El servicio de terminología web le permite al profesional ingresar un texto y activar el servicio de búsqueda en el Servidor de Terminología de alta disponibilidad, obteniendo un listado con las alternativas más comunes, con un nivel de detalle apropiado. A continuación puede realizar una prueba de búsqueda de fármacos o de problemas
Ingrese el Fármaco que desea buscar
Seleccione subset
Ingrese el término de búsqueda
Búsqueda de términos ingresado y ofrecimiento de crítica en línea para mejora del registro.
Sistemas estándares de clasificación y agrupamiento utilizados por instituciones de salud para realizar informes . Algunos de ellos son CIE 9, CIE 10, CIAP 2, DSM IV, LOINC, ATC, DRG.
Son listas disponibles que agrupan por ejemplo problemas, procedimientos y otros dominios médicos.
Modelo relacional entre fármacos genéricos y sus presentaciones comerciales.
En el año 1998, el *Hospital Italiano de Buenos Aires* comenzó a desarrollar un sistema de información clínico, con registro médico electrónico en los diferentes niveles de atención que incluye un sistema de ingreso electrónico de órdenes médicas para medicamentos y estudios complementarios. A partir de la implementación del registro médico electrónico el sistema de representación del vocabulario evolucionó hasta convertirse en un Servidor de Terminología, en el año 2005.
El Servidor de Terminología permite enlazar el texto libre ingresado por el equipo de salud en los registros médicos, con diferentes clasificaciones, como *CIE9-CM*, *CIE10*, *CIAP*, *LOINC*, etc. De esta manera se libera a los usuarios de la compleja tarea de conocer y aplicar dichas clasificaciones. Para lograr esta funcionalidad se utiliza un vocabulario de interfase y un motor de búsqueda.
Un aspecto importante a tener en cuenta es que los miembros del equipo de salud están habituados a registrar su actividad asistencial de forma narrativa, la cual mantiene gran cantidad de información contextual necesaria para la comunicación con sus pares pero la misma puede ser ambigua, en donde varios conceptos pueden estar representados por un mismo término (polisemia: por ejemplo enfermedad de paget, ósea o mamaria) o un mismo concepto representado por varios términos (sinonimia: por ejemplo, fiebre e hipertermia). Lo antedicho suele representar un problema importante para las computadoras y la codificación (acción de ponerle un código a algo) de ese texto narrativo se presenta como una de las soluciones. El gran dilema de los servicios terminológicos, es encontrar el punto de equilibrio entre el dato 100% estructurado, que ?obliga? a quien registra elegir diagnósticos desde una lista cerrada, de gran utilidad para el análisis pero poco intuitivo para los profesionales, y el texto libre, que representa realmente lo que sucede en la realidad, es la manera en que los profesionales están acostumbrados a registrar, pero es difícil de procesar por los sistemas.
Para resolver esto es que se crearon los Vocabularios de interfase, vocabularios que soportado por servidores de terminología permiten representar la información con la máxima granularidad posible y poder escalar en diferentes niveles de la representación según las diferentes necesidades. Los vocabularios de interfase permiten además el ingreso libre por parte de los médicos, logrando que los procesos de codificación sean transparentes al usuario. El vocabulario de Interfase fue creado a partir de los textos ingresados desde la implementación de la Historia Clínica Electrónica, y es actualizado diariamente por un equipo de profesionales que audita, codifica y vincula cada nuevo término con un vocabulario de referencia, como SNOMED CT. El motor de búsqueda fue desarrollado por el equipo de Desarrollos Biomédicos. Este motor permite explotar las características sintácticas y semánticas modeladas en el Vocabulario de Interfase para reconocer sinónimos, dominios, representaciones conceptuales de los términos, distintos niveles de abstracción o refinamiento y otras estructuras del lenguaje médico. El Hospital Italiano de Buenos Aires realizó varias publicaciones científicas que demostraron que alrededor del 80% de los textos encontrados en registros médicos electrónicos fueron codificados de manera automática, requiriendo codificación manual sólo el 20% restante.
