Basic Device Operation ····························································

Las redes neuronales artificiales según explica (Yegnanarayana, 1999) simulan el pensamiento humano evaluando y eventualmente aprendiendo de ejemplos u ocurrencias existentes.

Las redes neuronales constan de tres capas: capa de entrada, capa oculta y capa de salida. En el Gráfico No. 8 tenemos un diagrama de cómo está estructurada este tipo de red, en la capa de entrada es la encargada de recibir toda la información y posteriormente enviar esa información a la siguiente capa, la capa oculta realiza la parte del aprendizaje del algoritmo que se utilice, la capa de salida recibe información de la capa anterior (capa oculta) para poder generar un resultado.

Gráfico 7 Redes Neuronales Artificiales.

Fuente: Microsoft Visio

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3. Según sus funciones

Un aspecto importante al momento de encasillar los CDSS son las características y funciones que poseen, las cuales varían de acuerdo al propósito con el que este es construido. Tomando como referencia el trabajo realizado por (Beeler et al., 2014) y (Trowbridge & Weingarten, n.d.), a continuación se muestra la clasificación de los CDSS de acuerdo a las funciones que realizan o su (funcionamiento) propósito:

- Soporte de dosis de medicamentos: son sistemas capaces de estimar la dosis de medicina idónea para el tratamiento de los pacientes, haciendo uso de información clave obtenida de los mismos.

- Facilitadores de pedidos: apoyan al médico que realiza el pedido en la oferta de plantillas con conjuntos de órdenes. Un ejemplo de esto son los pedidos simples de medicamentos diarios.

- Alertas de puntos de atención/recordatorios: se integran en el punto de atención, analizan datos ingresados por el médico y generan alertas sobre la condición de un paciente o la administración de un tratamiento.

- Visualización de información relevante: su función es mostrar la condición del paciente de forma específica, es decir, los valores reales de su estado como el nivel de potasio, área de superficie corporal, etc. También permiten realizar ciertas estimaciones del comportamiento fisiológico del paciente.

- Sistemas expertos: son herramientas para el diagnóstico clínico de forma computarizada, requieren de datos muy específicos además de mucho tiempo de trabajo. Representan una gran ayuda en casos de pacientes con una condición anormal.

- Soporte de flujo de trabajo: hace referencia a herramientas que manipulan plantillas de procesos, como la transferencia de los pacientes de un área de hospital a otra, o el acto de acordar medicamentos para un tratamiento.

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ARQUITECTURAS CDSS

EON

EON es la arquitectura empleada en varios de los proyectos más sobresalientes de sistemas de recomendaciones para la toma de decisiones clínicas, siendo además la base para el desarrollo de nuevas alternativas, aunque manteniendo mucho de su esquema inicial, el cual ha demostrado ser eficiente. Esta arquitectura es definida por (Johnson, Tu, Musen, & Purves, 2001)como “un conjunto de modelos en evolución y componentes de software diseñados para crear aplicaciones basadas en directrices”. A esta se la conoce también como intérprete de guía, y cumple la función de verificar que se cumplan las pautas o directrices que se han establecido para realizar las recomendaciones. (Johnson et al., 2001)también hacen mención a que el funcionamiento de EON se sostiene en un conjunto de servidores que ejecutan cálculos para respaldar ciertas tareas. Uno de aquellos servidores es Padda, que accede a pautas médicas e información relevante del paciente para generar recomendaciones. Tzolkin es el servidor destinado para la inclusión de capacidades temporales al sistema extendiendo la base de datos relacional. Y un tercero, conocido como WOZ, se encarga de tareas explicativas para otros componentes. Los servidores de aplicaciones, manejo de datos y explicación mencionados tienen soporte en un entorno de desarrollo especial de conocimiento denominado protégé que se encarga entre otras cosas, de crear, mantener e interpretar bases de conocimiento. “El sistema EON consiste en la guía KB creada con Protégé; un motor de ejecución de directrices que interpreta KB; un componente para responder las consultas de la base de datos para evaluar los criterios de la guía según se aplican a un paciente; y un método que reconoce patrones temporales en los datos del paciente.” (Goldstein et al., 2001). Las pautas, son las guías de tratamientos y las recomendaciones sobre los procesos realizables, y además la base del funcionamiento de un sistema con una arquitectura EON, en esta se determina si una pauta es aplicable, cuanto de ellas son aplicables y si el objetivo de dicha pauta se cumple o no. Un aspecto muy importante de este tipo de arquitectura es que su modelo para el razonamiento es aplicable en cualquier tipo de pautas que se orienten a tratamientos médicos, se

30 caracteriza por ser perfectamente general. En el gráfico 9, se muestra el modelo de una arquitectura EON y sus componentes.

HL7 - CDA

Health Level Seven , conocida también como HL7, ”es una organización cuya misión es proporcionar estándares para el intercambio, gestión e integración de datos clínicos” (Johnson et al., 2001). Esta organización desarrolló una arquitectura para la implementación de los CDSS, garantizando entre otras cosas la interoperabilidad y con ello, una correcta integración de los CDSS dentro de un sistema de información de la salud (HIS), un aspecto de gran importancia para aprovechar al máximo todas las características de este tipo de sistemas. La arquitectura fue denominada como HL7 – CDA y basada en la estructura que se le da a la información clínica manejable. En su trabajo, (Dolin et al., 2006) definen la definen como: “un estándar de marcado de documentos que especifica la

Gráfico 8 Arquitectura EON

Fuente: Microsoft Visio

Autores: Alvia Ashley – Cevallos Junior

Otro Solucionador De Problemas Servidor De Explicación WOZ Servidor De Ejecución De La Guía Padda Consulta Temporal Abstracción Temporal Cliente SISTEMA ANFITRIÓN

Mediador De Datos Temporal Tzolkin Anfitrión DBMS Modelo De Datos Del Paciente Modelo De Especialidad Médica Modelo Directrices Dharma Protégé-2000 Base De Conocimiento De Directrices

31 estructura y la semántica de un documento clínico con el fin de intercambiarlo”. El intercambio de datos clínicos es un aspecto crítico en la comunicación entre un CDSS ye el HIS que lo alberga, esto influye en su capacidad de integrarse entre sí y con ello, repercute de forma directa en el funcionamiento final. En el trabajo desarrollado por (Dolin et al., 2006), resalta el uso de XML como lenguaje de codificación para los documentos CDA y la flexibilidad que muestra esta arquitectura, lo que posibilita usarla abarcando el amplio dominio de documentos clínicos de distintas ramas de la medicina. Tomando de referencia a (Sáez, Bresó, Vicente, Robles, & García-Gómez, 2013), identificamos en el proceso de intercambio tres aspectos fundamentales: Terminología, definición de conceptos y un modelo de referencia. “El HL7 RIM es un modelo de información que es la fuente para el contenido de datos de todos los mensajes HL7. El modelo es abstracto, usando algunos conceptos básicos como Act, Entity, Role y Participation” (Johnson et al., 2001). ANSI aprueba el uso de este estándar.

MODELOS CDSS