ELEKTRONSKI ZDRAVSTVENI ZAPIS - magistarski · PDF fileDr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON 1 FAKULTET ZDRAVSTVENIH NAUKA

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


2

UDK 007:61(043.2)

ELEKTRONSKI ZDRAVSTVENI ZAPIS

Dr Suzana Krstić


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


4


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


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.


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


8


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.


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


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.


12


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;


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.


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.


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.


17

Slika 5.2.1.1. Metodologija i procesi softverskog inženjerstva za EZZ projektovanje i razvoj


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.


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.


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


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.


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.


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


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.


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


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,


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


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)


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.


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.


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


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.


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.


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.


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.


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:


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.


38

Slika 5.2.3.2.1: Zdravstveno informaciono okruženje


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.


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


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.


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


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.


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.


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.


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“


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.


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


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


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


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.


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“.


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.


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].


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


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.


57

Kontekst interakcije sistema


Organizacioni kontekst


VVV VV

Vremenski kontekst


V V V

V




Semantički kontekst Semantički kontekst

Vremenski kontekstVremenski kontekst



Slika 5.2.3.4.3. Tipična struktura podataka baziranih na kontekstu


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


Vremenski kontekst (fini)




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.


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.


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.


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.


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;


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“.


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


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.


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.


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.


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


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


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.


71

Slika 5.2.3.7.1: Okruženje razgranatog sistema


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.


73

Slika 5.2.3.7.2: Verhausing okruženje


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.


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.


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.


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


Patronažni list 1-03/1RS

3. Oblast stomatološke zdravstvene zaštite


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


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:


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


Protokol zdravstvenog osiguranja 1-06RS

3. U oblasti epidemiološke zaštite


Protokol za registrovanje oboljelih od zaraznih bolesti 1-07RS

4. U oblasti laboratorijske i rentgen dijagnostike, intervencijama u citološkoj i

patološkoj dijagnostici


Protokol za registrovanje medicinskog rada 1-08RS

5. U oblasti sanitarno - higijenske dijagnostike


Protokol o zdravstvenoj ispravnosti životnih namirnica i predmeta

opšte upotrebe 1-09RS

6. U oblasti zdravstvene zaštite žena


Protokol za registrovanje porođaja 1-10RS

Protokol za registrovanje prekida trudnoće 1-11RS


80

7. U oblasti transfuzije krvi


Protokol prikupljanja krvi 1-12RS

8. Za umrla i obdukovana lica


Protokol umrlih 1-13RS

9. U oblasti operativnih medicinskih disciplina


Protokol operisanih 1-14RS

10. U oblasti prometa lijekovima


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.


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.


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


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


Izvještaji

1. Zbirni izvještaji

Zdravstvene ustanove su dužne dostavljati zbirne izvještaje Institutu za zaštitu zdravlja

Republike Srpske.


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


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


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).


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,


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.)


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.


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


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.


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.


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


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


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


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.


96

Slika 6.3.1.1-1.: AMS zdravstveni zapis pacijenta

Slika 6.3.1.1-2.: AMS elektronski medicinski zapisi


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


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


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


100

Slika 6.3.1.7.: AMS registar zakazanih posjeta

Slika 6.3.1.8.: AMS pretraživanje zakazanih posjeta


101

Slika 6.3.1.9.: AMS raspored zakazanih posjeta

Slika 6.3.1.10.: AMS podrška zakazivanju posjeta


102

Slika 6.3.1.11.: AMS plan posjeta i rada doktora

Slika 6.3.1.12.: AMS dnevni raspored rada doktora


103

Slika 6.3.1.13.: AMS zakazivanje posjeta

Slika 6.3.1.14.: AMS informacije o posjetama


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.


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


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


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.


108

Slika 6.3.2.3.: EUROMED PHR struktura – objašnjenja


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


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


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


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


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


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



115




116




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


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


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


120


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


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.


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.


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.


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.


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.


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


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


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


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


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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.


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).


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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.


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,


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.


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


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


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.


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


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


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


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.


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


160

različite klase: EZZ_izvor kao svojevrsni etalon (master), ezz i ezz_ekstrakt. Tabela 6.4.5.2.

prikazuje klase klastera „Elektronski zdravstveni zapis“.


161

Slika 6.4.5.1: EZZ objektni model – skraćena verzija


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:


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“.


164

Tabela 6.4.5.3.: Klaster: Transakcioni klaster


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 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“.


165

Tabela 6.4.5.5.: Klaster: EZZ_info klaster


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


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“.


166

Tabela 6.4.5.7.: Klaster: Klaster veličina


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 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.


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 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 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.


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 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


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


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 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)


170


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


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


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


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).


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


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


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


178

Tabela 6.5.1.16. Elektronski karton – lični

podaci

Tabela 6.5.1.17: Obveznika osiguranja

Tabela 6.5.1.18: Osiguranik


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


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


181

Tabela 6.5.1.29: Laboratorijski nalaz

Tabela 6.5.1.30: Uputnica za laboratoriju


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


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


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


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


186


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.


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


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.


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.


191

Slika 6.6.2.1.: EZZ integralna aplikacija


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


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.


194

Slika 6.6.3.1.: EZZ pregled pacijenta


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


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


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


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


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.


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


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


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.


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


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


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


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


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


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.


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


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.


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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


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.


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

Documents

ELEKTRONSKI ZDRAVSTVENI ZAPIS - magistarski · PDF fileDr Suzana Krstić: Elektronski zdravstveni zapis – magistarski rad Univerzitet APEIRON 1 FAKULTET ZDRAVSTVENIH NAUKA