumom, status, dijagnoza i kratak komentar.
Može se prikazati pojedinačno stanje problema ili zbirno (registar). Nadalje se za izabrano stanje
može ostvariti uvid u pokrenute aktivnosti.
Slika 6.3.2.10.: EUROMED PHR tekući uslovi i problemi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
113
Slika 6.3.2.11.: EUROMED PHR registar tekućih uslova i problema
Slika 6.3.2.12 daje se profil, u vremenu, vitalnih znakova kao što su: krvni pritisak, puls,
respiratorna funkcija, temperatura, težina, visina, kardiovaskularni sistem itd.
Slika 6.3.2.12.: EUROMED PHR profil vitalnih znakova
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
114
PHR sistem ima posebno kvalitetno razrađenu podršku za dijagnostiku i testove, što je
prikazano na slikama 6.3.13. Uz mogućnost izbora od preko dvadesetak testova i dijagnostičkih
pretraga posebno se prikazuju (indiciraju) narmalne, pozitivne, niske i visoke vrijednosti
rezultata testova.
Slika 6.3.2.13-1.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Slika 6.3.2.13-2.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
115
Slika 6.3.2.13-3.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Slika 6.3.2.13-4.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
116
Slika 6.3.2.13-5.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Slika 6.3.2.13-6.: EUROMED PHR dijagnostika i testovi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
117
Osim kvalitetne podrške grafičkim i foto zapisima u formama za dijagnostiku i testove,
posebna podrška medicinskim slikanjima i procesiranju medicinskih slika daje se u PHR-u
zahvaljujući implementiranom DICOM standardu (slika 6.3.2.14)
Slika 6.3.2.14.: EUROMED PHR medicinska slikanja
Slika 6.3.2.15.: EUROMED PHR tretmani i terapije
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
118
Slika 6.3.2.15 daje formu za unos i pregled (praćenje) medicinskih tretmana i terapija. Na
slici 6.3.2.16 prikazuju se imunizacije, a slika 6.3.2.16 prikazuje preventivne i ostale medicinske
aktivnosti.
Slika 6.3.2.15.: EUROMED PHR imunizacije
Slika 6.3.2.16.: EUROMED PHR ostalo
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
119
Na slikama 6.3.17 – 6.3.18 prikazuju se forme za urgentne kontakte, telefone i komunikacije.
Slika 6.3.2.17.: EUROMED PHR urgentni kontakti i telefoni
Slika 6.3.2.18.: EUROMED PHR komunikacije
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
121
6. 4. Razvoj elektronskog zdravstvenog zapisa (EZZ)
6.4.1. Uvod
Kliničari postaju sve svjesniji prednosti kompjuterskih mogućnosti u podršci kliničkoj
praksi. Očiti primjeri toga su menadžment kompleksnih oboljenja, klinički pregledi i automatsko
generisanje različitih izvještaja. Porast kompleksnosti zdravstvenih servisa znači da menadžeri
trebaju veći pristup agregiranim informacijama o procesima kliničke njege. Nažalost, trenutno
rapoloživi kompjuterski sistemi, u bolnicama i domovima zdravlja, porodičnoj medicini, kao i u
privatnoj praksi, a posebno koncepti na kojima je zasnovano modeliranje tih sistema, ne mogu
odgovoriti savremenim potrebama i izazovima.
Zbog toga se nameće potreba razvoja jedinstvenog elektronskog zdravstvenog zapisa
(EHR – Electronic Health Record) koji će biti široko prihvaćen za upotrebu. Informaciono
okruženje u kojoj se takva arhitektura može koristiti uključuje sva mjesta sposobna da kreiraju i
održavaju klinički vezane podatke. Pod pojmom klinički ne podrazumijeva se ustanova ili
organizaciona cjelina, već prije svega sve one medicinske aktivnosti direktno vezane za
pacijenta. To ne znači da se ostale zdravstvene aktivnosti zanemaruju. Naprotiv ovakav stav
proizlazi iz autorovog praktičnog iskustva i uvjerenja i potvrde kroz širu literaturu da je klinički
(medicinski) orjentisan elektronski zapis osnovno skladište informacija i za javno zdravstvo,
zdravstveni menadžment, zdravstvene financije i za opšte vođenje zdravstvene politike.
6.4.2. Pozadina
6.4.2.1. Koncepti i terminologija
1. Arhitektura
“Podaci su riječi i/ili brojevi koji imaju posebno značenje. Podaci izvode svoje značenje
iz preciznih naziva (imena) i definicija. Informacije su podaci organizovani i aranžirani tako da
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
122
prenesu znanje”66. Organizacija podataka je ta koja prenosi znanje. Ova organizacija se naziva
struktura ili arhitektura.
2. Elektronski zdravstveni zapis - EZZ (EHR - Electronic Health Record)
Zdravstveni zapis su iskazane informacije ili činjenice, stavljene u pisanu, slikovnu ili
elektronsku formu sa značenjem sačuvanog i komunikativnog znanja. Ovdje je upotrebljen izraz
Elektronski zdravstveni zapis sa ciljem da se naglasi zapisivanje zdravstvenih podataka,
informacija i znanja u elektronskog formi. Napušten je izraz karton (u smislu elektronski
zdravstveni karton) koji je jedno vrijeme bio u upotrebi, da se naglasi da informacije mogu biti
zapisane i na nekom drugom mediju a ne samo papiru.
3. Arhitektura Elektronskog zdravstvenog zapisa
Pod arhitekturom zdravstvenog zapisa ne podrazumijevaju se samo podaci nego i njihova
organizacija koja obezbjeđuje da se prenese njihovo puno značenje.
Ove informacije se mogu dati kao slobodan tekst ili unutar progresivne fine granulacije
koncepata i konstrukcija da bi se obezbedila veza značenja i konteksta podataka zapisanih u
vremenu i mjestu i od strane pojedinačnih kliničara. Osim navedene semantičke arhitekture,
posebno se mora istražiti i definisati i sintaksna struktura zapisa u elektronskoj fomi. U tom
smislu i u terminologiji softverskog inženjerstva elektronski zdravstveni zapis ima logičku i
fizičku arhitekturu.
6.4.2.2. Metodologija projektovanja
Analiza dosadašnjeg razvoja pokazala je da je dosadašnja metodologija razvoja bila
veoma opterećena javno zdravstvenom domenom, menadžment domenom i domenom
softverskog inženjerstva, te da je dosegla svoj maksimum i iscrpila svoje mogućnosti. Na bazi
iskustava GEHR projekta67, EUROMED projekta68 i openEHR projekta69 razvija se posebna
metodologija analize kliničke domene, definisanja kliničkih informacija i medicinskog znanja i
projektovanja informacionog sistema porodične medicine.
66 Deliverable 19,20,24, 1995, GEHR Architecture, GEHR Project 67 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project 68 Euromed Project, 1999, Paperless hospitals waver between PC network and “bonsai computer”solutions, VMW Magazine, No. 1. 69 GEHR Australia project. http://www.gehr.org. Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
123
6.4.2.3. Granice domene elektronskog zdravstvenog zapisa
Implementacija EZZ mora slijediti jednu od dvije potpuno različite strategije:
preslikani koncept papirnog zapisa (zdravstvenog kartona),
kreirati novi koncept virtuelnog, distribuiranog zdravstvenog zapisa.
Ovaj zadnji, nastao zahvaljujući napretku u telemedicini i informatici uopšte, obezbeđuje
postojanje samo jednog, distribuiranog, virtuelnog zdravstvenog zapisa za svakog pacijenta
pojedinačno, predstavljajući agregaciju svih podataka o svakom pojedinačnom pacijentu. Razni
zdravstveni profesionalci mogu imati posebne pristupe i poglede na takve podatke, saglasno setu
predefinisanih pravila pristupnih prava i bezbjednosnih i zaštitnih mjera. Takav virtuelni koncept
(zapis) nije nužno vezan za jednu lokaciju (ustanovu), iako je u konceptu porodične medicine
vezan za izabranog porodičnog doktora kao zakonski odgovornog zdravstvenog profesionalca.
Međutim, to ne znači da neka druga zdravstvena ustanova (dom zdravlja, bolnica, klinika,
dijagnostički centar) ne može imasti „svoj“ EZZ. Suština je obezbjeđenja dostupnosti (pod
zakonskim uslovima) svim zdravstvenim profesionalcima cijelog ili dijela EZZ, bez obzira na
vrijeme i mjesto.
Raniji pristup podrazumijevao je da se EZZ koristi od strane jednog profesionalca ili tima
profesionalaca, za upravljanje individualnim podacima pacijenta. U ovom konceptu mogu
postojati različiti zapisi za svakog pacijenta. Pacijent može imati, na primjer, jedan zapis kod
svog porodičnog doktora a jedan u bolnici. Na taj način, kao i kod zdravstvenog kartona, podaci
su selektovani, organizovani i autorizovani od strane jednog zdravstvenog profesionalca koji ih
je upisao dok je bio odgovoran za njegu jednog pacijenta. Ovaj koncept personalnosti i
personalnog upravljanja zapisom (ili jedan dijeljen na nivou lokalnog tima) je implicitno
uključen u EZZ zahtjeve, na primjer:
razlozi za kliničke odluke moraju biti očigledni iz zapisa (šta je urađeno i zašto),
rezultati ispitivanja moraju biti provjereni od strane odgovornog kliničara prije nego
se unesu u zapis,
zapis mora biti struktuiran na način da sačuva originalno značenje informacija,
zapis ne smije naturati vrijednosti kliničke prakse jednog društva drugome,
EZZ se mora prilagoditi i visoko struktuiranim i neformalnim metodama zapisivanja
informacija.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
124
Očigledno je da zdravstveni profesionalci zahtijevaju lokalne, fleksibilne, visoko
adaptibilne elektronske zdravstvene zapise. EZZ arhitektura ima upravo takve karakteristike.
6.4.3. Zahtjevi korisnika
6.4.3.1. Uvod
EZZ arhitekturni formalizam razvijen je kao posljedica ekstenzivnog istraživanja
zahtjeva kliničkih korisnika i tehničkih zahtjeva da bi se zatim inkorporirali u funkcionalne
zahtjeve. U tom cilju analizirano je stanje postojeće prakse kod nas. Posebna pažnja u analizi
usmjerena je u izvođenje seta zahtjeva na raznim ključnim poljima:
a. zahtjevi za iscrpno zapisivanje konsultacija sa pacijentima za širi opseg disciplina u
primarnoj i sekundarnoj zdravstvenoj zaštiti, uključujući i specifične potrebe različitih
multimedijalnih tipova podataka, za pristup kodiranim terminskim setovima i zahtjev za
prilagodljivost strukturiranom unosu i slobodnom tekstu;
b. zahtjevi za portabilnost zdravstvenih zapisa između različitih institucionalnih sistema
nezavisno od hardverske konfiguracije, operativnih sistema ili aplikacija na tim mjestima,
i nezavisnost od originalnog jezika i korištenog terminskog seta;
c. zahtjevi za komunikacijom i spajanjem zdravstvenih zapisa između kliničara uključenih u
dijeljenje zdravstvene njege pacijenata, bez obzira da li preko telekomunikacione mreže
ili povremenim konektovanjem uređaja kao što je smart kartica;
d. etička, medicinsko-pravna i pitanja zaštite koja se pojavljuju korištenjem EZZ kao
jedinog medijuma za zapisivanje i pohranjivanje informacija vezanih za pacijenta,
uključujući ovo i u arhitekturu EZZ i u normativni okvir koji moraju podržati legitimnu
upotrebu EZZ;
e. edukacione potrebe na pre- i post- registracionom nivou (i za studente i za specijalizante,
i druge profesionalce na edukaciji) da bi se obezbedila klinička energija za široko
korištenje ovih tehnologija, što bi, između ostalog, trebalo razultovati lakšim
upravljanjem potrebnim promjenama u zdravstvenim informacijama.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
125
Ovdje su dati izvedeni zahtjevi koji obezbjeđuju bitnu osnovu iz koje je razvijena
arhitektura. Posebno su istraživani i analizirani zahtjevi za portabilnošću. Istraživani su problemi
praćenja tekuće raznovrsnosti kompjutera, mreža, formata podataka, komunikacionih protokola i
aplikacionih programiranja. Praćeni su trendovi i dalji rad standardizacionih tijela i implikacije
na zdravstveni zapis. Kao jedino racionalno nametnulo se usvajanje formalnog objektnog
modeliranja kao pristupa za izražavanje EZZ arhitekture da bi svi ovi problemi bili riješeni, a
posebno da bi se uspostavila potrebna nezavisnost a istovremeno i saradnja između kliničke i
inženjerske domene.
Ekstenzivno su istraženi portabilni aspekti jezičkih barijera i prevoda i odavde proizašle
preporuke inkorporirane su u EZZ arhitekturu, s obzirom na buduće EU okruženje.
Zahtjevi za komunikacionim kapacitetom preuzeti su iz GEHR projekta EU i dati su kroz
razvijajuće poslove standardizacije na polju pohranjivanja, manipulacija i telekomunikacije
podataka. Sve to uticalo je na preporuke za EZZ format za razmjenu (ovaj format je analogan
GEHR Exchange Format).
Detaljno su istraženi zahtjevi za pohranjivanje i transmisiju raznih tipova podataka
uključujući i kliničke setove podataka, laboratorijske podatke, podatke o prepisivanje lijekova,
radološke podatke i bio signale. U mnogim slučajevima standardi se još razvijaju i da bi se
obezbijedio uticaj budućeg razvoja i novih tipova podataka za EZZ usvojen je generički pristup
za povezivanje tog mnoštva podataka.
Klinički zahtjevi dati su objedinjeno u funkcionalnoj kliničkoj specifikaciji za sisteme
zdravstvenih zapisa. Ovdje su uključene preporuke za organizacionu strukturu ulaza
zdravstvenih zapisa i preporuke za bezbjednost očuvanja kliničkog značenja i odgovornosti.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
126
6.4.3.2. Zahtjevi za kliničku sveobuhvatnost
6.4.3.2.1. Kontekst kliničkih zapisa
Klinički kontekst istraživan je kroz analizu 500 zdravstvenih kartona (papirnih), a
odnosio se na primarnu zdravstvenu zaštitu (Dom zdravlja).
Važno je reći da ovi zahtjevi obuhvataju široko polje i da je zbog tog potrebno odrediti
relativne prioritete i kompromise za izbor u arhitekturu kliničkih zapisa. Prioriteti za EZZ vezani
su za uvjerenje da je klinički zapis najpotrebniji i mora biti najdostupniji onda kad član kliničkog
osoblja pruža njegu ili zapisuje njegu koju daje u konsultacijama. Prema tome kompromis uvijek
mora biti usmjeren prema nuđenju najviše mogućih relevantnih informacija za individualnog
profesionalca kad njeguje pacijenta. Drugim riječima, EZZ mora biti prilagođen zahtjevima
kliničara koji je u neposrebnom kontaktu sa pacijentom. Tek je sekundarna uloga EZZ za
javnozdravstveno izvještavanje.
Zapisivanje zdravstvenih informacija je selektivno i uvijek uključuje kompromise,
prvenstveno zbog vremenskih i prostornih ograničenja. Trebamo biti svjesni opasnosti da rast
entuzijazma za boljom organizacijom i većom statističnošću korisnog dokumenta može dovesti
do značajnog povećanja humanog faktora koji je uključen u njegovu kreaciju. Drugim riječima
zapis i zapisivanje mora biti podređeno uvjerenju odgovornog kliničara da na najbolji mogući
način pruža njegu pacijentu. U tom smislu moraju se postavljati i zahtjevi za širinom i dubinom
informacija.
Na slici 6.4.2.1. grafički je predstavljen problem konteksta elektronskog zdravstvenog
zapisa. Kako se sa slike vidi na zdravstveni zapis utiče kontekst individualnih konsultacije,
odgovornost zdravstvenog profesionalca, dijeljena njega, proces konsultacije sa drugim
kliničarima, sistematizacija medicinskog znanja, „kretanje“ informacija, funkcija i komunikacija
EZZ, korištenje EZZ od strane drugih profesionalaca, razvoj u vremenu, zdravstveni
menadžment, epidemiologija i javno zdravstvo i sistemski inženjering.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
127
Slika 6.4.3.2.1: Kontekst kliničkog zapisa
EZZ zapis koristiće osoblje edukovano u raznim disciplinama, radeći na raznim radnim
mjestima, na raznim lokacijama i u raznim jezicima. Arhitektura mora olakšavati pohranjivanje
zapisanog na raznim lokacijama i obezbjediti razmjenu formata između heterogenih sistema.
Arhitektura zapisa mora se prilagođavati tekućem rastu sistematizacije medicinskog znanja. To
uključuje pitanja terminologija, klasifikacija i fundamentalnog razumijevanja bazičnih
medicinskih nauka i njihovih kliničkih korelata. Za datu upotrebu zapisa na planu individualnih
konsultacija kliničar/pacijent, jasno je da arhitektura zapisa mora biti podržana procesima
kliničke njege i zahtjevima za pristup informacijama. Moraju se uzeti u obzir i široke potrebe za
komunikacijama zapisa koji mora premošćavati sve aspekte servisa zdravstvene zaštite i kroz
regionalne i kroz nacionalne granice.
EZZ mora prihvatati tri područja promjena; u vremenu, u prostoru i u kliničkoj
perspektivi. Zapis evoluira postepeno tokom cijelog života jedne osobe a porodični zapisi kroz
generacije. Poznato je da se zdravstvene potrebe ljudi mijenjaju i evoluiraju u vremenu kao što
se mijenjaju medicinska praksa, ekonomski i socijalni okvir unutar kojeg se medicina praktikuje.
EZZ će se razvijati unutar konteksta tekućih tehnologija i sistema. EZZ mora odgovoriti
javnim potrebama i prioritetima koji idu ispred personalne zdravstvene zaštite i koji moraju biti
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
128
raspravljeni unutar epidemiološkog i javno zdravstvenog konteksta. Evolucija rješenja
zahtjevaće rad na svim poljima ali i unutar cjeline EZZ, što govori o snazi i ograničenjima da se
to dostigne ali i o šansama koje se javljaju iz novog razvoja.
6.4.3.2.2. Istorijska pozadina EZZ
Neki najstariji sačuvani primjeri medicnskih zapisa na papirusu datiraju još iz drevnog
Egipta, koji su sardžavali detalje o hirurgiji i prepisivanju lijekova. Uvijek je postojala potreba
da se uspješne procedure ili uputstva zapisuju ili prenose usmenom tradicijom. Tokom prošlog
vijeka bilo je mnogo pokušaja da se utiče na prikupljanje podataka unutar institucija, ali su oni
uglavnom propadali zahvaljujući shvatanju da se mora zaštititi sloboda pojedinog kliničara. U
zabilješkama iz 1923. godine stoji: „Sa naučnog stanovišta gledano uzeti zapisi imaju veliki
nedostatak jer nemaju zapis o pacijentu.“70
Objavljujući „Medicinski zapisi, medicinska edukacija i njega pacjenata“ 1969. godine,
Weed71 je uveo metod struktuiranog zapisa, tzv. problemski orjentisan medicinski zapis (POMR
– Problem Orijented Medical Racord). To je bio format za kliničko zapisivanje koji se sastojao
od problem liste, baze podataka (istorija, fizikalna ispitivanja, laboratorijski nalazi), a pisan
odvojeno za svaki problem, plan (dijagnostika, terapija, edukacija) i dnevne zabilješke o stanju
(tzv. SOAP – Subjective, Objective, Assessment and Plan). Međutim, POMR nije široko
prihvaćen prije svega jer je zahtijevao mnogo vremena za primjenu.
Kako su i na primarnom i na sekundarnom nivou organizacije zdravstvene zaštite
postajale sve kompleksnije, pojavila se potreba da zabilješke, koje su služile kliničaru pojedincu
kao pomoćna memorija, postanu važno komunikaciono sredstvo između kliničara. Uključenje
raznih profesija u zdravstvenu zaštitu i bolje razumijevanje međusobnih veza fizičkih,
psiholoških i socijalnih faktora dovelo je do toga da zabilješke postanu ogromna skladišta
podataka sa malom strukturom za olakšanje njihovog procesiranja.
Kako je proces humanog shvatanja postajao razumljiviji postalo je očigledno da logičko
razmišljanje koegzistira sa nedovoljno dobro izučenim „intuitivnim“ procesima. Oba moda,
mišljenje i razumijevanje važni su za donošenje medicinskih odluka. Ovaj pogled u spoznajne
70 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project 71 Weed L., 1969, Medical Record, Medical Education and Patient Care, Cleveland OH, Case Western University Press
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
129
procese vodi do tekuće situacije gdje postoji očigledan paradoks između sve veće potrebe za
struktuiranim podacima, koji se koriste u logičkom načinu izvođenja zaključaka i potrebe za
„narativnim podacima“. Ovu potrebu za vrijednostima i pričom od pacijenta istraživala je
Kathryn Montgomery Hunter u „Doktorskim pričama“72. Na sličan način i autor je analizirao
postojeće zdravstvene kartone. Pokazano je da doktor može odrediti bolje liječenje ako ima
istoriju i medicinski opis nego bez toga. Time je dokazana koegzistencija obe vrste podataka.
Strukturni pristup obezbjeđuje sigurnost da su sve potrebne informacije prisutne za pravilno
odlučivanje. Međutim, unutar svake strukture mora uvijek postojati mogućnost opisa događaja
od strane doktora (i pacijenta), a ne samo u procesiranoj formi, i mogućnost zapisivanja
podataka čiji značaj ne mora biti odmah vidljiv.
6.4.3.2.3. Klinička kompetentnost i klinički zapis
Klinička kompetentnost je srce cijele medicinske prakse; osnovni zahtjev je da zdravstveni
zapis mora omogućiti izražavanje kompetentnosti kliničara koji ga kreira. Posebne komponente
kompetentnosti uključuju:
konzistentnu sposobnost za izbor i izvršenje zadataka angažovanjem intelektualnih, psiho-
motornih i interpersonalnih sposobnosti i vještina:
za obezbjeđenje kurativne i rehabilativne njege,
za promociju zdravlja,
za organizaciju preventivnih aktivnosti,
za planiranje, organizaciju i evaluaciju zdravstveno edukativnih aktivnosti,
za saradnju sa drugim agentima društvenog razvoja,
za participaciju u istraživanjima,
za menadžiranje vlastitim uslugama/resursima,
za obučavanje drugih članova zdravstvenog tima,
za učešće u vođenju a ponekad i vođenje zdravstvenog tima,
za uključenost u samoučenje,
za uključenost u samoocjenjivanje i osiguranje kvaliteta.
konzistentnu demonstraciju odgovarajućih moralnih i ličnih atributa:
poštenje,
72 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
130
samosvijest,
predanost,
poštovanje pacijentove autonomije,
povjerljivost.
6.4.3.2.4. Uloga zdravstvenog zapisa
Zdravstveni zapis je važan alat za podršku kvaliteta kliničke njege. Ovdje se daje lista
uloga prema GEHR73, GEHR Australia project74 i E-zdravstvo75:
Osnovna forma istorijskog prikaza,
Zapis preventivnih mjera,
Podsjetnik o uočenim zdravstvenim problemima i planiranim akcijama,
Identifikacija odstupanja od očekivanog trenda,
Obezbjeđenje pravnih izvoda,
Podrška kliničkim istraživanjima,
Povećanje efikasnosti zdravstvenih profesionalaca,
Podrška kontinuiranom profesionalnom vrednovanju,
Podrška medicinskoj edukaciji,
Prilagođenost podršci odlučivanju,
Pristup bazama medicinskog znanja,
Pomoć za pregled stanja i izvještavanja,
Prilagođenost budućem razvoju.
Mnoštvo nacionalnih zdravstvenih servisa širom svijeta postavlja i druge zahtjeve na
zdravstveni zapis. Tako se daje mogućnost uključenja i drugih zainteresovanih strana, kao:
sami pacijenti i njihovi opunomoćenici,
kliničari u preventivnim i predviđajućim ulogama,
grupe kliničara koje rade na primarnom i sekundarnom nivou,
paramedicinske kolege koje rade sa pacijentom,
kliničko i vjersko ili istraživačko osoblje za kliničku reviziju, osuguranje kvaliteta za
pojedinca ili odjel (ustanovu),
73 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project 74 GEHR Australia project. http://www.gehr.org. Pristup 28.02.2009. 75 Tanjga R., 2004, E-zdravstvo: Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike Srpske, ISA, elektronsko izdanje, Banja Luka
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
131
bolnički menadžeri i pružaoci zdravstvenih usluga (zdravstveni autoriteti ili
osiguranje) za kvalitet osiguranja,
pravni savjetnici pacijenata i kliničara,
kliničari istraživači,
studenti i profesori medicine,
nosioci razvoja komercijalnih proizvoda za marketinška istraživanja (na primjer,
farmaceutska industrija),
osiguravajuće kompanije za određivanje plaćanja ili uračunavanje rizika,
političari i zdravstveni ekonomisti (i novinari!).
6.4.3.2.5. Priroda kliničkih podataka
Kompleksnost
Kompleksna priroda kliničkih podataka može se uočiti i na jednostavnom primjeru
mjerenja i zapisivanja krvnog pritiska koji može biti zapisan u raznim numeričkim i atributivnim
formama do uključujući i zapise kao što su neizmjeren, neupisan itd.
Krvni pritisak se može mjeriti u raznim pozicijama (ležeća, sjedeća, stojeća), na raznim
mjestima (ruka, noga) i sa raznim metodama (sfigmomanometar, intra-arterijalno) koje mogu biti
dodatno specificirane (na primjer, veličina mandžete). Takođe, može biti važan opis stanja
pacijenta za vrijeme konsultacija (mjerenja). Specijalistički centri i istraživački projekti mogu
zahtijevati dokumentaciju o ekstra informacijama koje ne mogu biti unaprijed predvidive.
Svi ovi dodatni atributi krvnog pritiska mogu imati klinički značaj i trebaju biti dokumentovani u
zapisu. Oni mogu sadržavati i način interpretacije onog što se pročita i EZZ arhitektura to mora
omogućiti. Mnogi zdravstveni podaci mogu, s vremena na vrijeme, zahtijevati zapisivanje
struktura, koje mogu varirati zavisno od institucije i vremena.
Izvjesnost i preciznost
Svi zapisani tipovi podataka nose sa sobom neki stepen neizvjesnosti. To se odnosi na
sve informacije a posebnno na kliničke nalaze i interpretacije. Upotreba jezika za opis
neizvjesnosti često je dvosmislena.
Često je važno imati stav za razrješenje ili rizik za neke situacije kod zapisivanja nađenog
stanja i to može biti jedina osnova za odlučivanje. Idući u smjeru kompjuterizacije, od EZZ će
se zahtijevati izraženo prepoznavanje ovih aspekata kliničkih informacija.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
132
Različitost tipova podataka
Zdravstveni zapis je napravljen kao kolekcija unosa, koji su do sada obično pisani u
papirnim zapisima, često u formi opisnih podataka. Unutar njih ima mnogo skraćenica. Neki
termini kao „akutni infarkt miokarda“ postali su standardni u upotrebi i uneseni su u terminske
setove. Mnogi medicinski podaci imaju numeričke vrijednosti (na primjer, težina, holesterol u
serumu) i u tim slučajevima je veoma važno precizno notiranje.
Kliničari često prave crteže da opišu nađene abnormalnosti - to je često skraćen način
zapisivanja. Vezano s tim je i upotreba simboličkih dijagrama kao skraćeni koncept. Neki
specijalisti, kao oftalmolozi, imaju visoko stilizovane simbole i crteže s kojima komuniciraju
unutar specijalnosti. EKG i EEG se izražavaju kao analogni podaci, obično se pohranjuju u
grafičkom obliku, a mnogi testovi su danas u formi slike (X-zrake, ultrazvuk itd.).
Opseg metoda za prenos informacija nije statičan i evoluiraće sa razvojem medicine. EZZ
arhitektura mora obezbjediti da se kompletan opseg multimedijalnih podataka inkorporira u
zapis. Jednako važan dio tog procesa su i alati za zapisivanje i analizu ovih formi, koji se moraju
posebno kreirati.
6.4.3.2.6. Struktura medicinskog jezika
Postoji mnogo klasifikacionih sistema koji se koriste u medicini i zdravstveni zapis mora
omogućiti upotrebu bilo kojeg ili svih tih sistema. Oni su obično dizajnirani za posebne potrebe i
mogu se koristiti u posebnim ili opštim stanjima. Neki od problema sa svim ovim sistemima,
koje je lako uočiti, su:
svaka klasifikacija je samo primarno korisna specijalističkoj grupi za koju je
dizajnirana,
čak i korisnici unutar grupe mogu naći suviše rigidnosti ili trebaju odgovarajuću
obuku,
limitirani vokabulari ograničavaju prirodnu izražajnost i mogu značajno izobličiti
informaciju,
moguće su teškoće u povezivanju termina za dobijanje potpunog značenja,
moguć nedovoljan prostor u kodnom setu za buduće proširenje medicinskog znanja,
eventualna zastarjelost koncepata koji stoje iza strukture.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
133
Razvoj arhitekture EZZ treba podržati zapisivanje i komunikativnost podataka izvedenih
iz terminskih setova ali izbjegavati zamke u mnogim aktuelnim klasifikacionim sistemima.
6.4.3.2.7. Evolucija od papirnog zapisa
Bez obzira na nedostatke, papirni će zapis, u formi zdravstvenog kartona ili sličnoj, dugo
egzistirati. Međutim, već i u ovoj fazi veliki broj kliničara postaje svjestan prednosti
elektronskog zdravstvenog zapisa.
Lokacija zapisa
Papirni zapis može biti samo na jednom mjestu ili ih mora biti više. Elektronski zapis
može biti dostupan na više mjesta istovremeno. Ovo, između ostalog, znači da zapis treba biti
dostupan i za vrijeme kućne posjete u stanu pacijenta.
Lokacija informacija u zapisu
Kliničari su stalno pod pritiskom vremena i za vrijeme konsultacija imaju samo jednu ili
dvije minute za ažuriranje zapisa. Oni imaju stečenu sposobnost da uoče tačke „ispupčenja“ u
zapisu i koje su često van uobičajenog i često bez zaključka. Zbog toga i navigacija kroz EZZ
mora biti intuitivna koliko je to moguće i mora podržavati sposobnost kliničara da uoče istaknuta
mjesta i „abnormalnosti“.
Postoji trend rasta analitičkih alata dostupnih korisnicima za vrijeme unosa podataka,
uključujući i klasifikacije i kodne sisteme. Važno je naći balans između unosa strukturiranih
podataka kroz šablone i ostavljanja dovoljnog prostora za individualnosti i fine detalje.
Sveobuhvatnost
Zdaravstveni zapis sadrži ili referencira sve informacije za koje se smatra da su klinički
relevantne za njegu pacijenta. Mogućnost gledanja informacija sa raznih nivoa detalja takođe će
značiti da informacija mora biti sačuvana u zapisu bez uticaja trenutnog kliničkog obezbeđenja
njege. Na primjer, rezultat testa krvi može se gledati sa puno detalja u inicijalnom obliku, iako
može biti „skeniran“ kao „normalni“ u budućnosti, ili njegove individualne vrijednosti mogu biti
dostupne za grafički prikaz trenda na displeju.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
134
Jasnoća
Ponekad i u nekim lokacijama može se zahtijevati zdravstveni zapis sa čvrstim
protokolom, podrškom odlučivanju i menadžment planom, dok drugi kliničari mogu zahtijevati
jasne opise za prenos njihovih nalaza.
Dosljednost
Rector76 je definisao tri aspekta dosljednosti:
dosljednost za kliničku observaciju pacijenta
dosljednost za proces donošenja odluka
dosljednost za klinički dijalog.
Zdravstveni zapis mora u idealnom slučaju biti strukturiran da sačuva značenje
informacija kako su one originalno napisane, tako da se mogu razumjeti kad ih čita i bilo koja
druga osoba. Ukoliko su informacije re-prezentovane, na primjer sa jezičkim prevodom, čitalac
ih mora razumjeti i mora imati pristup originalu.
Dijeljenje medicinskih informacija
Najveća prediktivna prednost kompjuterizacije je mogućnost stvaranja različitih pogleda
na iste podatke, što omogućava raznim profesionalcima korištenje istih informacija i redukuje
potrebu za unos sličnih podataka u zapis više puta.
Adaptibilnost
Medicinska praksa u mnogim oblastima evoluira velikom brzinom. Stavovi o zapisivanju mogu
se dramatično mijenjati u kratkom vremenu a inovacije mogu voditi do totalno novih podataka
koji će se zapisivati u specijalizovanim centrima. Doktori i drugi radnici u zdravstvu prekrajaju
svoje zabilješke prema svojim potrebama i interesima što može predstavljati problem za
stavljanje tih informacija na raspolaganje drugima. Adaptibilnost je glavni zahtjev za bilo koji
papirni ili elektronski zdravstveni zapis.
Odgovornost autora
Široko je prihvaćeno da svaki unos mora imati atribute autora. Ono što je uneseno u zapis
mora biti istinit izvještaj o događajima kako je to zapisano od strane autora. Ako je potrebno
76 Rector A.L., Nowlan W.A., Kay S. at al., 1991, Foundations for an electronic medical record, Meth, Inform. Med., 30: 179-86.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
135
napraviti izmjene, mora se omogućiti prolaz i izvještaj za te izmjene individualno unutar
rigorozne procedure provjere.
Zaštita zapisa
Pristup i čitanje papirnih zapisa zaštićeno je mjerama ustanove. Svaki elektronski zapis
mora imati više stepeni zaštite pristupa. Mora postojati veoma sofisticirana procedura nadzora i
moguće je da zapis bude podijeljen na particije da bi se obezbjedila individualna pristupna prava.
6.4.3.2.8. Važnost zaštite podataka
Važno je naglasiti da bezbjednost mora biti viši zahtjev i to jest stvarno primarni interes
po mišljenju većine pacijenata, posebno u situaciji kad broj kompjuterizovanih zapisa pacijenta
raste.
Sistemi kompjuterizovanih pacijentovih zapisa imaju dva zahtjeva. Prvi, privatnost
pacijenta i provajdera zdravstvene njege mora biti zaštićena. Drugi, podaci i softver moraju biti
zaštićeni od namjerne i nenamjerne destrukcije. Ovi zahtjevi traže zaštitne mjere i na sistem i na
podatke. Predlažu se neke bezbjednosne mjere77,78:
Mora postojati transparentan metod za identifikaciju autora zapisa (elektronski
potpis),
Mora biti moguće ažurirati zapis ali ne smije biti moguće preimenovati ili izbrisati
prethodne unose kompletno,
Ako se zapis upotrebljava od strane velikog broja profesionalaca za razne svrhe mora
biti moguće zadržati izvjesne informacije sa opšteg pogleda,
Elektronski zdravstveni zapis mora biti zaštićen od nelegitimne upotrebe,
Mora postojati set informacija koje se zapisuju kod svakog unosa, što može
uključivati: vrijeme i datum, identifikaciju provajdera (personalni ID, ime, poziciju,
nivo kompetencije, fizičku lokaciju, telemedicinsku adresu), identifikaciju
upotrebljenog kodnog sistema, definiciju vlasništva nad informacijama i kome je
dozvoljen uvid u njih.
77 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project 78 Tanjga R, 2004, E-zdravstvo: Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike Srpske, ISA, elektronsko izdanje, Banja Luka
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
136
6.4.3.2.9. Preskripcija lijekova i njegovo uključenje u klinički zapis
Mogućnost pohranjivanja informacija o lijekovima u pacijentovom zapisu jedan je od
ključnih zahtjeva za EZZ projekt. Dodajmo da preskripcia nije jedna izolirana komunikacija
instrukcija između doktora i farmaceuta koji treba izdati lijek ili drugih koji su direktno uključeni
u suštinu pacijenta.
Sposobnost razmjene informacija o lijekovima mora biti osobina EZZ.
6.4.3.2.10. Uloga kliničkog zapisa u medicinskoj edukaciji
Veoma bitna karakteristika medicine je široka potreba za edukacijom na svim nivoima.
Zbog toga se i EZZ mora prilagoditi tim potrebama. Neki od ključnih edukacionih zahtjeva na
EZZ su:
Elektronski zdravstveni zapisi moraju podržati razvoje i edukaciju zdravstvenih
profesionalaca, a posebno u samoučenju i problemski orjentisanom učenju.
Elektronski zdravstveni zapisi moraju biti dostupni studentima već u ranim fazama
njihove edukacije.
Mora se postaviti odgovarajuća zaštita privatnosti, povjerenja i zaštite podataka.
Elektronski zdravstveni zapisi moraju biti posmatrani kao bogati izvori za analizu i
studiranje. Kliničari, epidemiolozi i edukatori moraju podsticati studente da uče
odatle.
Relacije između kvaliteta podataka i njege pacijenta moraju biti očigledne da podstiču
studente da imaju odgovornost prema podacima o pacijentu.
Mora postojati direktan pristup alatima za podršku odlučivanju i bibliografskim
bazama podataka.
Elektronski zdravstveni zapisi moraju biti u interakciji sa edukacionim softverom.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
137
6.4.3.2.11. Sumarni izvještaj o istraživanju
Studija papirnih zapisa u Domu zdravlja
Zaključci:
svaki profesionalac, unutar izvjesnih dijeljenih poslova, ima jedinstven pristup i
različite potrebe.
postoji mnogo sinonima u upotrebi u doktorskim zabilješkama i potrebna je njihova
raspoloživost da se napravi sistem prihvatljiv za individualne korisnike.
Naslovi, podnaslovi i sadržaj trebaju biti zamjenjivi međusobno.
Kliničke bilješke trebaju biti u stanju izraziti neizvjesnosti.
Studija upotrebe kompjuterizovanih zdravstvenih zapisa
Analizirana je upotreba kompjuterizovanih zdravstvenih zapisa u Domu zdravlja Srbac,
Dom u zdravlja Doboj, Domu zdravlja Laktaši i Domu zdravlja Gradiška i zaključeno da postoji
dobra standardizacija kad su u pitanju informacije zapisane u zdravstvenim kartonima. Ovo se
objašnjava činjenicom da postoji propisana forma kartona ali i višegodišnjom praksom doktora.
Istovremeno je zaključeno da praktično ne postoji standardizacija kad su u pitanju
kompjuterizovani zdravstveni zapisi u upotrebi. Postoji nešto što se ne može nazvati
standardizacijom nego težnjom da se u elektronsku formu preslikaju postojeći zdravstveni
kartoni.
Studija tekuće arhitekture zdravstvenih zapisa
Zaključci:
Kompjuterizovani zapisi moraju integrisati velik broj termina i njihovi brojevi i
kategorije moraju biti proširivi evolutivo i na koherentan način. Kompjuterizovani
zapisi moraju podržavati protokole. Neki kliničari će htjeti koristiti strukturiran
format za svoje konsultacije, drugi će zahtijevati mnogo otvoreniju formu za
konsultacije.
Ne smije biti gubitaka riječi ako je elektronski zapis korišten umjesto papira i olovke
za tekstualne podatke i potrebni su alternativni metodi za unos sa odgovarajućom
tastaturom da bi se skratilo vrijeme unosa.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
138
U elektronski zapis mora biti moguće uključiti i laboratorijske podatke, EKG zapise,
slike i crteže.
Klinički crteži moraju se inkorporirati u strukturu podataka na takav način da
informacija koju oni sadrže može biti prenijeta za komparativnu analizu pogodnu za
numeričke ili kodirane vrijednosti.
Moraju postojati sofisticirani statistički metodi za analizu i unutar individualnog
zapisa i za cijelu populaciju. Mogućnost analize podataka za vrijeme konsultacija sa
pacijentom uspješna je i popularna funkcija.
Mogućnost automatskog generisanja standardnih dokumenata popularna je funkcija.
Svaka grupa profesionalaca prateći pacijenta želi imati „pogled“ na pacijentov zapis,
koji im omogućava čitanje zabilješki u njihovom punom značenju. Međutim, oni će s
vremena na vrijeme željeti konsultovati zabilješke koje su napravili drugi
profesionalci. To mora biti dostupno.
Moraju postojati komunikacije i linkovi sa drugim informacionim sistemima.
Podaci o pacijentu nikad se ne smiju izgubiti. Treba obezbjediti alternativne
mehanizme pohranjivanja i čuvanja zapisa.
Istraživanje opsega medicinskog vokabulara u upotrebi
Zaključci:
Kliničarima mora biti omogućeno korištenje bogatog i varijabilnog vokabulara.
Pronalaženje termina mora se obezbjediti na korisnički pogodan način da se
minimiziraju rizici od gramatičkih grešaka i grešaka ukucavanja.
Skraćenice se mogu koristiti u standardnoj i široko prihvaćenoj formi, zbog čega ih
treba ponuditi u EZZ.
Mora biti prepoznatljivo da će odgovarajuće imenice i sinonimi predstavljati bitan dio
medicinskog teksta.
Istraživanje upotrebe crteža u kliničkom zapisu
Zaključci:
Crteži se obično koriste za prikaz kliničkih informacija kod jednog dijela specijalista.
Postoji široka paleta crteža u upotrebi.
Crteži se shvataju kao „brzi“ način zapisivanja informacija i bilo koji
kompjuterizovani metod mora biti brz i lak za korištenje.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
139
Crteži se često koriste u komunikaciji između kliničara i pacijenata.
Crteži su ponekad jedini zapis o Transakciji između kliničara i pacijenta i moraju biti
pohranjeni sigurno i transferabilno.
Procjena inkorporiranosti slika u klinički zapis
Dokazana je potreba i često i masovno korištenje slika u kliničkoj praksi. To znači da je
prisustvo slika u zapisu neophodno. Međutim, zbog mogućnosti generisanja velikog broja slika
većina kliničara se slaže da se prije stavljanja slike u zapis obezbjedi njeno prisustvo u nekoj
vrsti poštanskog sandučića (mailbox) i da ih pregleda odgovorni kliničar (na primjer porodični
doktor) prije nego ih trajno uključi u zapis.
6.4.3.3. Etički i pravni zahtjevi
Etička pitanja su fundamentalno važna jer u razvoju EZZ postoji rizik ozbiljne štete i za
pacijente i za kliničare koji su povezani sa EZZ i njegovim procesima. Međutim, rizik se može
minimizirati bez kompromisa u odnosu na upotrebljivost zapisa i pravila korištenja ako su i
tehnička izvedivost i moralnost odgovarajući.
Primarna svrha EZZ je dobit za pacijenta obezbjeđujući zapis koji podržava sadašnju
i buduću njegu od strane istog ili drugih kliničara.
Sekundarna svrha EZZ je da se obezbjedi medicinsko-pravni zapis njege, a prema
tome i podršku i demonstraciju kompetentnosti kliničara.
Postoji i tercijalna svrha RHCR (generacija podataka za programe javnog zdravstva i za
menadžment zdravstvenih usluga), međutim ona nikad ne smije biti kompromis na račun
primarne i sekundarne upotrebe.
Analizirani su i neki pravni principi koje mora zadovoljiti EZZ u smislu:
pouzdanosti,
vlasništva i kopiranja,
odgovornosti,
identifikacija,
trajnosti,
procesiranja personalnih podataka,
transparentnosti.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
140
Postojeća pravna neuređenost i raznovrsnost na ovom polju zahtijeva harmonizaciju
legislative zdravstvenih informacija.
Razmatrajući ove moralne i pravne principe i opasnosti u kreiranju EZZ dolazi se do
definicije više glavnih područja kojima se mora posvetiti posebna pažnja. To su:
1. Limiti pacijentovog upravljanja u kreiranju, kretanju i procesiranju EZZ.
2. Limiti upravljanja pristupom sadržajima EZZ od strane pacijenata, kliničara i drugih.
3. Uspostavljanje individualne odgovornosti kroz EZZ kao fizičkog zapisa kontakata
između kliničara i pacijenta i sprečavanje nemarne upotrebe EZZ.
4. Odgovarajući oblici zaštitne prisile i organizacije. Nadzor za zaštitu individualne
privatnosti uključujući i profesionalne vodiče za odgovarajuće „krizne situacije“.
5. Kreacija edukacionih procesa koji informišu i pacijente i zdravstvene profesionalce o
njihovim pravima i dužnostima.
6. Uloga regulative u razvoju EZZ.
7. Analize o tome koje forme regulative, legislative i procesiranja mogu logički voditi
do povećanju rizika za pacijente i kliničare.
6.4.3.4. Edukacioni zahtjevi
Ovo područje do sada nije tretirano na adekvatan način. Za EZZ se moraju definisati i
zakonski sankcionisati zahtjevi da bi se išlo u susret rastućim potrebama zdravstvenog sistema
ali i pacijenata.
Osnova za uspostavljanje zahtjeva treba biti:
način pripreme zdravstvenih profesionalaca za korištenje zdravstvenih informacija i
informacija o pacijentu,
kako EZZ može doprinijeti povećanje kvaliteta edukacije,
kako EZZ arhitektura može podržati edukaciono okruženje i aktivno učenje:
o koncept zapisa u sjeni,
o EZZ model,
o dodjeljivanje direktnog pristupa (sa pvavima student).
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
141
6.4.3.5. Klinička funkcionalna specifikacija
6.4.3.5.1. Uvod
Istraženi i predloženi zahtjevi za razvoj EZZ, razmotreni u prethodnom odjeljku,
nametnuli su funkcionalno određenje EZZ u medicinskoj domeni. Na taj način stvara se
prethodna osnova za modeliranje informacija i izbor i projektovanje odgovarajuće arhitekture
EZZ.
Analiza funkcija i uloge determiniše da se predloži Transakcija kao osnovna
funkcionalna specifikacija.79,80
6.4.3.5.2. Transakcija
Ovdje se polazi od toga da mora biti jasna granica za EZZ. To je formalizovano kroz
koncept Transakcije. Pod Transakcijom se uobičajeno podrazumijeva kontakt sa pacijentom ili
konsultacija, ali se s vremena na vrijeme može odnositi i na interakciju sa zapisom kad pacijent i
nije prisutan. Ove Transakcije su autorizovane od strane kliničara koji prihvataju odgovornost za
tačnost informacija dodatih za vrijeme Transakcije, i oni enkapsuliraju povezani skup – kohortu
informacija koje se unose kao jedna „interaktivna sesija“ sa zapisom. Svi klinički podaci unutar
EZZ mogu egzistirati samo unutar takvih Transakcija. Sve Transakcije moraju biti raspoložive
za medicinsko-pravni pregled, čak i ako su kasnije ispravljene.
Da bi elektronski zapis mogao rasti logički i na način da sačuva svoj integritet
transakciona forma se definiše kao osnovna jedinica zdravstvenog zapisa. Ovo se odnosi na
zapis, a ne na kliničku praksu, jer jedna konsultacija sa pacijentom može dovesti do jedne ili više
Transakcija.
Princip za pojedinačni logički zapis je bitan sastavni dio za dijeljeni i portabl klinički
zapis. To znači da ako postoje višestruki zdravstveni zapisi, oni mogu biti kombinovani u svako
vrijeme da obezbjede jednostruki zapis njege.
79 Tanjga R., 2004, E-zdravstvo: Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike Srpske, ISA, elektronsko izdanje, Banja Luka 80 GEHR Australia project. http://www.gehr.org Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
142
Medicinski-pravno, bitno je da može postojati samo jedno zapisivanje o nekoj
konsultaciji sa pacijentom, od strane nekog kliničara u jednom momentu, iako to zapisivanje
kasnije može biti korigovano ili preprevljeno. Sa definicijom transakcionih jedinstvenih kriterija,
logička integracija dva izvora zapisa uvijek će sigurno održavati svaku Transakciju unutar
konteksta u kombinovanom zapisu. Kad su pacijenti bili na dva mjesta, kao što je bolnica i
porodični doktor, zapis može egzistirati ili kao jedan pojedinačni entitet dijeljen od strane ova
dva mjesta ili kao individualne Transakcije koje se mogu transmitovati omogućavajući zapisu
razvoj nezavisno od svakog mjesta ali sa nekim dijeljenim informacijama.
6.4.3.5.3. Transakcioni tipovi
Svaka Transakcija povezana je sa jednim pacijentom, sa jednom odgovornom osobom, sa
jednim datumom i vremenom i sa jednim Transakcionim tipom. Da bi zapis imao funkcionalnu
prediktivnost, predlaže se ograničen broj transakcionih tipova koji mogu biti dijeljeni od svih
korisnika i to: Administracija, Kontakt, Sažetak, Triger, Izvještaj, Nastavak njege, Podsjetnik.
Transakcioni tip 1: Administracija
Ovaj Transakcioni tip, Transakcija_administracija, igra krucijalnu ulogu u identifikaciji
pacijenta. On će se koristiti za zapisivanje svake informacije koja pomaže kod menadžmenta
pacijenta ali koja nije posebno povezana sa njegovim zdravstvenim statusom, na primjer ime i
adresa.
Transakcioni tip 2: Kontakt
Svaka informacija koja se odnosi na obezbjeđenje njege od strane kliničkog osoblja u
kontaktu sa pacijentom biće zapisana u ovom Transakcionom tipu, Transakcija_kontakt. Ova
transakcija je u literaturi poznata i pod nazivom Zapis susreta ili Progrešna zabilješka.
Transakcioni tip 3: Sažetak
Svaka pojedinačna Transakcija koja sadrži informaciju za koju se smatra da je povezana
sa prošlim obezbjeđenjem njege pacijenta ili koja je u vezi sa pacijentovom rodbinom, a što je
relevantno za budućnost, biće zapisana u sumarnoj Transakciji, Transakcija_sažetak.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
143
Transakcioni tip 4: Triger
Transakcija_triger je svaki uslov, okolnost ili informacija koji zahtijevaju akciju u
budućnosti. Mogu se zahtijevati obavezni elementi kao što su datum i vrijeme za skretanje
pažnje osoblju, datum i vrijeme završetka akcije, relacija između informacije i datuma (na
primjer, ne duže od, ne prije nego itd.). U mnogim slučajevima Transakcija_triger će sličiti
postavljanju alarmnog sata za obavještavanje o budućim događanjima.
Transakcioni tip 5: Izvještaj
Transakcije tipa Transakcija_izvještaj koriste se za informacije koje imaju pravni status
van EZZ. Prema tome Transakcija_izvještaj uključuje komunikaciju od jedne odgovorne osobe
ka drugoj. Klinička pisma, informacija od treće strane, zahtjevi za i rezultati testova (uputnice,
nalazi), i zapisivanje mišljenja ili preporučenih akcija (kad pacijent nije prisutan) mogu biti
primjeri izvještaja. Ako je bilo koja informacija iz dijelova raznih Transakcija kompilirana u
novi ansambl, kao što je tabela rezultata, ovo takođe može biti pohranjeno u zapis kao izvještaj.
Transakcioni tip 6: Nastavak njege
Transakcije tipa Transakcija_nastavak_njege namijenjene su informacijama koje su
relevantne za buduće Transakcije, i vezane su za nastavak kliničkog menadžmenta pacijenta. Na
neki način ovo će biti slično sumarnoj Transakciji s tim što se ova Transakcija odnosi na
budućnost. Primjeri su plan njege i tekuće ili ponovljene preskripcije.
Transakcioni tip 7: Podsjetnik (da se ne zaboravi)
Transakcioni tip Transakcija_Podsjetnik definisan je svojim ponašanjem kao informacija
koja će se pojaviti na displeju uvijek kad se zapis otvori. To je prema tome kritična informacija
za tog pacijenta, odnosno to su one informacije koje prethodni kliničar zahtijeva da sljedeći
kliničar vidi. Ovdje se mogu uključiti glavne alergije i opasnosti (rizici) za zdravlje.
Napomena:
Tokom istraživanja uočen je eksplicitan zahtjev da se u transakcione tipove svrsta i
koncept epizoda njege. Međutim, definicija epizoda veoma varira zavisno od korisnika i zbog
toge nije odgovarajuća za formalnu definiciju na arhitekturnom nivou. Međutim korisnici mogu
agregirati više pojedinačnih transakcionih tipova kao definiciju svoje epizode.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
144
6.4.3.5.4. Transfer zdravstvenih zapisa
Arhitektura zapisa mora omogućiti kombinovanje zapisa čak i onda ako se oni nalaze na
raznim hardverskim konfiguracijama ili različitim operativnim sistemima.
Transfer zapisa ili jednog njegovog dijela mora uključiti razmjenu Transakcija u cjelini. Iako će
ih prijemni EZZ sistem sortirati logički unutar hronološkog reda, on uvijek mora biti u stanju
potvrditi sadržaj institucionalnog zapisa kakav je bio u prošlom momentu.
Transfer podataka mora biti siguran koliko je to moguće i reference za eksterne podatke
moraju se održavati na transmisiji. Ako se dijelovi zapisa „gube“ ili su iz nekog razloga
oštećene, ta činjenica mora biti dostupna budućim korisnicima.
Podaci nikad ne smiju biti uključeni u zapis bez uključenosti u taj proces kliničara koji ima
zakonsku odgovornost u datom slučaju. „Automatske“ izmjene od strane kompjuterskih sistema
nisu dozvoljene za kliničare. Rezultati testova ili druge informacije koje još nije vidio odgovorni
kliničar moraju se držati van EZZ, čak i onda kada se nalaze u istom informacionom sistemu.
Sve Transakcije koje su dijelovi EZZ moraju sadržavati identifikaciju odgovornog
zdravstvenog profesionalca. To je onaj aspekt koji definiše granicu EZZ.
6.4.3.5.5. Pouzdanost zdravstvenih podataka
Pristup cijelom zdravstvenom zapisu mora biti uobičajen (normiran), iako postoje
slučajevi kad se konsultantu zdravstvenog zapisa mogu uskratiti neke informacije. Kliničar
konsultant mora biti u stanju definisati nivo pristupa cijeloj Transakciji, i takođe ustanova mora
omogućiti individualne pristupe unutar šire bezbjednosne procedure. Mora se markirati
potencijalni pad informacija da bi se minimizirao rizik problema sa informacijama.
Bilo koja vrsta (dio) kliničkih podataka koja reflektuje na ograničeni korisnički pristup, bez
obzira na kliničke ili možda menadžerske razloge, ne smije dozvoliti mijenjanje originalnog
kliničkog značenja.
Bilo koja institucija koja primi zapis mora biti svjesna pristupnog sigurnosnog okvira
donorske strane, i mora biti u stanju označiti to unutar takvog njihovog okvira. Na nacionalnom
nivou, mora postojati bezbjednosni status za razne vrste osoblja koje dolazi u kontakt sa
zdravstvenim zapisom.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
145
6.4.3.5.6. Korištenje dijeljenog zdravstvenog zapisa
Svaki ulaz u zapis mora se označiti u Transakciji čiji autor mora biti eksplicitno
definisan. Svaka individualna transakcija mora uključivati ime odgovornog zdravstvenog
profesionalca (koji ne mora uvijek biti i autor), datum i vrijeme kreiranja ili izmjena, odjeljenje
ili institucija i transakcioni tip. Na internacionalnom nivou mora se identifikovati odgovornost
zdravstvenog profesionalca i njegov profesionalni status mora biti jasan svakom budućem čitaču.
Korisnici moraju biti u stanju identifikovati protokole, šablone i alate za podršku
odlučivanju koji su pogodni za korisničku upotrebu u radu sa zapisom. Ako klinički podaci,
uneseni u ranijoj konsultaciji, koriste termine i klasifikacije koje ne vrijede lokalno, korisnik
mora biti svjestan da može doći do njihove distorzije u analizi, translaciji ili skeniranju.
6.4.3.5.7. Gledanje zdravstvenog zapisa
Transakcioni tip Transakcija_Podsjetnik zamišljen je da sadrži ključne upozoravajuće
informacije (upozorenja/prioritetne_poruke) koje moraju vidjeti svi korisnici prije donošenja
kliničkih odluka. To mora biti vidljivo kliničkom korisniku zapisa van sesije zapisivanja ili sesije
gledanja zapisa.
Mora biti vidljivo koji trigeri su obavezujući za razne zdravstvene profesionalce i moraju
se jasno identifikovati oni koje primjenjuje tekući korisnik i isto tako i institucija. Trigeri mogu
ponekad biti jedino relevantni za jednu instituciju: ako je tako oni moraju biti vidljivi kao dio
zapisa bez obzira kako je dijeljen, moguće u neaktivnoj formi. Time se sprečava da pacijent bude
pozvan na skrining proceduru istovremeno u različite institucije.
Iako pojedini EZZ sistemi mogu prikazivati zdravstvene podatke različito, mora biti
moguće dobiti pregled podataka unutar jedne Transakcije na originalnom jeziku. Ovaj pogled,
mora reprodukovati, koliko je to moguće, način na koji je Transakcija bila prikazana u vremenu
kad je kreirana.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
146
6.4.3.5.8. Izbor jezika i pisma (potvrđivanje koji će se jezik/pismo koristiti)
Mora biti jasno u kojem je jeziku Transakcija originalno zapisana i svaka Transakcija
mora biti zadržana i raspoloživa u originalnom jeziku/pismu. Sistem za translaciju Transakcija
ne smije biti u stanju konstituisati novu verziju originalne Transakcije, i ove translacije nikad se
ne smiju pohraniti kao dio zapisa. Korisnik mora uvijek biti u stanju vidjeti original bilo koje
Transakcije ili termina.
6.4.3.5.9. Potvrđivanje koji će se klasifikacioni sistem koristiti
Ako autor unosi informaciju iz terminskog seta, taj set (i verzija) moraju takođe biti
uključeni. Mehanizam za kodiranje u zapisu mora biti implementiran na takav način da buduće
verzije takvih riječnika ne nose sa sobom rizik nekorektnog dekodiranja onih zapisa napravljenih
korištenjem ranijih verzija terminskih setova. To može biti sa zapisivanjem rubrike isto kao koda
za termin.
Korisnici moraju biti u stanju generisati analize, unutar zapisa i između zapisa, za kiničke
ili menadžment svrhe. Korištenje raznih terminskih setova/jezika i translacija je slučaj kad se
razmatraju upiti. Niti jedan agregirani podatak od više nego jednog pacijenta ne može biti
prenesen u neki od njihovih zapisa, ukoliko se ne odnosi na tog pacijenta i nije jasno naznačena
pripadnost agregacije.
6.4.3.5.10. Zapisivanje Transakcije
Nova Transakcija mora uključivati identifikator odgovornog kliničara, datum/vrijeme
izrade Transakcije i Transakcioni tip. Ako je riječ o izmjenama (amandman na Transakciju),
mora se dokumentovati verzija amandmana, identifikator kliničara koji je izvršio amandman i
datum/vrijeme amandmana. Jezik korišten za zapisivanje mora takođe biti dokumentovan.
Odgovorna osoba mora biti nedvosmisleno identifikovana. Ako je, na primjer, sekretar unio
kliničarove zabilješke u zapis, tada Transakcija mora biti autorizovana od strane sekretara i unos
autorizovan od strane kliničara. Slična se autorizacija može primjeniti na zabilješke studenata.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
147
6.4.3.5.11. Zapisivanje kliničkih podataka
Zdravstvene informacije mogu sadržavati termine iz relevantnih terminskih setova,
slobodni tekst, crtež ili dijagram, sliku ili fotografiju, biološke signale, zvuk, video ili druge
tipove podataka. Sve ove informacije moraju biti unijete samo unutar definisane Transakcije.
Svaki element podataka mora biti u stanju inkorporirati izvjesne atribute kao što su kodovi iz
izvora klasifikacije, lokacija drugih eksternih elemenata podataka, ekranski oblici (uključujući
pojavljivanje i poziciju kao što su „podvučeni“ za medicinsko-pravna pitanja), protokoli ili
reference za podršku odlučivanju. Mogu se u budućnosti pojaviti i drugi specifični detalji, i zbog
toga moraju postojati mehanizmi za da se novi atributi zajednički definišu.
Termini se moraju unositi u Transakciju sa kontekstom kojim se čuva značenje i
omogućava računanje. Bez obzira da li je dio klasifikacionog sistema ili ne, korisnik mora biti u
stanju kvalifikovati svaki termin sa negativnog, vjerovatnosnog ili iskaza tačnosti. Vjerovatnoća
se može iskazati procentima ili terminom, a izvjesnost ili tačnost mogu biti termin ili skala.
Kvalifikacija NE mora biti primjenjiva na svaki termin.
U sistemu, set podrazumijevanih vrijednosti (default) mora biti prihvaćen od strane
kliničara. U aktuelnom zapisu moraju se uvijek zapisati aktuelno korištene jedinice mjere.
Sistem može korisnika voditi da zapisuje lokalne jedinice, ali one ne smiju biti uključene u
statistike osim ako nisu obezbjeđene konverzione formule za „preferirane“ jedinice. Sistem,
takođe, mora uvijek zapisati naziv (ili drugi izvor) skale jedinica. Ako se lokalne jedinice
transmituju, uvijek mora biti jasno odakle su jedinice i da novi sistem nije lokalni.
Korisniku mora uvijek biti omogućeno zapisivanje dijela informacije u slobodnom tekstu
ako se strukturirana opcija ne čini dovoljno podesnom. Taj slobodni-tekst može biti jedna riječ ili
duži opis konsultacije. Mora se omogućiti povezivanje (asocijacija) komentara u slobodnom-
tekstu sa unosom terminskog seta ili drugim tipom podataka.
Korisnik mora biti u stanju definisati veze (linkove) između bilo koja dva elementa, bez
organičavanja njihovog broja. Linkovi moraju biti ograničeni unutar pacijentovog zapisa i
moraju biti napravljeni na način koji podržava transfer Tranasakcija između EZZ izvora. Za
vrijeme zapisivanja Transakcije, često je potrebno skeniranje kroz zapis za lociranje specifičnih
Transakcija ili termina i dobijanje sumacija i grafičkih prikaza.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
148
6.4.3.5.12. Protokoli, šabloni i podrška odlučivanju
Šablon je „statička“ sekvenca za unos nekih podataka. Protokol je „dinamička“ sekvenca;
to je efektivni šablon koji se može granati automatski ili pod kontrolom korisnika – koji
informiše o odlukama koje se preporučuju ili su uzete. Korištenje protokola mora biti
omogućeno u zapisu.
Ako se koriste dijagrami, crteži, tabele ili grafikoni, ove strukture se moraju, isto kao i
sadržaj podataka, zapamtiti u zapisu. Ako su protokoli korišteni, mora biti moguće to
dokumentovati u zapisu. Ako se šabloni i protokoli transmituju drugim sistemima, oni se moraju
prepoznati od strane onoga ko ih je primio. Podaci se ne mogu odgovarajuće pripremiti za
budućeg korisnika bez pratećih struktura šablona ako one daju značenje tim podacima.
Jasnoća je potrebna u vezi pozicije kliničara koji donosi odluke na osnovu nekorektnih
informacija kao podrške odlučivanju. Mora biti moguće zapisati koji su alati kao podrška
odlučivanju korišteni za vrijeme konsultacija. Mora takođe biti jasno u kasnijim podacima koja
je verzija alata za podršku odlučivanju bila raspoloživa korisniku.
6.4.3.5.13. Lokalni terminski setovi i jedinice
U Transakciju moraju biti zapisani datalji o nekom aktuelno korištenom klasifikacionom
sistemu. Ako su raspoloživi lokalni termini, mora se zapisati lokalni set iz kojeg dolazi lokalni
termin. Terminski set se nikad ne smije brisati.
Kad se vrši transfer lokalnih jedinica ili termina, ustanova koja ih prima mora sve
razumjeti. To se može postići transferom lokalnih termina/jedinica sa tekstom (u originalnom
jeziku). Međutim, mora biti moguće da institucija primalac zahtijeva od pošiljaoca eksplicitno
neprepoznate terminske setove / izvore jedinica. Mora postojati mehanizam za jedinstvenu
identifikaciju tvorca „lokalno“ definisanih termina/jedinica kad one nisu lokalne za tekući
sistem.
Zapis i pridruženi riječnici moraju biti podesni za buduću evaluaciju u klasifikacionim
sistemima i kreaciju novih termina.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
149
6.4.3.5.14. Ispravljanje transakcija
U momentu pohranjivanja Transakcije, „tačka izvršenja“ mora postati nepromjenjivo i
neizbrisivo čuvana. Transakcija, uključujući sve relacije između termina i bilo kojih atributa
elemenata individualnih podataka, mora se pohraniti nedvosmisleno.
Transakcija mora biti permanentna. Jednom izvršene, od strane osobe koja je napravila
zapis, na njih se mogu dodavati amandmani ali se nikako ne smiju brisati. Amandmani, prema
tome, moraju biti samo nove verzije Transakcija. U svrhu omogućavanja sigurnog i legitimnog
mijenjanja detalja, svaka transakciona verzija mora dokumentovati i podatke o odgovornom
zdravstvenom profesionalcu kao i vrijeme i datum amandmana. Za dnevnu upotrebu, stare se
verzije mogu sakriti ako korisnici žele. Kad se vrši transfer kliničkog zapisa, može se poslati
samo zadnji amandman bilo koje transakcije. Greške ili detalji sa kojima pacijent nije saglasan
da uđu u zapis, ne mogu se zbog toga automatski propagirati.
Sve verzije Transakcije moraju ostati dio zapisa EZZ izvora koji ih je kreirao. Samo one
transakcije koje je korisnik izabrao za transmisuju ne moraju imati prethodne verzije.
6.4.3.5.15. Smrt pacijenta
Mora biti moguće zapisati detalje o uzroku smrti, dati informacije u vezi osiguranja i
budućih mogućih zakonskih potraživanja.
EZZ mora biti deaktiviran u trenutku smrti tako da nije moguć pristup na uobičajeni način.
Međutim, mora postojati metod za pristup zapisima u medicinsko-pravne svrhe, istraživačke
svrhe i konsultovanje rodbine.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
150
6.4.4. Prijedlog EZZ arhitekture
6.4.4.1. Pozadina
Sve informacije u datom EZZ implicitno su vezane za jednu osobu, pacijenta. Unutar
svakog zapisa o pacijentu, EZZ arhitektura pohranjuje i originalnu strukturu podataka i način
kako su unosi u zapis grupisani.
Unutar EZZ lako se izražava individualnost i kreativnost, međutim situacija je teža kad je
u pitanju dijeljeni zapis. Da bi bili sigurni da će značenje biti zadržano kad je zapis transferisan
sa sistema na sistem, EZZ specificira da informacije moraju biti zapisane unutar svog konteksta;
originalni jezik i terminski set moraju se identifikovati; mora se zadržati originalna struktura
podataka (za održavanje korektnog grupisanja dijelova informacija).
Sadržaj kliničkog zapisa mora biti jasno i odgovorno definisan: informacije ne smiju formirati
dio zapisa prije nego je zdravstveni radnik preuzeo odgovornost za njih. Nove informacije
unesene u kompjuterski sistem postaju dio elektronskog zdravstvenog zapisa jedino nakon što su
predate zapisu od strane autorizovanog zdravstvenog profesionalca.
Cijeli niz iskustava u razvoju i radu sa kompjuterizovanim zdravstvenim zapisima
pokazuje da nisu široko prihvaćeni od strane zdravstvenih profesionalaca. Zbog toga su učinjeni
su svi mogući napori da se predloži arhitektura EZZ koja je generična, fleksibilna ali ne i
obavezujuća. Međutim, kad kliničari identifikuju potrebu za obavezujućim sadržajima (na
primjer, u situacijama gdje se mora održati medicinsko-pravna sigurnost) arhitektura EZZ nudi
oblike (šablone) koji se mogu koristiti za ove svrhe.
6.4.4.2. Osnovne komponente EZZ arhitekture
Osnovne komponente EZZ arhitekture su:
EZZ – elektronski zdravstveni zapis
o obezbjeđuje kontejner (skladište podataka) za sve podatke o pojedinačnom
pacijentu.
Transakcija
o obezbjeđuje glavne oblike (šablone) potrebne za medicinsko-pravne aspekte
zdravstvenih podataka,
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
151
o obezbjeđuje mehanizme za kontrolu prepravljanja,
o predstavlja najmanju količinu podataka koji se mogu bezbjedno prenijeti između
EZZ sistema.
Tačka zdravstvenog zapisa (TZZ)
o obezbjeđuje strukturu za zapisivanje vrijednosti sadržaja EZZ unosa.
Kolekcija tačaka zdravstvenog zapisa (Kolekcija TZZ)
o obezbjeđuje agregaciju tačaka zdravstvenog zapisa i drugih TZZ kolekcija,
o obezbjeđuje značenje promjene okvira podataka (podaci o subjektu).
Naslov
o obezbjeđuje označavanje (naziv) za grupe TZZ / kolekcija TZZ.
6.4.4.3. Opis osnovnih arhitekturnih komponenti
6.4.4.3.1 EZZ – elektronski zdravstveni zapis
EZZ je elektronski zapis za jednog pacijenta na jednom sistemu (koji se posmatra kao
jedan izvor, EZZ_IZVOR). Postoji samo jedan EZZ za svakog pacijenta u jednom
EZZ_IZVORU. Sve što je sadržano u tom EZZ smatra se da je o pacijentu osim kad je
modifikovano sa Kolekcijom. Ovaj aspekt “o nekome ili nečemu”, koji je otjelovljenje ideje
“subjekta podataka”, ovdje se naziva “Okvir” podataka.
U tehničkom smislu, EZZ je najviši nivo strukture a sastavljen je od jedne ili više
Transakcija, zajedno sa nekim podacima koji obezbjeđuju da zapis bude identifikovan.
6.4.4.3.2 Transakcija
Definicija
Ključni klinički zahtjev je sposobnost zapisivanja detalja za svaki klinički susret kao
specijalnog grupisanja tačaka zbog medicinsko-pravnih razloga. Ovo grupisanje, Transakcija
definisano je kao81: “informacija zapisana o pacijentu od strane jednog autora u jednoj instituciji
u jednoj vremenskoj tački.” i predstavlja podatke unijete u jednoj interaktivnoj sesiji sa
pacijentovim zapisom. Postoji sedam tipova Transakcija: Kontakt, Administracija, Izvještaj,
Sažetak, Nastavak njege, Podsjetnik, Triger.
Transakcije ne sadrže druge transakcije.
81 GEHR Australia project. http://www.gehr.org Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
152
Jedinica transfera
Osnovne medicinsko-pravne forme kliničkog zapisa su Transakcije, čime se obezbjeđuje
da elektronski zdravstveni zapis može rasti logički i na način da sačuva vlastiti integritet.
Transakcija je minimum grupisanih podataka za komunikaciju podataka zdravstvenog zapisa.
EZZ koncept dozvoljava mogućnost slučajeva istovremenog postojanja EZZ za istog pacijenta
na različitim mjestima. To se može desiti kad je pacijentu pružena njega u dvije zdravstvene
ustanove. Logički EZZ za pacijenta bio bi rezultat spajanja svih EZZ slučajeva u EZZ kontekst
koji se odnosi na istog pacijenta.
Takav logički globalni zapis ponekad se naziva i “Virtuelni zapis”. EZZ koncept ne
uslovljava da li će i kako takav logični zapis biti realizovan. On međutim obezbjeđuje
specifikaciju formata za razmjenu koji se smatra bitnim sastavnim dijelom šireg sistema u kome
EZZ-ovi međusobno komuniciraju i kombinuju se sa više različitih mjesta. Takođe kod transfera,
preporučuje se za korištenje dijelova EZZ, odnosno preporučuje se korištenje koncept
EZZ_IZVADAK (EZZ ekstrakt).
Prepravljanje - Amandmani
Transakcije su trajne. Kad su jednom odobrene od strane odgovarajućeg zdravstvenog
radnika one se mogu prepravljati ali ne i brisati. EZZ predlaže koncept formalnog prepravljanja
Transakcija, gdje “verzione transakcije” sadrže sve verzije koje su rezultat formalnog
prepravljanja. Svaka verzija naziva se “transakciona verzija”.
Prepravljanje, na primjer, ispravljanje grešaka, rezultiraće dodatnom verzijom postojeće
transakcione verzije, s obzirom na to da su dodatne informacije uvijek rezultat potpuno nove
verzione transakcije.
Nadzorni put
Za sve tipove transakcija, mora se generisati jedinstvena identifikacija i pohranjivanje sa
detaljima ko je i kada odobrio da transakcija uđe u zapis. EZZ obebjeđuje ovu jedinstvenu
identifikaciju transakcija u skladu sa medicinsko-pravnim svrhama, njegovi oblici verzionog
upravljanja efikasno obezbjeđuju korekciju i prepravljanje transakcije. Ovo isto verziono
upravljanje omogućava i korekciju i logičko spajanje EZZ slučajeva o čemu je već bilo riječi.
Na ovaj se način može napraviti sigurna i kompletna hronika evolucije jednog EZZ.
Proučavanje transakcija iz medicinsko-pravnih razloga mora se uvijek dešavati na
njihovim originalnim izvorima gdje postoji odgovornost za čuvanje ovih istorijskih verzija
transakcije. Ne postoji garancija da neko drugo mjesto, sa kojim je EZZ komunicirao sadrži
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
153
kompletan uvid u podatke kao što je to slučaj sa originalnim mjestom. Do ovoga može doći jer je
moguće da se tražio transfer samo nekih transakcija.
6.4.4.3.3 Organizacija zdravstvenih podataka unutar transakcija
Transakcija je opisana da sadrži unesene grupisane informacije o jednom pacijentu za
vrijeme jedne sesije zapisivanja. Informacije unutar transakcije rijetko su jedna klinička
observacija, nego su mnogo češće miješani grupisani klinički nalazi organizovani pod naslovima.
Ovi naslovi često odgovaraju situacijama u kojima su informacije prikupljene (kao što je „nova
kontrola pacijenta“ ili „antenatalno ispitivanje“) ili su povezane sa vremenom, mjestom ili
ličnošću pacijenta (kao što je „prošla istorija“, „menadžment plan“, „rezultati laboratorijskog
testa“ ili „porodična istorija“). Oni međutim nemaju ograničenje po mjestu nastanka ili uslovima
na kliničke podatke koje sadrže. Ovaj koncept strukturalne organizacije unutar zapisa dat je sa
označavanjem unutar EZZ, a arhitekturna konstrukcija koja odgovara ovim informacijama je
Naslov.
Aktuelna klinička informacija ispod svakog Naslova će varirati značajno u raznim
situacijama i može uključiti istorijske informacije od pacijenta, kliničke nalaze, rezultate testova
(koji mogu biti i multimedijski), izvršene procedure, menadžment plan i datume opoziva,
aktuelno ili namjeravano liječenje, pisma i izvještaje ili rezultate analiza u formi tabela ili
grafikona. Svi ovi aktuelni klinički podaci (kao suprotnost Naslovima) dati su u EZZ kao
Observacije.
To će se događati kad kliničke Observacije ispod Naslova budu jedan termin ili
vrijednost kao:
Naslov: Ispitivanja
Vršni protok = 420 l/min
Ovi elementi Observacija sadrže u sebi naziv (kao „vršni protok“) i sadržaj (u ovom
slučaju sa odgovarajućim jedinicama) a rukovani su sa arhitekturnom konstrukcijom Tačka ž
Zdravstvenog Zapisa (TZZ).
Pacijent tog dana može imati nekoliko posebnih ispitivanja:
Naslov: Ispitivanja
TZZ: Vršni protok = 420 l/min
TZZ: Analiza urina = normalan
TZZ: BM stix = 2-4 mmol/l
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
154
Svaka od ovih observacija nezavisna je jedna od druge i prema tome može biti zapisana
koristeći TZZ i odgovarajuće grupisana pod Naslovom „Ispitivanja“.
U mnogim situacijama zapisuju se mnogo složeniji klinički koncepti u kojima su
pojedinačne kliničke vrijednosti međuzavisne, na primjer hijerarhijski.
Heading: Fizikalno ispitivanje
Abdomen:
Osjetljivost:
Lokalizacija = desna gornja zona
Zaštita = prisutna
Masa:
Lokalizacija = desna gornja zona
Veličina = veliko
Ojetljivost = odsutna
U ovom primjeru je kritično da su dvije specifične lokalizacije povezane sa njihovim
odgovarajućim subjektima podataka: osjetljivost i masa. I za jedan i drugi bitno je da su jasni
identifikovani da pripadaju abdomenu.
Ova hijerarhijska struktura koja definiše trenutni subjekt podataka informacija sadržanih
unutar strukture naziva se TZZ Kolekcija. Kolekcije mogu sadržavati dodatne kolekcije, TZZ-
ove ili njihov miješani sadržaj.
Treba napomenuti da u ovom primjeru Naslov „fizikalno ispitivanje“ potvrđuje da se ova
informacija ne pojavljuje kao dio istorije pacijenta. On međutim ne sadrži u sebi druge kliničke
koncepte: aktuelni abdominalni nalazi.
Važan aspekt upotrebe Naslova je da oni sami ne konstituišu subjekt podataka i prema
tome ne sadrže druge kliničke koncepte. U donjem primjeru:
Naslov: Porodična istorija
Kolekcija: Otac
Naslov: Post mortem nalaz
Kolekcija: Jetra
TZZ: Težina = 17 kg
struktura Kolekcije obezbjeđuje da se 17 kg interpretira kao težina jetre a ne kao težina osobe i
da je jetra od oca pacijenta. Naslov „post mortem nalaz“ odgovara kontekstu u kojem je
informacija izvedena ali nema drugu činjenicu da je subjekt podataka za jetru otac pacijenta.
Izraz „porodična istorija“ obezbjeđuje odgovarajući naslov, ali nije kritičan jer Kolekcija sadrži
sigurnost da subjekt podataka nije pacijent nego njegov/njezin otac.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
155
6.4.4.3.4 Tačka zdravstvenog zapisa (TZZ)
Kako podaci mogu biti uneseni u zdravstveni zapis u mnogo raznih formata (izvještaji,
tabele laboratorijskih rezultata, forme itd.) pokazalo se korisnim definisati elementarnu jedinicu
za unos podataka: ovaj koncept, najmanje jedinice informacija koja u svom punom začenju
ostaje unos u zdravstveni zapis, pokazuje se kao fundamentalni koncept. Unutar EZZ koncepta,
ovoj strukturi dato je ime: Tačka zdravstvenog zapisa ili TZZ.
Tradicionalno individualni zapisi pacijenata se grade dodavanjem ulaza u odgovarajuću
lokaciju u relevantnom zapisu. Ovi ulazi su grupisani dodaci sa njihovim značenjima.
EZZ-ovi su kolekcije Ulaza (Observacjia, Naziva itd.) koji se progresivno akumuliraju u
vremenu. U zdravstvenom kartonu (papirna forma) podaci se mogu unijeti u slobodnom tekstu ili
u posebnom obrascu ili izvještaju umetnutom na dato mjesto u fasciklu koja predstavlja
zdravstveni karton.
TZZ obezbjeđuje mehanizam za izražavanje vrijednosti sadržaja Ulaza napravljenih u
zapisu. TZZ ne mijenja okvir podataka.
Na logičkom nivou TZZ se može posmatrati kao jedinica informacija koje se mogu dobiti
kao rezultat specifičnih mjerenja, pitanja, observacija, diskusije ili drugih mehanizama
ispitivanja.
U CEN TC/251 standardu82 TZZ je usvojena kao osnovna jedinica zdravstvenih
informacija u zapisu. TZZ predstavlja finu granulaciju sa kojom se zadržava puno značenje
pojedinačnog dijela informacije ako se posmatra izolirano. TZZ je komponovana od Naziva
TZZ, svog primarnog sadržaja i drugih asocirajućih identifikatora, svojstava i atributa (Na
primjer: „težina – 78 kg“ i „dijagnoza – hipertenzija“).
U papirnoj formi zapisa TZZ slučajevi izvode svoje značenje iz njihovih konstitutivnih
elemenata i iz konteksta u kojem su zapisani:
oni imaju dva glavna konstituitenta:
o identifikacija (ili ime);
82 Deliverable 19,20,24, 1995, GEHR Architecture, GEHR Project
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
156
o sadržaj (ili vrijednost);
oni predstavljaju karakteristike subjekta podataka;
oni izvode nešto od svog značenja iz struktura višeg nivoa kojima pripadaju;
Sadržaj TZZ može biti širi opseg tipova podataka uključujući datume, tekstualne
stringove, duže opisne komentare, numeričke vrijednosti i multimedijske tipove podataka kao što
su slike i biosignali. Neki ulazi mogu takođe imati, kao sadržaj, referirani kod za datu kodnu
šemu (na primjer, dijagnoze izražene kao MKB-10 kod, ili lijek izražen kao ATC kod).
6.4.4.3.5 Kolekcija tačaka zdravstvenog zapisa (Kolekcija TZZ)
Kolekcija obezbjeđuje mehanizam izmjene Okvira podataka. Kolekcije mogu sadržavati
druge Kolekcije i TZZ-ove. Najniži nivo Kolekcije sadrži samo TZZ-ove.
Kolekcije sa svojim subordinatnim TZZ-ovima i/ili Kolekcijama koriste se da izraze komponente
dijelova klinčkih koncepata u korektnoj strukturalnoj relaciji koja odgovara kliničkom konceptu i
da dodijeli vrijednosti za njihove komponente dijelove.
U opštem smislu Kolekcija se koristi da indicira strukturu koja sadrži grupe Observacija.
TZZ Kolekcije omogućavaju konstrukciju kompleksnih agregacija podataka. Primjeri
mogu biti dekompozicija „krvnog pritiska“ u sistolnu“ i „dijastolnu“ komponentu, ili detaljan
opis seta mjerenja testa sluha. Rekurzivna struktura Kolekcije omogućava da TZZ-ovi budu
asemblirani u potpuno fleksibilne ali validne strukture.
Kolekcije izvode svoje značenje iz njihovih konstitutivnih elemenata i iz njihovog
konteksta. One imaju dva glavna konstitutivna elementa: identifikaciju (ili ime), Observacije
(TZZ-ovi ili TZZ Kolekcije); One grupišu observacije o pacijentu čijeg su zapisa dio; One
izvode neko svoje značenje iz njihovog kliničkog konteksta.
Originalna organizacija podataka, unutar Kolekcija, može takođe pokazati izvjesnu
različitost. Jedna može imati za slučaj jednostavan niz TZZ-ova: poredak podataka može biti
slučajan ili hronološki poredan onako kako su informacije dobijane i unesene. Važno je da se
struktura informacija može zadržati i reprodukovati čak ako ovi isti podaci mogu biti takođe
inkorporirani u različite poglede.83
83 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
157
6.4.4.3.6 Naslov
Naslov obezbjeđuje značenje grupisanim ili nazivnim kombinacijama Kolekcija/TZZ-
ova. To omogućava slučajevima kliničkih koncepata, izraženih kroz Kolekcije i TZZ-ove,
povezivanje sa kontekstom zdravstvene zaštite (i njegovim zapisivanjem) za pacijenta. Ovo
svojstvo povezivanja po nazivu ili grupisanja ovdje se naziva Bilješka. Naslovi ne mijenjaju
Okvir podataka.
6.4.4.3.7 Atributi
Svaka gore spomenuta konstrukcija ima atribute definisane koji se moraju definisati u
modelu podataka, koji povezuju potrebnu identifikaciju, sadržaj i kontekst Ulaza.
Termin „kontekst“ koristi se za kategoriju karakteristike Observacija koje imaju različite
oblike:
oni nisu bitni u identifikaciji Ulaza;
oni mogu biti dijeljeni od raznih Ulaza u isti zapis (na primjer, razna mjerenja mogu
imati isti datum, ista osoba odgovorna za pravljenje Observacije);
oni se obično pozivaju na kontekst u kojem je Observacija zapisana.
Kao primjer karakteristika atributa su:
kontekst obezbjeđenja zdravstvene zaštite:
o osoba odgovorna za dobijanje/obezbjeđenje informacija;
o datum/vrijeme observacije;
etički/pravni kontekst podataka:
o osoba odgovorna za zapisivanje Ulaza;
o pristupna prava;
klinička interpretacija Ulaza:
o stepen izvjesnosti Ulaza;
o veze između individualnih Ulaza – opšte / problem, itd.
prezentacija Ulaza:
o organizacija Ulaza;
o naglašavanje;
o jezik zapisa.
Unutar elektronskog zdravstvenog zapisa, nad podacima se mogu ponekad izvršiti
sekundarne operacije. Takve sekundarne operacije mogu uključiti povezivanje podataka zajedno
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
158
(na primjer, problem linkova), dodavanje naglašavanja (na primjer, mišljenje da se ne zaboravi),
sumiranja, itd. Iako nema unosa novih podataka, nova informacija je obezbjeđena kreacijom
novih relacija između podataka. Podaci se mogu vidjeti saglasno početnoj strukturi ili saglasno
drugim strukturama iz ovih linkova.
6.4.4.3.8. Izbor konstrukcija za prezentovanje kliničkih podataka
Ovdje se treba pokazati kako se bira da se odgovarajuće konstrukcije naprave da bi se
predstavili klinički koncepti i relacije među njima za pacijenta u jednom EZZ-u.
Ovo nije definicija kako se očekuje da Aplikacija „radi“ niti kako se predlaže
predstavljanje izbora za korisnika. Smisao je pokazati dijelove koji igraju sa različitim
konstrukcijama koje se javljaju u modelu EZZ sa stanovišta teorijskog „model-korisnika“.
Model-korisnika se definiše kao korisnik koji ima neke informacije za ulaz i ima izabran EZZ i
Transakciju. Model je dat u formi pitanja na koje treba odgovoriti da bi se specificirao i napravio
izbor:
Q1 Može li klinički koncept biti izražen bez mijenjanja Okvira podataka?
Q2 Može li informacija biti izražena kao Observacija sa jednom vrijednosti sadržaja (tipom
raspoloživim u EZZ_INFO)?
Q3 Može li informacija biti predstavljena sa serijom TZZ-ova koji su nezavisni jedan od
drugog?
Q4 Ima li informacija u bilo kojoj kombinaciji Kolekcija i TZZ-ova i subordinatnih
Kolekcija i TZZ-ova potrebu za kategorizacijom (naslovljavanjem)?
6.4.4.3.9. Efekti raspoloživih terminskih setova na izbor konstrukcija
Imenovanje Naslova, Kolekcija i TZZ-ova zavisi od raspoloživih pogodnih termina iz
terminskih setova.
U stvari nema raspoloživih terminskih setova koji su potpuno elementarni i mnogi od njih
sadrže visoko komponovane termine. To ima uticaj na izbor konstrukcija koje se koriste za
predstavljanje podataka.
EZZ arhitektura omogućava da se za predstavljanje EZZ podataka koriste konstrukciona
imena koja su bilo kako kompozitno kompleksna.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
159
Uopšte vrijedi, ako su elementarni termini dostupni, tada će Kolekcija sa subordinatnim TZZ-
ovima (a moguće i drugim subordinatnim Kolekcijama) igrati dominantnu ulogu. Ako se koristi
visoko kompozitno imenovani termini, dominantnu ulogu imaće TZZ.
6.4.5. Klase EZZ objektnog modela
6.4.5.1. Uvod
Objektni EZZ model sastoji se od klasa. Klase su grupisane u klastere prema
konvencijama Eiffel kompajlera84 koji se koristi za verifikaciju sintaksne korektnosti klasa i
njihovih međusobnih relacija.
Da bi se obezbjedio formalizam modeliranja svi dijagrami i konvencije bazirani su na
tzv. „Raumbaugh“ metodologiji, Eiffel jeziku i BON (Business Object Notation) označavanju.85
Konvencije
imena klasa su boldovana velika slova, atributi su napisani malim slovima,
gdje se atribut javlja na liniji asocijacije između klasa, ime je postavljeno bliže klasi
kojoj pripada.
instance se mogu asocirati jedna sa drugom samo na dva načina: logička referenca, i „in-
line“ ekspanzija.
Na slici 6.4.5.1. dat je skraćeni EZZ objektni model koji prikazje način komponovanja i relacije
između klastera u EZZ arhitekturi.
6.4.5.2. Klaster elektronskog zdravstvenog zapisa
Ovaj klaster modelira razne koncepte koji se odnose na EZZ-ove zajedno.
Ovdje se daju informacije o tome kako se očekuje da aplikacija koja implementira ovu
arhitekturu rukuje izmjenom EZZ podataka. Adresirana su takođe i neka pitanja pristupa i
bezbjednosti. Informacija je data samo kao vodič i uključuje u objašnjenje oblike klasa koje su
uključene u model.). U opštem slučaju postoje tri različite vrste EZZ koji se modeliraju u tri
84 Deliverable 19,20,24, 1995, GEHR Architecture, GEHR Project 85 Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
160
različite klase: EZZ_izvor kao svojevrsni etalon (master), ezz i ezz_ekstrakt. Tabela 6.4.5.2.
prikazuje klase klastera „Elektronski zdravstveni zapis“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
161
Slika 6.4.5.1: EZZ objektni model – skraćena verzija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
162
Tabela 6.4.5.2.: Klaster: Elektronski zdravstveni zapis
Klaster Klasa Namjena
EZZ klaster
EZZ_izvor Modeli koji predstavljaju EZZ izvor.
Klasa ezz
Modeli EZZ. Može postojato više EZZ za svaku osobu, ali samo jedan u svakom izvoru uz mogućnost postojanja više izvora na jednoj lokaciji.
Klasa ezz_ekstrakt Za modeliranje ekstrakta iz EZZ da bi se poslala informacija drugom EZZ_IZVORU.
EZZ predstavlja zapis zdravstvene njege pacijenta, u elektronskoj formi, i on je centralni
koncept u EZZ informacionom modelu. Atribut kreiranje_podataka EZZ klase identifikuje
vremensku tačku kad EZZ počinje svoj život (medicinsko-pravni zahtjev).
Moguće je istovremeno postojanje slučajeva (verzija) EZZ istog pacijenta na raznim
lokacijama da bi se mogla obezbjediti njega u raznim ustanovama. Logički EZZ za pacijenta bio
bi rezultat spajanja svih EZZ slučajeva (verzija) u EZZ kontekstu, koji pripadaju istom pacijentu.
Ovo se ponekad zove i „virtuelni zapis“. Možda može postojati jedan broj EZZ-ova za jednu
osobu u raznim EZZ izvorima, ali samo jedan u svakom izvoru, imajući pri tom u vidu da može
postojati i više EZZ izvora na lokaciji.
U EZZ okruženju, ne treba brkati EZZ izvor sa zdravstvenom ustanovom. Fizički se
jedan EZZ izvor može odnositi na jedan kompjuter ili na cijelu mrežu. Kao server za EZZ-ove,
EZZ_IZVOR je odgovarajuće mjesto za uključenje samantika za izmjene zapisa.
Svi EZZ_IZVORI su dio jednog vlasništvo_USTANOVA. Naziv EZZ izvora mora biti
jedinstven unutar zatvorenog konteksta.
Apstrakcija EZZ_EKSTRAKT je strukturalno ista kao i neki EZZ i zamišljena je kao forma u
kojoj se EZZ može transferisati na drugu lokaciju.
Lista transakcija mora sadržavati VERZIONE_TRANSAKCIJE. Svaka
VERZIONA_TRANSAKCIJA mora sadržavati najmanje jednu TRANSAKCIONU_VERZIJU.
6.4.5.3. Akvizicioni zahtjevi
Data je osnovna restrikcija za izmjenu samo logički „cijele“ Transakcije, EZZ
informacija je prikupljena sa destinacionim zahtjevom nekog EZZ_EKSTRAKTA. Kad se šalje
ili prikuplja neki EZZ_EKSTRAKT moraju se specificirati sljedeća svojstava:
o zahtjevani podskup verzionih Transakcija
o koje verzije od svake Transakcije poslati/uzeti:
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
163
sve verzije
samo zadnju verziju.
U slučaju kao je poslat EZZ (ili EZZ_EKSTRAKT) na lokaciju u kojoj za istog pacijenta
može već postojati EZZ potrebna je sigurnost da će zapisi biti pouzdano identifikovani kao
zapisi o istom pacijentu. Kako nema opšteg identifikatora koji bi se mogao modelirati za
pacijenta, mogući konflikt može se riješiti usporedbom zadnjih verzija subjektnog atributa u
zadnjoj ADMIN Transakciji. Ako postoji bilo kakva sumnja, konačnu odluku mora donijeti
osoba koja je odgovorna za prihvatanje zapisa na prijemnoj lokaciji.
6.4.5.4. Pristup i bezbjednost
Važno je obezbijediti bezbjednost za najveći dio sistema i aplikacija: to se radi prije
kontrolom upotrebe informacija nego intrisičnim svojstvima informacija. Informacioni model
jedino je sposoban da obezbjedi oblik koji omogućava implementaciju bezbjednosnih mjera.
6.4.5.5. Identifikacija osoba u EZZ-u
Informacioni model omogućava atribute u odgovarajućim klasama koji sadrže potrebne
identifikacione detalje. Ovdje se daje lista mogućih osoba čiji pristup treba identifikovati i neke
relevantne informacije u pozadini: Zdravstveni profesionalac - autorizovan da pravi Ulaze u
zapis; Zdravstveni profesionalac – zakonski odgovoran za njegu pacijenta; Provajder
informacija; Kontaktirani zdravstveni profesionalac; Zapisivač; Autor u sjeni.
6.4.5.6. Transakcioni klaster
Ovaj klaster objedinjava u sebi koncept transakcije i svih transakcionih tipova. Tabela
6.4.5.3. prikazuje klase klastera „Transakcioni klaster“.
6.4.5.7. Klaster događaja (item)
Pod događajima ovdje se podrazumijevaju manipulacije sa EZZ u bilo kojem smislu. Svaka od
pet klasa modelira događaje koji imaju zajedničke karakteristike: ulaz, observacija, TZZ,
kolekcija, naslov. Tabela 6.4.5.4. prikazuje klase klastera „Klaster događaja“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
164
Tabela 6.4.5.3.: Klaster: Transakcioni klaster
Klaster Klasa Namjena
Transakcioni klaster
Klasa verziona_transakcija
Modeli logičke transakcije, koja sadrži informaciju u verzijama korespodentnim raznim vremenima u kojima je svaki dio informacije kreiran.
Klasa dobijena_verziona_transakcija
Modeli dijelova logičke transakcije čija je informacija potrebna kad se transakcija šalje od drugog EZZ_IZVORA kao rezultat transfera podataka.
Klasa transakciona_verzija Modeli pojedinačnih verzija verzionih_transakcija.
Klasa administracija Modeli administracione transakcije.
Klasa nastavak_njege Transakcioni tip nastavka njege: sadržaj opisuje budući plan njege i može biti komplementaran sumarnom transakcionom tipu.
Klasa kontakt Modelira transakcioni tip kontakt. Klasa podsjetnik Modelira transakcioni tip podsjetnik.
Klasa izvještaj Transakcioni top izvještaj se može formirati dobijenog u transakciji.
Klasa standardna_transakcija Model strandardnih transakcionih tipova.
Klasa sažetak Transakcioni tip sažetak: sadržaj koji se odnosi na prošlu njegu do sadašnje vremenske tačke.
Klasa triger Model transakcionig tipa triger.
Tabela 6.4.5.4.: Klaster: Klaster događaja
Klaster Klasa Namjena
Klaster događaja
Klasa ezz_ulaz Klasa ezz_ulaz sadrži one oblike za koje se očekuje da se dešavaju u svim tipovima ulaza u EZZ.
Klasa observacija Klasa koja modelira ideju observiranog, mjerenog ili činjeničnog dijela medicinske informacije ili činjeničnog dijela informacije zdravstvene njege.
Klasa TZZ (tačka_zdravstvenog_zapisa)
Tačka zdravstvenog zapisa; modelira pojedinačnu observaciju, tj. onu koja ne sadrži druge observacije.
Klasa TZZ_kolekcija
Klasa kolekcija tačaka zdravstvenog zapisa; modelira usko grupisane kolekcije observacija, koje mogu biti kolekcije tačaka zdravstvenog zapisa i/ili tačke zdravstvenog zapisa.
Klasa naslov Ova klasa ima svrhu da obezbjedi mehanizam označavanja za kombinacije tačaka zdravstvenog zapisa i kolekcija.
6.4.5.8. EZZ_info klaster
EZZ_info klaster objedinjuje klastere koji definišu opšte podatke o tekstu (tekst klaster),
veličinama (klaster veličina), složenim podacima (klaster složenih podataka), momentima
(klaster momenata). Osim objedinjavajuće funkcije u njemu se definiše i klasa logičkih podataka
(BOOL). Tabela 6.4.5.5. prikazuje klase klastera „EZZ_info klaster“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
165
Tabela 6.4.5.5.: Klaster: EZZ_info klaster
Klaster Klasa Namjena
EZZ_Info Klaster
Klasa ezz_info Modelira sadržaj tačke zdravstvenog zapisa bilo kojeg tipa.
Klasa bool (logički_podaci) Modelira dijelove Bulovih (logičkih) podataka.
6.4.5.9. Tekst klaster
Tekst klaster, sa svojim klasama, modelira otvoreni tekst, ali i posebno modelira sve
moguće varijante koje se mogu javiti kod korištenja terminskih setova, terminskih referenci i
kodiranih vokabulara. Tabela 6.4.5.6. prikazuje klase klastera „Tekst klaster“.
Tabela 6.4.5.6.: Klaster: Tekst klaster
Klaster Klasa Namjena
Tekst Klaster
Klasa otvoreni_tekst Modelira otvoreni tekst.
Klasa multi_tekst
Multi tekst (višestruki tekst) sadrži listu otvorenih tekstova što znači da se aktuelna tačka u listi može biti kombinacija otvorenog teksta i terminske reference.
Klasa termin_referenca Klasa termin referenca enkapsulira ideju koda za termin.
Klasa termin_referenca_kvalifikator
Klasa kvalifikatora terminske reference obezbjeđuje mehanizam dodavanja drugih termina terminskoj referenci.
Klasa termin_set Minamalni model terminskog seta u EZZ kontekstu.
Klasa registrovana_agencija Modelira terminski set registrovane agencije
Klasa termin_set_deskriptor Ova klasa modelira deskriptor terminskog seta. Set kod ima svoje ime i može biti lokalni ili od registrovane agencije.
6.4.5.10. Klaster veličina (quantity)
Klaster veličina objedinjuje sve klase koje modeliraju razne veličine i aspekte mjerenja. S
obzirom na to da su moguće situacije unosa informacija o mjerenjima sa i bez mjernog aspekta, u
okviru klastera postoje i klase koje podržavaju odgovarajuću varijantu. Tabela 6.4.5.4. prikazuje
klase klastera „Klaster veličina“.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
166
Tabela 6.4.5.7.: Klaster: Klaster veličina
Klaster Klasa Namjena
Klaster veličina
Klasa mjerenja Modelira mjerene veličine dodajući koncept tačnosti i mjerni instrument.
Klasa model_veličina Modelira veličinu sa vrijednošću i mjerenjem.
Klasa model_veličina_opseg Modelira opseg veličine koja se mjeri.
Klasa model_veličina_sa_jedinicom
Modelira mjerenu veličinu zapisanu sa mjernim jedinicama.
Klasa veličina_opseg Modelira opsege; svaki opseg sa dvije granice i svaka kombinacija sa graničnim vrijednostima.
Klasa veličina_sa_jedinicama Modelira osnovna svojstva entiteta veličina definirajući jedinice sa kojima se oni izražavaju.
Klasa veličina_opseg (bez aspekta mjerenja)
Modelira veličinu bez aspekta mjerenja.
Klasa veličina_odnos Modelira odnos dviju veličina kao što je "250mg/500ml". Moguće je modelirati i na primje "250mg koncentrata na 500ml rastvarača"
Klasa veličina_sa_jedinicama (bez aspekta mjerenja)
Modelira veličinu koja je zapisana sa jedinicama.
Klasa veličina Modelira veličinu sa vrijednošću i opcionalno sa jedinicama i opcionalno sa mjerenjem.
6.4.5.11. Klaster jedinica
Klaster mjernih jedinica objedinjuje klase koje modeliraju mjerne jedinice u svim
mogućim varijantama u kojima ih je moguće i uobičajeno zapisivati od osnovnih mjernih
jedinica, grupe osnovnih mjernih jevinica, izvedenih mjernih jedinica, grupe izvedenih mjernih
jedinica do mjernih jedinica bilo kojeg ranije spomenutog tipa i na kraju do sistema jedinica.
Tabela 6.4.5.8. prikazuje klase klastera „Klaster jedinica“.
Tabela 6.4.5.8.: Klaster: Klaster jedinica
Klaster Klasa Namjena
Klaster jedinica
Klasa osnovna_jedinica Modelira osnovnu jedinicu ili dopunsku jedinicu.
Klasa osnovna_jedinica_grupa
Modelira grupe osnovnih jedinica, na primjer masa, težina...
Klasa izvedena_jedinica Modelira izvedenu jedinicu.
Klasa izvedena_jedinica_grupa
Modelira grupe izvedenih jedinica, na primjer pritisak, zapremina...
Klasa jedinica Modelira prepoznatljive jedinice, kao što je kg, minute, ...
Klasa jedinica_grupa Modelira grupe jedinica, kao što je masa, pritisak, ...
Klasa jedinica_sistem Obezbjeđuje minimalni model za sistem jedinica.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
167
6.4.5.12. Klaster složenih podataka
„Složeni podaci“ koji se mogu dobiti povezivanjem otvorenog teksta sa raznim
varijantama kodiranog teksta i kodova modeliraju se u klasteru složenih podataka. Svi složeni
podaci obuhvaćeni su sa jednom od pet klasa: složeni_podaci, elektronski_podaci, strani_podaci,
multimedija_podaci i fizički_podaci. Tabela 6.4.5.9. prikazuje klase klastera „Klaster složenih
podataka“.
Tabela 6.4.5.9.: Klaster: Klaster složenih podataka
Klaster Klasa Namjena
Klaster složenih podataka
Klasa složeni_podaci Modelira dijelove složenih podataka.
Klasa elektronski_podaci Modelira dio složenih podataka pohranjenih u elektronskom formatu.
Klasa strani_podaci Modelira dijelove "stranih" informacija, tj. skup podataka o kojima nije ništa poznato izvan njegovog izvora.
Klasa multimedija_podaci Modelira dijelove multimedijalnih informacija.
Klasa fizički_podaci Modelira dijelove složenih podataka koji se referenciraju na neke fizičke podatke.
6.4.5.13. Klaster ljudi i mjesta
Klaster ljudi i mjesta pripada “demografskim” modelima. Sa njegovih osam klasa
modeliraju se sve moguće osobe koje se mogu javiti vezano za EZZ Tabela 6.4.5.10. prikazuje
klase klastera „Klaster ljudi i mjesta“.
Tabela 6.4.5.10.: Klaster: Klaster ljudi i mjesta
Klaster Klasa Namjena
Klaster ljudi i mjesta
Klasa osoba Osnovni model osobe, koji sadrži samo minimalne detalje potrebne za EZZ.
Klasa ne_pacijent Osnovni model osobe koja nije pacijent, koji sadrži samo minimalne detalje potrebne za EZZ.
Klasa pacijent Modelira pacijenta.
Klasa član_osoblja
Modelira člana osoblja. Razlikuje se profesionalac od neprogefionalac kao član osoblja. Ovo je specijalizacije osobe koja sadrži atribute koji se ne nalaze u generičkoj klasi osobe.
Klas ime_osobe Modelira ime osobe (prezime, srednje ime, ime).
Klasa adresa Minimalni model adrese
Klasa zdravstveni_profesionalac
Model zdravstvenog profesionalca.
Klasa zdravstvena_ustanova Model zdravstvene ustanove.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
168
6.4.5.14. Klaster momenata
Modelira problem vremena sa stanovišta i datuma ali i sa stanovišta trajanja, te daje
model povezivanja momenta (vremena) i događaja. Tabela 6.4.5.11. prikazuje klase klastera
„Klaster momenata“.
Tabela 6.4.5.11.: Klaster: Klaster momenata
Klaster Klasa Namjena
Klaster momenata
Klasa datum_opseg Modelira opseg datuma, vremena ili datuma + vremena
Klasa događaj Predstavlja pojedinačni događaj kao sadržaj nekog TTZ.
6.4.5.15. Osnovni EZZ klaster
Osnovni EZZ klaster, uz klaster momenata, objedinjava pet klasa koje definišu:
datum_vrijeme, datum, vrijeme (sat), momenat (vrijeme, kad i koliko dugo),
fizički_objekt_referenca (modelira povezivanje bilo kojeg fizičkog objekta sa konceptom
vremena). Tabela 6.4.5.12. prikazuje klase klastera „Osnovni EZZ klaster“.
Tabela 6.4.5.12.: Klaster: Osnovni EZZ klaster
Klaster Klasa Namjena
Osnovni klaster
Klasa datum_vrijeme Modelira datum i vrijeme.
Klasa datum Modelira datum.
Klasa vrijeme Modelira vrijeme.
Klasa momenat Modelira momenat (kad se događaj desio, uključujući i trajanje)
Klasa fizički_objekt_referenca
Modelira referencu za fizički objekt uključujući i stvari kao što su urin, uzorak krvi, serum, mikrobiološki materijal i bilo koja druga fizička medicinska "informacija".
6.4.5.16. Transakcioni klaster (klaster razmjene)
Klaster razmjene modelira probleme pristupa, modifikacije, pripreme za razmjenu i same
razmjene EZZ i/ili njegovih dijelova. Osim navedenog, ovaj klaster rješava i probleme u
višejezičkom okruženju, probleme numeričkog standarda, i probleme vezane za internet
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
169
povezivanje (klase: opšti_ezz_id, kod_link, uri). Posebno, klaster rješava probleme tzv.
atributivnih veličina (skala). Tabela 6.4.5.4. prikazuje klase klastera „Klaster razmjene“.
Tabela 6.4.5.13.: Klaster: Klaster razmjene
Klaster Klasa Namjena
Klaster razmjene
Klaster ezz_jezik Moled ezz jezika za razmjenu informacija.
Klasa pol_kod Model koda pola.
Klasa standard_numerički Model numeričkog standarda.
Klasa označeni_nivo Modelira oznaku nivoa; na primjer 1=niži, 2=srednji, 3=visok, itd.
Klasa opšti_ezz_id Jedinstveni ezz identifikator. Koristi se za identifikaciju eez bez obzira na izvor.
Klasa ezz_id Jedinstveni ezz identifikator. Koristi se za identifikaciju ezz u jednom izvoru.
Klasa transakcija_id Jedinstveni identifikator za transakciju.
Klasa ulaz_id Jedinstveni identifikator za observaciju.
Klasa dozvole Model dozvola pristupa.
Klasa revizija Model revizije verzije.
Klasa kod_link Molel koda veze.
Klasa uri Model URI (Universal Resource Identificator - WWW jedinstveni identifikator izvora)
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
171
6.5 Model podataka i informacija za elektronski zdravstveni zapis
Model informacija i podataka kao osnova za razvoj baza podataka i informacionog
sistema porodične medicine sastoji se od sljedećih entiteta (objekata) predstavljenih u vidu
tabela:
1. Elektronski karton pacijenta
1.1. Elektronski karton pacijenta - Osnovni podaci
1.2. Elektronski karton pacijenta - Opšti podaci
1.3. Elektronski karton pacijenta - podaci o osiguraniku
1.4. Elektronski karton pacijenta - podaci o osiguranju i obvezniku osiguranja
1.5. Elektronski karton pacijenta - podaci o vidu osiguranja
1.6. Elektronski karton pacijenta - Statistika
1.7. Elektronski karton pacijenta - Izvještaji
2. Pregled
2.1. Pregled - radni
2.2. Pregled - radni - statistika
2.3. Pregled - radni - izvještaj
2.4. Pregled kontrolni
2.5. Pregled - Statistika
2.6. Pregled - Izvještaj
3. Anamneza
3.1. Anemneza alergije
3.2. Anamneza imunizacija
3.3. Anamneza navike
3.4. Anamneza – porodična anamneza
3.5. Anamneza – socijalna i profesionalna
3.6. Anamneza preležane bolesti
3.7. Anamneza opšti podaci
3.8. Anamneza sadašnja bolest
4. Status
4.1. Status - po sistemima
4.2. Status - ukupno
4.3. Status - Statistika
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
172
4.4. Status - Izvještaj
5. Dijagnoza
5.1. Dijagnoza radna
5.2. Dijagnoza konačna
5.3. Dijagnoza - Statistika
5.4. Dijagnoza - Izvještaj
6. Dijagnostika
6.1. Laboratorija
6.2. Konsultativno specijalističke službe
6.2.1. Uputnica specijalisti
6.2.2. Nalaz i mišljenje specijaliste
6.2.3. Specijalistički zapis
6.2.4. Statistika
6.2.5. Izvještaj
7. Terapija
7.1. Terapija
7.2. Terapija – oralna
7.3. Terapija – parenteralna
7.4. Terapija – psiho
7.5. Terapija - Statistika
7.6. Terapija - Izvještaj
8. Farmacija
8.1. Farmacija - Lijekovi
8.2. Farmacija - Recept
8.3. Farmacija -Statistika
8.4. Farmacija -Izvještaj
9. Bolničko liječenje
9.1. Bolničko liječenje - Uputnica za bolnicu
9.2. Bolničko liječenje - Bolnički izvještaji
9.3. Bolničko liječenje - Statistika
9.4. Bolničko liječenje - Izvještaj
10. Bolovanje
10.1. Bolovanje - Doktor porodične medicine
10.2. Bolovanje - Komisija
10.3. Bolovanje - Doznake
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
173
10.4. Bolovanje - Statistika
10.5. Bolovanje - Izvještaj
11. Dijabetes
11.1. Dijabetes - karton
11.2. Dijabetes - glikozirani hemoglobin
11.3. Dijabetes - Statistika
11.4. Dijabetes - Izvještaji
12. Faktori rizika
12.1. Faktori rizika - Alergija
12.2. Faktori rizika - Hipertenzija
12.3. Faktori rizika - Dijabetes
12.4. Faktori rizika - Pušenje
13. Medicinski zapis
13.1. Medicinski zapis - pohrana
13.2. Medicinski zapis - Statistika
13.3. Medicinski zapis - Izvještaj
14. MKB-10 (Međunarodna klasifikacija bolesti – 10. revizija)
15. Posjete u ordinaciji
15.1. Posjete u ordinaciji - zakazivanje
15.2. Posjete u ordinaciji - realizacija
15.3. Posjete u ordinaciji - Statistika
15.4. Posjete u ordinaciji - Izvještaj
16. Kućne posjete
16.1. Kućne posjete doktor - zakazivanje
16.2. Kućne posjete doktor - realizacija
16.3. Kućne posjete-sestra - zakazivanje
16.4. Kućne posjete-sestra - realizacija
16.5. Kućne posjete - Statistika
16.6. Kućne posjete - Izvještaj
17. Humani resursi
17.1. Humani resursi - Doktor porodične medicine
17.2. Humani resursi - Sestra porodične medicine
17.3. Humani resursi - Statistika
17.4. Humani resursi - Izvještaji
18. Materijalni resursi
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
174
18.1. Materijalni resursi - Oprema
18.2. Materijalni resursi - Sanitetski i potrošni materijal
18.3. Materijalni resursi - Statistika
18.4. Materijalni resursi - Izvještaj
19. Usluge
19.1. Usluge - Spisak usluga
19.2. Usluge - Cjenovnik usluga
19.3. Usluge - Statistika
19.4. Usluge - Izvještaj
20. Faktura
20.1. Faktura - pojedinačna
20.2. Faktura - zbirna
20.3. Faktura - Statistika
20.4. Faktura - Izvještaj
21. Dom zdravlja
21.1. Osnovni podaci
21.2. Dom zdravlja - Statistika
21.3. Dom zdravlja – Izvještaj
22. Klinički vodiči
23. Programi
Informacioni sadržaj svake tabele modeliran je pomoću ORM (Object Relationship model)
dijagrama u MS Visio 2003 (tabele 6.5.1.1. - 6.5.1.30).
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
175
Tabela 6.5.1.1: Anamneza - alergije Tabela 6.5.1.4. Anamneza – porodična
anemneza
Tabela 6.5.1.2:Anamneza-imunizacija
Tabela 6.5.1.3. Anamneza navike
Tabela 6.5.1.5: Anamneza-socijalna
Anamneza-socijalna
ID pacijentDatum anamnezeID MKB-10Socijalna i porodi~na anamneza-nazivSocijalna i porodi~na anamneza-opisSocijalna i porodi~na anamneza-nalaz
Tabela 6.5.1.6: Anamneza – preležane
bolesti
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
176
Tabela 6.5.1.7: Anamneza - hospitalizacija
Tabela 6.5.1.8: Anamneza opšti podaci
Tabela 6.5.1.9: Anamneza sadašnja bolest
Tabela 6.5.1.10: Apoteka
Apoteka
PK ID apoteka
Naziv apotekeVlasnik-ovlašeno liceAdresa apotekeTelefon apoteke
Tabela 6.5.1.11: Bolovanje
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
177
Tabela 6.5.1.12: Dijagnoza
Tabela 6.5.1.13: Dijabetes
Tabela 6.5.1.14: Doktor porodične medicine
Tabela 6.5.1.15. Dijabetes
Dijabetes
ID pacijentDatum utvr| ivanja {e}erne bolestiOdre| eno lije~enjeSprovodi samokontroluKoliko puta sedmi~no obavlja samokontrolu glukoze u krviKoliko puta sedmi~no obavlja samokontrolu glukoze u urinuTjelesna te inaTjelesna visinaKrvni pritisakHbA1CGUK na ta{tePostpragijalna glukozaKreatininMikroalbuminHolesterolTrigliceridiDa li je bio u hipolgikemijiDa li je bio u dijabeti~koj komiDa li je bio u dijabeti~koj ketoacidoziFaktori rizikaPozitivna porodi~na anamneza GojaznostPu{a~Konzumira alkohol
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
178
Tabela 6.5.1.16. Elektronski karton – lični
podaci
Tabela 6.5.1.17: Obveznika osiguranja
Tabela 6.5.1.18: Osiguranik
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
179
Tabela 6.5.1.19: Elektronski karton
pacijenta
Tabela 6.5.1.20: Evidencija o oboljenjima
Tabela 6.5.1.21: Faktura (FZO)
Faktura (FZO)
ID pacijentID porodi~ni doktorID cjenovnik uslugaID evidencija o oboljenjimaID laboratorijski nalazID lijekID nalaz i mi{ljenje specijalisteDatum faktureIznos fakture
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
180
Tabela 6.5.1.22: Faktura (Ustanova)
Tabela 6.5.1.23: Pregled kontrolni -
zakazivanje
Tabela 6.5.1.24: Pregled kontrolni izvještaj
Tabela 6.5.1.25: Pregled kontrolni - izvještaj
Tabela 6.5.1.26: Kućne posjete doktor -
zakazivanje
Tabela 6.5.1.27: Kućne posjete setra -
zakazivanje
Tabela 6.5.1.28: Kućne posjete sestra -
izvještaj
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
181
Tabela 6.5.1.29: Laboratorijski nalaz
Tabela 6.5.1.30: Uputnica za laboratoriju
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
182
Tabela 6.5.1.31: Uputnica za laboratoriju
Tabela 6.5.1.32: Medicinski zapis
Tabela 6.5.1.33: Međunarodna klasifikacija
bolesti – 10. revizija
Tabela 6.5.1.34: Uputnica specijalisti
Tabela 6.5.1.35: Nalaz i mišljenje
specijaliste
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
183
Tabela 6.5.1.36: Recept
Tabela 6.5.1.37: Lijek
Tabela 6.5.1.38: Sestra porodične medicine
Tabela 6.5.1.39: Status
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
184
Tabela 6.5.1.40: Terapija
Tabela 6.5.1.41: Terapija - opšti
Tabela 6.5.1.42: Terapija - oralna
Tabela 6.5.1.43: Terapija - parenteralna
Tabela 6.5.1.44. Terapija - psiho
Terapija - psiho
ID pacijentTerapija psiho - savjetID uslugaDatum terapijeNapomena
Tabela 6.5.1.45: Uputnica za bolnicu
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
185
Tabela 6.5.1.46: Zakazivanje posjeta -
ordinacija
Tabela 6.5.1.47: Sanitetski i potrošni
materijal
Tabela 6.5.1.48: Cjenovnik usluga
Tabela 6.5.1.49: Dom zdravlja
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
187
6.6. Prikaz softvera izgrađenog na osnovu EZZ modela podataka
Zahtjevi koji se postavljaju na EZZ (tačka 6.4), model podataka i informacija
organizovan u klase informacija – klastere (tačka 6.4) i model podataka i informacija za EZZ za
porodičnu medicinu (tačka 6.5) predstavljaju kvalitetnu osnovu za izgradnju aplikativnog EZZ
softvera porodične medicine. Osnovni dodatni zahtjev na EZZ softver porodične medicine u
odnosu na sve moguće EZZ poglede i realizacije je da EZZ porodične medicine mora biti
EZZ_IZVOR, koji treba sadržavati sve relevantne zdravstvene informacije o pacijentu i treba biti
veza za izabranog doktora – doktora porodične medicine, bez obzira na mogućnost i potrebu
postojanja nekog drugog EHR na drugom mjestu i za druge potrebe (konsultativno-
specijalističke, hospitalizacione, i sl.).
Kako je zadatak projektovanja EZZ zahtjevan, složen i multidisciplinarni posao, u
realizaciji aplikativnog EZZ softvera kao primjera na kojem se pokazuje funkcionalnost usvojene
metodologije projektovanja i razvoja EZZ (tačka 5.2) urađena je prva faza koja se odnosila na
razmatranje kliničke domene, i stvaranje dovoljnog i semantičkog i sintaksnog prostora za
ispunjenje osnovnog cilja da EZZ porodične medicine bude, ustvari, EZZ_IZVOR. Zbog toga
ovaj prijedlog ne sadrži inženjerske aspekte projektovanja EZZ. Na ovaj način, svjesno se
odstupilo od predložene EHR arhitekture, posebno sa komunikacionog i organizacionog
stanovišta i dijeljenja EZZ između više autorizovanih profesionalaca, više mjesta i više namjena.
6.6.1 Izbori i ulazne forme
Na slikama 6.6.1-6.6.5 prikazane su ulazne forme i osnovni meniji informacionog
sistema porodične medicine. Na ulaznim formama nisu rješavana pitanja zištite i autorizacije,
kao ni u bilo kojem segmentu predloženog rješenja. Razlog je već spomenut, a leži u osnovnom
cilju odog projektovanja, da se ispita validnost koncepta sa stanovišta zadovoljenja
informacionih potreba kliničke domene. Osnovni meniji projektovani su na način da se zadovolji
logika i dijagram tokova medicinskog rada u hipotetičkom centru porodične medicine, koji ima
više timova porodične medicine.
Na slici 6.6.1.1 prikazana je glavna ulazna forma sa koje je moguće ući u druge ulazne
forme, ali je moguće ući u formu za otvaranje novog EZZ, izvršiti izbor EZZ željenog pacijenta i
direktno otvoriti glavnu aplikacionu formu koja podržava sve aktivnosti tima porodične medicine
u ordinaciji.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
188
Slika 6.6.1.1.: EZZ ulazna forma
Na slici 6.6.1.2 prikazana je EZZ ulazna forma koja odražava organizacione aspekte
centra porodične medicine i obezbjeđuje mogućost izbora nekog od ciljanih segmenata. Tako se
može izabrati:
jedan od postojećih timova porodične medicine,
recepcija, kao mjesto za selektovanje, osnovno administriranje i dalje upućivanje
pacijenata,
patronažna sestra porodične medicine, sa svojim djelokrugom rada uključujući i
zakazivanje i realizaciju posjeta u kući pacijenata,
glavna aplikacija, sa direktnim ulazom u operativne aktivnosti tima porodične
medicine,
elektronski karton (EZZ) pojedinog pacijenta,
izvještaji i statistika koji se zahtijevaju od menadžmenta centra porodične medicine.
Slika 6.6.1.2.: EZZ informacioni sistem porodične medicine – glavni meni
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
189
Na slici 6.6.1.3 prikazana je ulazna forma za tim porodične medicine. Ova forma
obezbjeđuje izbor i ulaz u forme za pojedinačno selektovane doktora i sestru porodične
medicine, glavnu aplikaciju i EZZ, ali i izbor pojedinih dijelova kliničkog rada ukoliko se zbog
dijagnostike i slično mora raditi po segmentima. U tom smislu može se direktno izabrati:
pregled, da bi se nastavio započeti pregled u cilju davanja konačne dijagnoze,
određivanja terapije itd.,
dijagnostika, radi upućivanja pacijenta u konsultativno specijalističke službe i
laboratoriju,
terapija, za propisivanje terapije i daljih tretmana,
kontrolni pregled, za zakazivanje i realizaciju kontrolnog pregleda.
Slika 6.6.1.3.: EZZ tim porodične medicine - meni
Slika 6.6.1.4 predstavlja ulaznu formu recepcije, koja je kao dio centra porodične
medicine zamišljena kao podrška radu timova porodične medicine. U tom smislu moguće je:
izabrati pacijenta, u cilju pružanja osnovnih administrativno-zdravstvenih usluga,
vršiti prijem pacijenata,
manipulisati sa svim mogućim vrstama uputa, koje je već autorizovao tim porodične
medicine,
usmjeravanje pacijenata za dogovarajuće dijagnosticiranje, kao i završna obrada
gotovih nalaza.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
190
Slika 6.6.1.4.: EZZ recepcija porodične medicine - meni
Na slici 6.6.1.5 prakazana je ulazna forma za pregled. Ovim se omogućava, da doktor ili
sestra porodične medicine izaberu onaj dio složenog procesa koji se naziva pregled koji im je od
trenutnog interesa, bilo sa stanovišta uvida u neki dio procesa bilo sa stanovišta realizacije
izabranog dijela pregleda.
Slika 6.6.1.5.: EZZ pregled - meni
6.6.2 Elektronski zdravstveni zapis – opšti podaci
Na slikama 6.6.2.1 – 6.6.2.4 prikazane su forme sa raznim pogledima na informacije o
pacijentu. Tako je na slici 6.6.2.1 prikazana integralna aplikacija koja, putem svojih stranica
obezbjeđuje kopletan pogled na bazu podataka sa mogućnošću izbora svakog postojećeg
pacijenta u EZZ_IZVORU i uvida u svaku informaciju o njemu koja je zapisana u bazi. Slike
6.6.2.2 – 6.6.2.3 prikazuju forme vezane za opšte podatke o pacijenu, osiguranju i obvezniku
osiguranja. Forma na slici 6.6.2.4 obezbjeđuje izvor EZZ za konkretnog pacijenta pretraživanjem
baze i direktnim selektovanjem.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
191
Slika 6.6.2.1.: EZZ integralna aplikacija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
192
Slika 6.6.2.2.: EZZ opšti podaci o pacijentu i osiguranju
Slika 6.6.2.3-1.: EZZ podaci o osiguranju i obvezniku osiguranja
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
193
Slika 6.6.2.3-2.: EZZ podaci o osiguranju i obvezniku osiguranja - istorija
Slika 6.6.2.4.: EZZ izbor pacijenta
6.6.3 Elektronski zdravstveni zapis – pregled (posjeta u ordinaciji)
Na slici 6.6.3.1 prikazana je osnovna forma medicinskog rada tima porodične medicine.
Forma omogućava da se izabere automatsko ili manuelno vođenje kroz pojedine faze pregleda –
posjeta u ordinaciji.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
194
Slika 6.6.3.1.: EZZ pregled pacijenta
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
195
6.6.4 Elektronski zdravstveni zapis – anamneza
Na slikama 6.6.4.1 – 6.6.4.3 prikazane su forme za anamnestički menadžment.
Anamnestički menadžent je uključen u integralnu aplikaciju i postoji kao sastavni dio procesa
Pregled, međutim, preko ovih formi moguće ga je izdvojiti i posmatrati, uslovno, nezavisno od
drugih segmenata procesa u cilju unosa, izmjene ili uvida u anamnestička stanja.
Slika 6.6.4.1.: EZZ anamneza - meni
Slika 6.6.4.2.: EZZ anamneza preležane bolesti - istorija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
196
Slika 6.6.4.3.: EZZ anamneza sadašnja bolest - istorija
6.6.5 Elektronski zdravstveni zapis – status
Na slikama 6.6.5.1 prikazane su forme koje obezbjeđuju unos statusa pacijenta ili uvid u
raniji ili sadašnji status. U tom smislu, status se posmatra kao izdvojena, nezavisna kategorija.
Međutim, istovremeno je status sastavni dio kompleksnog procesa Pregled i sve što se na ovom
mjestu kao segmentu uradi vidljivo je i sa stanovišta cjeline procesa.
Slika 6.6.5.1-2.: EZZ status po sistemima - unos
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
197
6.6.6 Elektronski zdravstveni zapis – dijagnoza
Na slikama 6.6.6.1 – 6.6.6.2 date su forme za upravljanje dijagnozama. Dijagnoze su
razdvojene na radne i konačne. Koncept konačne i radne dijagnoze definisan je, prvenstveno, po
zahtjevu kliničke domene ali ima i medicinsko-zakonski smisao.
Slika 6.6.6.1.: EZZ dijagnoza - meni
Slika 6.6.6.2.: EZZ dijagnoza konačna - istorija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
198
6.6.7 Elektronski zdravstveni zapis – dijagnostika, uputnice, nalazi
Na slikama 6.6.7.1 – 6.6.7.5 date su ulazne i operativne forme kompletan podproces
dijagnostike u širem smislu, što obuhvata konsultativno specijalističke službe, razna testiranja i
laboratoriju.
Slika 6.6.7.1.: EZZ konsultativno specijalističke službe - meni
Slika 6.6.7.2.: EZZ upute - meni
Slika 6.6.7.3.: EZZ laboratorija – meni
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
199
Slika 6.6.7.4.: EZZ nalazi – meni
Slika 6.6.7.5.: EZZ laboratorijijski nalaz – istorija
6.6.8 Elektronski zdravstveni zapis – terapija
Slike 6.6.8.1 prikazuju izdvojeni podproces Terapija. Pitanja raščlanjenja terapije na
vrste i/ili dijelove ostaje za drugu fazu. Osnovni kriterijum pri tome će biti potreba integralnog ili
segmentiranog pristupa na nivou porodične medicine. Kod integralnog pristupa, ostaje otvoreno
pitanje i problem realizacije interfejsa pojedinačnih EZZ sa EZZ_IZVOROM i preslikavanje
pojedinačnih terapeutskih postupaka u jedinstvenu informacionu cjelinu.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
200
Slika 6.6.8.1-1.: EZZ terapija – istorija
6.6.9 Elektronski zdravstveni zapis – recepti
Slike 6.6.9.1 prikazuju forme za upravljanje propisivanjem lijekova. Ostaje otvoreno
pitanje povezivanja sa terminskim setom i ATC bazom kako za automatizaciju izbora lijeka od
strane doktora tako i za uvid u semantički sadržaj tog izbora.
Slika 6.6.9.1-2.: EZZ recept - unos
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
201
6.6.10 Elektronski zdravstveni zapis – uputnica za bolnicu
Slike 6.6.10.1 prikazuje forme za upućivanje pacijenata u bolnicu.
Slika 6.6.10.1.: EZZ uputnica za bolnicu - istorija
6.6.11 Elektronski zdravstveni zapis – bolovanje
Na slikama 6.6.11.1 prikazana je forma za unos bolovanja. Opciono je ugrađen i zakonski
zahtjev za pohranjivanjem nalaza komisije koja je bolovanje odobrila ili na osnovu čijeg
mišljenja je doktor porodične medicine odobrio bolovanje.
Slika 6.6.11.1.: EZZ bolovanje - unos
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
202
6.6.12 Elektronski zdravstveni zapis – diabetes
Na osnovu nacionalnog vodiča za diabetes melitus, kroz forme na slikama 6.6.12.1
ugrađena je funkcija praćenja i menadžiranja diabetesa od strane tima porodične medicine.
Ostaje otvoreno pitanje projektovanja kompletnog vodiča i obezbjeđenje njegovog mjesta u
EZZ. Međutim, u ovom prikazu ne postoji samo otvoreno pitanje diabetes melitusa nego i drugih
bolesti koje se mora rješavati projektovanjem posebnog dijela EZZ pod nazivom Vodiči i
Programi (vidi sliku 5.2.3.2.1).
Slika 6.6.12.1-1.: EZZ dijabetes - istorija
6.6.13 Elektronski zdravstveni zapis – medicinski zapis
Na slikama 6.6.13.1 prikazane su forme za unos i pregledanje sadržaja medicinskih
zapisa. Pod medicinskim zapisom podrazumijeva se tekst, grafikon, crtež, slika. Realizovani
način unosa podrazumijeva da se bilo koji od navedenih vrsta dokumenata (nalaz i mišljenje
specijaliste, laboratorijski nalaz, RTG/UZV/EKG/EEG itd. slika unosi skeniranjem. Otvoreno je
pitanje ugradnje DICOM standarda za unos dokumenata u elektronskoj formi. Međutim, i kad se
to riješi moraće ostati ova opcija da obradu onih dokumenata koji se neće javljati u elektronskoj
formi.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
203
Slika 6.6.13.1-1.: EZZ medicinski zapis - istorija
6.6.14 Elektronski zdravstveni zapis – MKB-10
Problem terminologija, termina i terminskih setova i vokabulara ovdje je riješen, za naše
uslove, na jedini mogući način, formiranjem sopstvene baze podataka kao u slučaju MKB-10.
Ovaj način je privremenog karaktera, dok se na nacionalnom (entitetskom, BiH, ili sl.) nivou ne
riješi problem javnih on-line servisa i linkova EZZ i tih servisa. Na slikama 6.6.14.1 prikazane su
odgovarajuće forme za MKB-10.
Slika 6.6.14.1-2.: EZZ MKB-10
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
204
6.6.15 Elektronski zdravstveni zapis – zakazivanje posjeta
Na slikama 6.6.15 prikazane su forme za zakazivanje posjeta. Mogućnost zakazivanja
ima doktor direktno ili neko iz njegovog tima ili recepcija.
Slika 6.6.15.1-1.: EZZ zakazivanje posjeta - istorija
6.6.16 Elektronski zdravstveni zapis – humani resursi
Slike 6.6.16.1 – 6.6.16.4 prikazuju ulazne i operativne forme za upravljanje sadržajem
humanih resursa. U humane resurse uključeno je samo medicinsko osoblje.
Slika 6.6.16.1.: EZZ humani resursi – meni
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
205
Slika 6.6.16.2.: EZZ humani resursi – pacijent-tim
Slika 6.6.16.3.: EZZ humani resursi – doktor - istorija
Slika 6.6.16.4.: EZZ humani resursi – glavna sestra - meni
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
206
6.6.17 Elektronski zdravstveni zapis – materijalni resursi
U forme na slikama 6.6.17.1 – 6.6.17.2 uključen je dio materijalnih resursa koji se odnosi
na usluge (pod uslugom se podrazumijeva sve ono što je za vrijeme posjete, u ordinaciji ili kući,
pruženo pacijentu kao savjet, njega, tretman i sl.) a šifrovano je i sankcionisano od strane FZO.
Slika 6.6.17.1.: EZZ izvršene usluge - istorija
Slika 6.6.17.2.: EZZ usluge - unos
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
207
7. Zaključak
Cijeli rad se, uslovno, može podijeliti na tri dijela. Prvi je dio posvećen istraživanju
metodoloških osnova i principa na kojima se treba zasnivati razvoj i projektovanje informacionih
sistema u zdravstvu i medicini. Drugi dio se odnosi na istraživanje praktičnih iskustava u
razvoju, a posebno projektovanju elektronskog zdravstvenog zapisa – EZZ kod nas i u svijetu. U
trećem dijelu prikazan je pokušaj projektovanja osnova za EZZ na bazi predložene metodologije,
praktičnih iskustava i problema dosadašnjeg razvoja, sa posebnim naglaskom na razvoj
informacionih potreba porodične medicine.
Istraživanje metodologije projektovanja informacionih sistema u medicinskoj i kliničkoj
domeni predstavlja osnovni teorijski dio rada. U njemu je na eksplicitan način pokazana potreba
redefinisanja tradicionalnog, tzv. inženjerskog, pristupa projektovanju informacionih sistema u
medicinskoj i zdravstvenoj domeni. Hronološki gledano, idući od potreba za obradom podataka,
preko procesiranja informacija do predstavljanja kompleksnih formi medicinskog i kliničkog
znanja prošao se dug razvojni put do spoznaje i razvoja metoda, tehnika i tehnologija podrške za
modeliranje znanja i njegovog „strukturnog“ predstavljanja u savremenim bazama podataka. Na
ovom putu veliki doprinos dala je medicinska i klinička domena svojim neprihvatanjem da se
kompleksno informaciono bogatstvo svede u tradicionalno „strukturirane“ forme baza podataka.
Veliki doprinos ovom poslu dala je i daje tehnološko-inženjerska domena tragajući za
novim tehnološkim rješenjima, i u hardverskom i u softverskom smislu, koja po svojoj snazi i
fleksibilnosti otvaraju perspektivu medeliranju složenih formi medicinskog i kliničkog znanja i
stavljanja na raspolaganje moćnih alata podrške procesiranju složenih informacionih potreba.
Posebno mjesto i uloga na ovom razvojnom putu ka produktivnim informacionim
potrebama u medicinskoj i kliničkoj domeni pripada spoznaji da liječenje i njega pacijenta ne
poznaju granice, niti u institucionalnom niti u nacionalno-teritorijalnom smislu, a da je razvoj
informacionih potreba presudan ne za instituciju nego za zdravlje pacijenata. Ta spoznaja dovela
je, u početku, do razvoja i projektovanja tzv. pacijent-centričnih informacionih sistema. Nakon
šire afirmacije porodične medicine, kod medicinskih informatičara vlada uvjerenje i entuzijazam
da koncept porodičnog doktora, shvaćen kao masovna pristupna tačka u zdravstveni sistem,
može obezbijediti univerzalnost i dostupnost svih relevantnih informacija za liječenje, njegu i
promociju zdravlja pacijenta. Tako se dolazi do EZZ kao univerzalnog koncepta, koji ne
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
208
sprečava pojedince, institucije i države da imaju „svoje vlastite“ zdravstvene informacione
sistema, nego naprotiv potiče njihov razvoj i raznovrsnost ali na bazi jedinstvenih principa i
standarda koji obezbjeđuju njihovu interoperabilnost i univerzalnost medicinske i kliničke
domene.
Zajednička je filozofija izražena i eksplicitno definisana u formi Elektronskog
Zdravstvenog Zapisa – EZZ, a posebno EZZ_IZVOROM i definisanjem informacionih
standarda. Sve ostalo je u rukama institucija i profesionalaca, koji za svoje potrebe a u korist
pacijenta, mogu razvijati ovakav ili onakav informacioni sistem ili čak informacioni pristup ili
pogled na informacije.
7.1. Teorijski pristup projektovanju EZZ – istraživanje metodologije
Rad sa zdravstvenom informacionom domenom kompleksan je i težak i podrazumijeva
rješavanje nekoliko izazova:
informaciona kompleksnost, koja je posljedica biološke i kompleksnosti zdravstvenih i
medicinskih tehnologija i procedura;
velika brzina promjena koja se odnosi na kliničke promjene, promjene medicinske
tehnologije i rastućih zahtjeva,
kompleksnost bezbjednosnih potreba i potreba privatnosti;
dugoročan karakter i interoperabilnost u vremenu i prostoru medicinskih
informacija;
učestala neodređenost i širina korisničkih potreba i zahtjeva.
Da bi se odgovorilo zahtjevima produktivnog informacionog projektovanja u tako
kompleksnoj medicinskoj i kliničkoj domeni pokazuje se kao potrebno, na metodološkom nivou,
definisati:
1. Paradigmu projektovanja EZZ
Kao paradigma projektovanja EZZ uzeta je tzv. dvonivoiska-arhetipska metodologija,
koja podrazumijeva razdvajanje procesa modeliranja za potrebe projektovanja na „kliničku“ i
„inženjersku“ domenu sa arhetipskim konceptom kao ključnim mehanizmom (interfejsom) za
razdvajanje i istovremeno povezivanje modela informacija u domeni. U tom smislu predlaže
se izgradnja modela domena generičkih informacionih koncepata kao prvog zasebanog nivoa i
domena specifičnih informacionih koncepata kao drugog modelskog nivoa.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
209
2. Informacione standarde: EZZ informacioni standard; Standarde za okruženje
distribuiranih sistema; Tronivoisku strukturu standarda; Interfejse između EZZ i drugih
informacionih standarda.
3. Specifičnosti EZZ arhitekture sa stanovišta: prezentacije znanja i ontološke analize u
kliničkoj domeni; konteksta generisanja i zapisivanja kliničkih informacija; vremenski
zavisnih procesa, negacija i neodređenosti; prilagođenja podataka i informacija iz
naslijeđenih informacionih sistema; medicinskih vokabulara i terminologija i
terminoloških setova; kliničkih vodiča.
4. Formalne produkte EZZ dizajna: Referentni model zdravstveno-medicinskih informacija;
Arhetipski model zdravstveno-medicinskih informacija; Ostale formalne specifikacije
zdravstveno-medicinskih informacija, kao što su sintaksne specifikacije za rastavljive
entitete u referentnom i arhetipskom modelu; Aplikacioni programski interfejs – softver i
upitni interfejs; Normativa arhetipova (moguć mali broj, pretežno za demografske
entitete); Normativa terminologija i terminoloških setova.
5. Ograničenja projektovanja: Problem inkompatibilnih terminologija; Problem nedostupnih
terminologija
6. Specifične projektne zahtjeve: Internacionalizacija i lokalizacija informacija; Jezik/jezici
informacija; Bezbjednost i revizija informacija; Povjerljivost informacija; Integritet
informacija; Ne-odbijanje informacija; Dugoročna pristupnost informacijama.
7. Informacione arhitekture i EZZ: Arhitekturni pristup „Prolaz“; Arhitekturni pristup
„Agregacija“; Klinički verhausing informacija – „inteligentno skladište“.
8. Menadžment promjena EZZ i informacija
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
210
7.2. Praktični pristup projektovanju EZZ – istraživanje i analiza stanja
Istraživanje je obuhvatalo istraživanje aktuelne prakse projektovanja, razvoja,
implementacije, operativne upotrebe i održavanja postojećih informacionih potreba i zahtjeva,
kao i njihovu praktičnu realizaciju kroz postojeće informacione sisteme.
7.2.1. Stanje zdravstvenih informacija i informacionih sistema u Republici Srpskoj
Analiza stanja projektovanja, implementacije i operativne upotrebe informacija,
informacionih sistema u Republici Srpskoj (tačka 6.2.1.) pokazuje da:
1. Sistem zdravstvenih i medicinskih informacija uređen je zakonom i podzakonskim
aktima. Odgovornost za uspostavljanje sistema informacija i informacionih sistema
leži na zdravstvenim ustanovama.
2. Sistem zdravstvenih informacija uređen je prvenstveno sa stanovišta zahtjeva javnog
zdravstva i zdravstvenog osiguranja. U tom smislu su svi zahtjevi i sistem protoka
informacija napravljeni na konzistentan način jer je propisan, ne samo sadržaj, nego i
forma, način vođenja i dostavljanja pojedinih informacija – forma.
3. Zdravstvene informacije, po svom sadržaju i formi nisu usklađene sa savremenim
tehničko – tehnološkim metodima i sredstvima procesiranja informacija i podesne su
za procesiranje prvenstveno, a često i jedino, u papirnoj formi.
4. Iako po definiciji postoji zdravstveni karton pacijenta, po načinu njegove praktične
realizacije, on se ne može poistovjetiti sa idejom EZZ, prije svega zbog
interoperabilnosi i pristupnosti. Zdravstveni karton se propisuje i realizuje kao karton,
dakle papirna forma. Međutim, ono što je još važnije, zdravstveni karton se realizuje
samo za potrebe pojedinačne zdravstvene ustanove i vlasništvo je te ustanove, za
razliku od EZZ koje je infrastrukturna komponenta cijelog zdravstvenog sistema.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
211
7.2.2. Stanje u svijetu
U aktuelnoj praksi u svijetu, uz varijacije na temu, prisutna su dva pravca razvoja. Prvi se
odnosi na prevođenje zdravstvenog kartona iz papirne u elektronsku formu. Na ovom planu
prednjači SAD i najbolji primjer za to je AMS zdravstveni karton u elektronskoj formi. Iz
prikaza AMS softvera (tačka 6.3.1.) se vidi da su praktično svi najsavremeniji informacioni
koncepti i tehnologije primjenjeni da se dobije kostefektivna forma „elektronskog zdravstvenog
kartona“.
Drugi pravac, koji predvode Evropska unija i Australija, realizovan je kroz više naučno
istraživačkih i naučnih projekata86 a odnosi se na razvoj i implementaciju Elektronskog
Zdravstvenog Zapisa – EZZ. Kao ilustracija ovog pravca razvoja prikazan je EUROMED PHR
softver (tačka 6.3.2.).
7.3. Razvoj i implementacija predložene metodologije projektovanja EZZ i informacionih
sistema u kliničkoj domeni
Da bi se metodologija i principi projektovanja predloženi u tački 5.2. mogli primjeniti,
razmotreni su zahtjevi korisnika, mjesto i uloga EZZ u zdravstvenom sistemu i njihov uticaj na
modeliranje informacija i projektovanje arhitekture EZZ (tačka 6.4.3.). U tom smislu posebno su
razmotreni: Klinička sveobuhvatnost (Kontekst kliničkih zapisa i zapisivanja; Klinička
kompetentnost EZZ); Uloga i namjena EZZ; Priroda kliničkih informacija; Struktura
medicinskog jezika; Poštovanje koncepta evolucije od papirnog zapisa (zdravstveni karton) do
EZZ; Zaštita podataka; Preskripcija lijekova i uključenje u EZZ; Medicinska edukacija; Etički i
pravni zahtjevi (Pouzdanost EZZ; Vlasništvo i kopiranje EZZ; Odgovornost; Identifikacija;
Trajnost; Procesiranje personalnih informacija; Transparentnost).
Analiza svih gore navedenih zahtjeva, kao rezultat dala je kliničku funkcionalnu
specifikaciju iz koje direktno proizlazi i EZZ arhitektura sa svojim arhitekturnim
komponentama, ali se definiše i EZZ objektno orjentisani informacioni model sa klasama
informacija i grupama klasa – klasterima.
86 Beale T., Design Principles for the EHR, http://www.deepthought.com.au/healt/openEHR/openEHR.htm. Pristup 17.06.2007.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
212
Klinička funkcionalna specifikacija EZZ obuhvata i definiše: Transakciju i transakcione
tipove (Administraciju, Kontakt, Sažetak, Triger, Izvještaj, Nastavak njege, Podsjetnik), Transfer
EZZ, Pouzdanost zdravstvenih informacija, Korištenje dijeljenog EZZ, Način gledanja
(mogućnosti gledanja) EZZ, Izbor jezika i pisma, Primjenu klasifikacionih sistema (termini i
terminski setovi), Zapisivanje Transakcija, Zapisivanje kliničkih podataka, Protokole, šablone i
podršku odlučivanju, Lokalne terminske setove i jedinice, Ispravljanje transakcija, Smrt
pacijenta.
Na ovaj način urađena definicija i izbor funkcija EZZ omogućava da se definiše opšta
arhitektura i arhitekturne komponente EZZ, kao jednog od ključnih koraka u istraživanju i
definisanju objektno orijentisanog modela kiničkih informacija.
Kao relevantne za realizaciju cijelog EZZ koncepta iskristalisale su se sljedeće
arhitekturne komponente EZZ: EZZ u užem smislu, Transakcija, Tačka zdravstvenog zapisa,
Kolekcija tačaka zdravstvenog zapisa, Naslov.
Na osnovu kliničke funkcionalne specifikacije i EZZ arhitekture definišu se klase i klasteri EZZ
objektno orijentisanog modela informacija i to: Klaster EZZ, Transakcioni klaster, Klaster
događaja, EZZ_info klaster, Tekst klaster, Klaster veličina, Klaster jedinica, Klaster složenih
podataka, Klaster ljudi i mjesta, Klaster momenata, Osnovni EZZ klaster, Klaster razmjene.
7.4. Primjer projektnog rješenja zasnovan na predloženoj metodologiji
U okvirima tačaka 6.5. i 6.6. prikazani su model informacija za EZZ i prijedlog mogućeg
softvera urađen na osnovu predloženog informacionog modela. Potrebno je napomenuti da je
model još uvijek pod velikim uticajem klasične jednonivoiske metodologije i u tom ga smislu
treba dalje razvijati. Da bi se došlo do potpunog objektno orijentisanog dvonivoiskog modela
potrebno je ispuniti više početnih pretpostavki. Jedna od njih je da se počne sa organizovanim
istraživačkim radom – projektom na kliničkoj informacionoj domeni.
Prikazani softver, ustvari, predstavlja interfejse – ekranske forme. između korisnika i baze
podataka. Pri tome uopšte nisu razmatrana pitanja izbora sistema za upravljanja bazom podataka
i konkretnog projektovanja baze podataka jer to izlazi izvan okvira istraživačkih ciljeva ovog
rada.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
213
8. Literatura
1. American Association of Medical Colleges, 1984, Physicians for the Twenty-First Century,
Washington DC.
2. Anderson R, 1996, Security in Clinical Information Systems, British Medical Association,
January.
3. Arden Syntax, http://www.cpmc.columbia.edu/arden/ Pristup 12.01.2006.
4. Asbru/The Asgaard Project, http://smi-web.stanford.edu/projects/asgaard/Pristup 12.01.2006.
5. Bakker A.R, Ehlers C.T., Bryant J.R., Hammond W.E., eds, 1992, Hospital Information
Systems: Scope-Design-Architecture, Amsterdam, North Holland Publishing Company
6. Bakker A.R, 1993, Security in medical information systems, IMIA Yearbook of Medical
Informatics, Stuttgart.New York, Schattauer Verlag, 52-60.
7. Balaban N. i dr, 2002, Informacioni sistem u menadžmentu, S.A., Beograd
8. Barber B, Treacher A, Louwerse K, 1996, Security in Medical Telematics, Amsterdam, IOS
Press
9. Beale T, Archetypes: Constraint-based Domain Models for Future-proof Information
Systems, http://www.deepthought.com.au/it/archetypes.html Pristup 17.06.2007.
10. Beale T, The open EHR Reference Model,
http://www.deepthought.com.au/healt/openEHR/openEHR.htm. 17.06.2007.
11. Beale T, Design Principles for the EHR,
http://www.deepthought.com.au/healt/openEHR/openEHR.htm. Pristup17.06.2007.
12. Berner E.S, Bebster G.D, Shugerman A.A, at al, 1994, Performance of Computerbased
dijagnostic systems, N Engl. J. Med., 330, 1792-6.
13. Blois M.S, 1984, Information and Medicine: The Nature of Medical Descriptions, Berkely
CA: University of California Press
14. Blum B.I, 1986, Information Systems for Patient Care, New York, Springer Verlag,
http://www.deepthought.com.au/health/openEHR/openEHR.htm. Pristup 17.06.2007.
15. Clancey W, 1983, The epistemology of a rule based expert system: a fremework for
explanation, Artifical intelligence, 20, 215-51
16. College of American Pathologists, 1994, SNOMED-Systematized Nomenclature of
Medicine, Chicago, Coll. of Amer, Parhol.
17. CORBAmed document: Pearson Identification Service, March 1999, http://www.omg.org/
Pristup 28.02.2009.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
214
18. CORBAmed document: Lexicon Query Service, March 1999, http://www.omg.org/ Pristup
28.02.2009.
19. CORBAmed document: Clinical Observations Access Service, March 1999,
http://www.omg.org/ Pristup 28.02.2009.
20. David J.M, Krivine J-P, Simmons R, eds, 1993, Second Generation Expert Systems, Berlin,
Springer-Verlag
21. Davis A.M, 1993, Software Requrements – Objects, Sunctions, States (rev. ed.), Englewood
Cliffs, New York, Prentice Hall
22. Deliverable 4, 1992, GEHR Requirements for Clinical Comprehensiveness, GEHR Project
23. Deliverable 7, 1993, Clinical Functional Specifications, GEHR Project
24. Deliverable 8, 1994, Ethical and legal Requirements of GEHR Architecture and Systems,
GEHR Project
25. Deliverable 19,20,24, 1995, GEHR Architecture, GEHR Project
26. De Moor G, 1994, Standardization in medical informatics in Europe, Med Inform, 35:1-12.
27. Dick R.S. and Steen E.B., eds, 1991, The Computer-based Patient Record – An Essential
Technogoly for Health Care, Washington DC, National Academic Press.
28. Dick R.S, Steen E.B, eds, 1997, The Computer-based Patient Record: an Essential
Technology for Health Care, Washington DC, national Academy Press, (second edition).
29. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM),
http://medical.nema.org/dicom.html. Pristup 28.02.2009.
30. Emmen A, 1996, Creating a Virtual Medical Community, VMW Magazine, No. 6
31. Englebrecht R, Fitter M, Newton P, Rector A.L, Robinson D., Sneath L., 1990, PRECISE:
Prospects for an Extra Mural and Clinical Information System Enviroment (AIM Project
A1031, Subproject CSR: Requirements for Consulting Room Systems), Report on User
Workshop
32. ENV 13606-2 – Electronic healthcare record communication – Part 2: Domain term list.
CEN/TC 251 Health Informatics Tehnical Committee.
33. Euromed Project, 1997, Euromed’s framework for the 21 st century telemedical information
society, VMW Magazine, No. 11.
34. Euromed Project, 1998, Advanced medical image analysis on the Web, VMW Magazine,No.
4.
35. Euromed Project, 1998, The Holy Grail of Virtual Reality and Medical Imaging, VMW
Magazine, No. 6.
36. Euromed Project, 1998, Human electric potentials manipulated on the Web, VMW
Magazine, No. 10.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
215
37. Euromed Project, 1999, Paperless hospitals waver between PC network and “bonsai
computer” solutions, VMW Magazine, No. 1.
38. Evans D.A, Miller R.A, 1987, Unified Medicaj Language System (UMLS) Project, Initial
fhase in developing representations for mapping knowledge, INTERNEST-I/QMR, HELP
and MESH (Technical Report No.CMU-LCL-87-1), Pittsburgh, PA, Laboratory for
Computational Linguistic, Carnegie Mellon University
39. Friedman C, Wyatt J, 1996, Evaluation Methods in Medical Informatics, New York,
Springer-Verlag
40. Fries J.F, 1972, Time-oriented patient records and a computer data bank, American Medical
Association, 222, 1536-42
41. FowlerM, 1997, Analysis Patterns: Reusable Object Models, Addison Wesley
42. Fu K.S, 1976, Digital Pattern Recognition, Berlin Springer Verlag
43. Fyyad U.M, Piatetsky-Shapiro G, Smyth P, Uthurusamy R, 1996, Advances in Knowledge
Discovery and Data Mining, Cambridge MA, AAAI Press/MIT Press
44. Gale J, Marsden P, Diagnosis: Process not Product, In: SheldonM.G., Brooke J.B., Rector
A.L, eds, 1985, Decision Making In Generale Practice, London, MacMillan Press Ltd, 59-61.
45. GEHR Australia project. http://www.gehr.org. Pristup 28.02.2009.
46. Gell G, 1988, AURA: Experience and Future, In: Scherrer J.R, Cote R.A, Mandil S.H, ed,
Computerised Natural Medical Language Processing for Knowledge Representation, North-
Holland Published Company, 253-61.
47. GLIF (Guideline Interchange Format), http://www.glif.org/. Pristup 28.02.2009.
48. Gordon C, Fox J, Glowinski A, O'Neill M., 1990, The design of the Oxford System of
Medicine: An overview, Lecture Notes in Medical Informatics No.38., Berlin, Springer-
Verlag, 225-70.
49. Gruber T.R, 1993, Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge
Sharing, Stanford Knowledge Systems Laboratory
50. Hammond W.E, Bakker A.R, Ball M.J, eds, 1995, Information systems with Fading
Boundaries, Amsterdam, Elsevier
51. Hasman A, Albert A, Wainwright P, Klar R, Sosa M, eds, 1995, Education and Training in
Health Informatics in Europe, Amsterdam, IOS Press
52. Haux R, Leven F.J, Moehr J.R, Protti D.J, eds, 1994, Health and Medical Informatics
Education, Special Issue (3/94) of Meth Inform Med, 33: 246-331.
53. Hix D, Hartson H.R, 1993, Developing User Interfaces: Ensuring Usability through Product
and Process, New York NY, John Wiley and Sons
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
216
54. Horii C, Prior F, Bidgood D, 1995, DICOM: An Introduction to the Standard,
WWW/University of Joensuu-Euromed/DICOM Gateway
55. Howkins T.J, Kay S., Rector A.L., Globe C.A., Horan B., Nowlan W.A., Wilson A., 1990,
An overview of the PEN&PAD project. In: Lecture notes in Medical Informatics No.40
Berlin: Springer-Verlag, 73-8
56. ISO:IEC: Information Technology, Open Distributed Processing, Reference model: Part 2:
Foundations.
57. Jovanović Z, 1998, Euromed Project, Generate your own personal medical home page,
VMW Magazine, No. 6.
58. Kay S, 1989, SKRAM: Semantic and Knowledge Representation of the Medical Racord,
Subcommittee of IEEE P1157 (MEDIX)
59. Kolesnikov A, Kelle O, Kauranne T, 1997, Remote medical analysis with wev technology,
Proc. of Finnish Symposium on Signal Prosessing – FINSIG’97, Pori, Finland, p.87.
60. Krsmanović S, 2002, Informacioni sistemi u mrežnom okruženju, Univerzitet B. Karić,
Beograd
61. Landon K, 1999, Menagement Information Systems – New Approaches to
Organisation&Technology, Prentice Hall
62. Maier M, 2000, Architecting Principles for Systems-of-Systems, Technical Report,
University of Alabama in Huntsville,
http://www.infoed.com/Open/PAPERS/systems.htm Pristup 28.02.2009.
63. Manojlović D, 2000, Propedevtika interne medicine, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva,
Beograd
64. Marcus S, 1988, Automating Knowledge Acquisition for Expert Systems, Boston, Kluwer
Academic
65. Martin J, Leben J, 1989, Strategic Information Planning Methodologies (2nd ed), Englewood
Cliffs, Prentice Hall
66. Marsh E, 1998, Euromed Project, How the Web brings patient data puzzle together, VMW
Magazine, No. 6.
67. Marsh E, 1999, The Creation of a global Telemedical Information Society, Euromed Project
Manager
68. Messerschmitt D.G, Syzperspki C, 2001, Intustrial and Economic Properties of Software:
technology, processes and value, University of California Berkeley Computer Science
Division Technical Report, UCB/CSD-01-1130
69. Miller R.A, Masarie F.E, 1990, The demise of the Greek oracle model medical dijagnosis
systems, Meth. Inform. Med, 29,1-2.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
217
70. Miller R.A, Masarie F.E, 1990, Quick Medical Reference: A microcomputerbased diagnostic
decision support system for general internal medicine, Washington DC, IEEE Computer
Society Press, 986-8.
71. Moorman P.W, van Ginneken A.M, vam der Lei J, van Bemmel J.H, 1994, A model for
structured data entry based on explicit descriptional knowledge, Meth Inform Med, 33: 454-
63.
72. Musen M.A, 1992, Dimensions of knowledge sharing and reuse, Computers and Biomedical
Research, 25, 435-67.
73. Musen M.A, Gennari J.H, Wong W.W, 1995, A rational reconstruction of INTERNIST-I
using PROTEGE-II, Prceedings of the Ninetheenth Annual Symposium on Computer
Applications in Medical Care, New Orleans, 289-93.
74. Nolan R.L, 1979, Managing the crises in data processing, Haevard Business Review, March-
April 115-26.
75. Odyssee Project, http://www.nautilus-info.com/odyssee.htm. Pristup 28.02.2009.
76. OMG Health Domain Taskforce http://www.omg.org/ Pristup 28.02.2009.
77. O'Neill M, Glowinski A, Fox J, 1989, A symbolic theory of decision-making applied to
several medical tasks, AIME 89. Lecture noste in Medical Informatics No. 38., Berlin,
Springer-Verlag, 62-71.
78. Oppenheim A.V, Schafer R.W, 1975, Discrete-Time Signal Processing, Englewood Cliffs,
New York, Prentice Hall
79. Page-Jones M, 2000, Fundamentals of Object Oriented Design, Addison Weslay,
80. Papadopoulos G, 1998, What’s the future of the Euro-Mediterranean Information Society?,
VMW Magazine, No. 6.
81. Patel V.L, Groen G.J, 1986, Knowledge-based solution strategies in medical reasoning,
Cognitive Science, 10: 91-116
82. Preece J, Sharp H, Benyond D, Holland S, Carey T, 1994, Human-Computer Interaction,
New York, Addison Wesley Publ Comp
83. ProForma language for decision support,
http://www.acl.icnet.uk/lab/proforma.html. Pristup 28.02.2009.
84. Prokosch H.U, Dudeck J, eds, 1995, Hospital Information Systems: Design and Development
Characteristics, Impact and Furure Architecture, Amsterdam, Elsevier
85. Quaak M.J, Westerman R.F., van Bemmel J.H., 1987, Comparisons between written and
computerized patient histories, patient complaints and dijagnostic hypotheses, BMJ, 295:
184-19.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
218
86. Rector A.L, Kay S., 1989, Descriptive models for medical records and data interchange, In:
Barber B, Cao D., Qin D., Wagner G., eds. MEDINFO 89, Amsterdam, North-Holland
Publeshed Company, 230-4.
87. Rector A.L, Nowlan W.A., KAy S., 1990, Unifying a medical information using an
architecture based on descriptions, Proceedinds of the Symposium on Computer Applications
in Medical Care, SCAMC 90, Washington, 190-4.
88. Rector A.L, 2001, The Interface between Information, Terminology and Inference Models?,
MEDINFO 2001 proceedings, Amsterdam, IOS Press.
89. Rector A.L, Nowlan W.A., Kay S. at al., 1991, Foundations for an electronic medical record,
Meth, Inform. Med., 30: 179-86.
90. Rector A.L, Nowlan W.A, Kay S, Globe C.A, Howkins T.J, 1993, A framework for
modelling the electronic medical record, Meth. Inform Med, 32, 109-19.
91. Rector A.L, 2001, Clinical Terminology: Why Is It So Hard?, Yearbook of Medical
Informatics
92. Richard R, 1991, Euromed Project, The search for the way to your heart through the Virtual
Medical World Personal Home Page, VMW Magazine, No. 1.
93. Rittel H.W.J, Webber M.M, 1973, Dilemmas in a General Theury of Planning, Policy
Sciences, 4, 155-169
94. Rossi-Mori A, Consorti F, 2001, Assembling clinical information, Note sent to HL7
discussion list, 2001-04-19.
95. Rubin K, 2000, Using a Taxonomy Matrix as a Communications Instrument, Version 1.01,
April 14
96. Schadow G, Russler D, Mead C, Case J., McDonald C., 2004, HL7 version 3 deliverable:
The Unified Service Action Model: Documentation for the clinical area of the HL7 Referenc
Information Model. (Revision 2,4+)
97. Scherrer J.R, Baud R.H, Hochstrasser D., Osman R., 1990, An integration hospital
information system in general, MD Computing, 7, 81-9.
98. SESAME: Standardization in Europe on Semantical Aspects of Medicine (AIM Project
A1031. Deliverable 9) 1990.
99. Shneiderman B, 1992, Designing the User Interface (second edition), New York, NY
Addision Wesley
100. Shortliffe E.H, Buchanan B.G, Feigenbaum E.A, 1979, Knowledge engineering for
medical decision making – A review of computer-based clinical decision aids, Proc. IEEE,
1207-24.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
219
101. Shortliffe E.H, Perreault L.E, eds, 1990, Medical Informatics: Computer Applications in
Health Care, Reading MA, Addison-Wesely.
102. Shum S.B, Representing Hard-to-Formalize, Contextualised, Multidisciplinary,
Organisational Knowledge, The Open University Milton Keynes,
http://kmi.openac.uk/~simonb/ Pristup 15.02.2007.
103. Simon S, 2004, ISIS sums up standardisation issues, VMW Magazine, No. 6.
104. SNOMED (Systematized Nomenclature for Medicine). http://wwwsnomed.org/. Pristup
15.02.2007.
105. Sowa J. F, 2000, Knowledge Representation: Logical, philosophical and Computational
Foundations, Brooks/Cole, California
106. Steels L, 1986, Second Generation Expert Systems, In Bramer M.A. ed., Research and
Development in Expart Systems 111, Cambridge University Press, 175-83.
107. Swets J.A, Picket RM, 1992, Evaluation of Diagnostic Systems: Methods from Signal
Detection Theory, New York, Acadeimc Press
108. SynEx project, UCL, http://www.chime.ucl.ac.uk/Health/SynEx/. Pristup 15.02.2007.
109. Šaula M, 1999, Razvoj informacionog sistema Doma zdravlja Srbac, IV kongres WB i
PHARE programa EU, Sarajevo
110. Tanjga R, 1999, Zdravstveni informacioni sistem Republike Srpske - projektovanje i
razvoj, Ministarstvo zdravlja Republike Srpske, Banja Luka
111. Tanjga R, 1999, Intranet zdravstva Republike Srpske, Zbornik radova JISA, Vrnjačka
banja
112. Tanjga R, 1999, Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike Srpske, IV
kongres WB i PHARE programa EU, Sarajevo
113. Tanjga R, 2002, Zdravstvena informatika, http://www/isabl
114. Tanjga R, 2004, E-zdravstvo: Razvoj zdravstvenog informacionog sistema Republike
Srpske, ISA, elektronsko izdanje, Banja Luka
115. Tuomo Kauranne, 1998, Euromed Project, Internet gives access to patient record, VMW
Magazine, No. 6.
116. UMLS (Unified Medical Language System),
http://www.nlm.nih.gov/research/umls/. Pristup 28.02.2009.
117. Van Bemmel J.H, 1984, Biological signal processing, New Jork, Wiley and Sons,225-72.
118. Van Bemmel J.H, Musen M.A, 1997, Handbook of medical Informatics, Springer-
Verlag, Houten/Diegem
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
220
119. Van der Lie J, Westerman R.F, Mosseveld B.M, 1990, Critiquing based on automated
medical records, An evaluatino of HYPERCRITIC, Lecture Notes in Medical Informatics no.
40, Berlin, Springer-Verlag, 369-74.
120. Versweyveld L, 2000, Euromed at the turn of an exiciting process of rebirithing, Virtual
Medical Worlds, http://www/euromed Pristup 28.02.2009.
121. Weed L, 1969, Medical Record, Medical Education and Patient Care, Cleveland OH,
Case Western University Press
122. Watson B.L, 1981, Liability for failure to acquire or use computers in medicine , New
York, IEEE Computer Society, 879-83.
123. Weed L.L, 1971, The Problem Orientated Record as basic tool in medical education,
patient care and clinical research, Annual Clinical Researches, 3: 131-4
124. WONCA, 2000, International Classification of Primary Care (ICPC) (second revision)
125. World Health Organisation, International Classification of Disease (ICD),
http://www.who.int/whoisis/icd10/. Pristup 28.02.2009.
126. Zahlmann G, 1998, Germany takes broad view of telemedicine applications, VMW
Magazine, No. 6.
Dr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON
221
9. Popis korištenih skraćenica
AOP - automatska obrada podataka
API – Application Programming Interface
CMSD – Cascade Model for System Development
DSS - decision support system
EHR – Electronic Health Record
EZZ – Elektronski Zdravstveni Zapis
FZO – Fond Zdravstvenog Osuguranja
GEHR – Good European Health Record
GUI – Grafical User Interface
ITIS – International Telemedical Information Society
IEC-ODP-RM – Information Technology, Open Distributed Processing, Reference model
ICPC – International Classification of Primary Care
MIS - management information system
OAS - office automatisation system
PHR – Personal Health Record
POMR – Problem Oriented Medical Racord
RAD – Resource Access Decision
RM – Referentni Model
RM/ODP – Reference Model for Open Distributed Processing
SNOMED – Systematized Nomenclature for Medicine
SOAP – Subjective, Objective, Assessment and Plan
SQL – Structured Query Language
UEMO – Union of European Medical Organizations
UML – Unified Markup Language
top related