ПРОЕКТУВАННЯ АРХЕТИПОВОЇ МОДЕЛІ СЕМАНТИЧНОЇ СУМІСНОСТІ МЕДИЧНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ
ARCHETYPICAL MODEL OF SEMANTIC COMPATIBILITY OF MEDICAL INFORMATION SYSTEMS PROJECTING
Сторінки: 33–39. Номер: №3, 2022 (309) 
Автори:
ГАГЕН В. А.
Черкаський державний технологічний університет
https://orcid.org/0000-0001-8427-3978
e-mail: valentine.hagen@gmail.com
Valentyn Hahen
Cherkassy State Technological University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-309-3-33-39
Анотація мовою оригіналу
Наведені причини необхідності досягнення семантичної сумісності медичних записів та інформаційних систем. Визначено, що семантична сумісність є критичним фактором ефективності систем обміну медичною інформацією. Запропоновано архетипову модель семантичної сумісності. Для цього було створено дві моделі: локальну та глобальну. Глобальна модель ознак визначатиме функції, загальні для всіх МІС, тоді як локальна модель характеристик визначатиме особливості, характерні для певної системи. Розроблено DEAR модель для опису предметної області. Спираючись на отриману модель предметної області спроектуємо модель ознак (функціональну модель) системи обміну медичною інформацією. Модель поведінки EART складається з наступних компонентів: E — об’єкт, A — дія, R — реакція, а T — час. Розроблено локальну та глобальну моделі функцій, на основі яких представлено модель поведінки системи, на основі якої було розроблено структуру моделі архетипів. Подібно до моделі ознак, модель архетипів складається з двох рівнів: локального та глобального. Архетип запропоновано представити як суму трьох параметрів: назви, типу та опису.
Ключові слова: медична інформаційна система, цифрові медичні записи, ефективність медичних систем
Розширена анотація англійською мовою
There are a few different ways to think about semantic compatibility in the context of electronic health records (EHRs). One way to think about it is in terms of the structure of the data. This would involve making sure that the data is organized in a way that is consistent with how other systems expect it to be organized. Another way to think about it is in terms of the meaning of the data. This would involve making sure that the data is annotated in a way that is consistent with how other systems expect it to be annotated. A third way to think about semantic compatibility is in terms of the use of the data. This would involve making sure that the data is used in a way that is consistent with how other systems expect it to be used. Each of these approaches has its own strengths and weaknesses. The approach that is most appropriate will depend on the specific context in which the EHR is being used. The structure of the data is the most important factor to consider when thinking about semantic compatibility. This is because the structure of the data determines how the data is organized and how it is accessed. If the structure of the data is not compatible with the structure of other systems, then the data will not be accessible to those systems. The meaning of the data is also important to consider when thinking about semantic compatibility. This is because the meaning of the data determines how the data is interpreted. If the meaning of the data is not compatible with the meaning of other systems, then the data will not be interpreted correctly by those systems. The use of the data is also important to consider when thinking about semantic compatibility. This is because the use of the data determines how the data is used. If the use of the data is not compatible with the use of other systems, then the data will not be used correctly by those systems. In general, the most important factor to consider when thinking about semantic compatibility is the structure of the data. The meaning of the data and the use of the data are also important factors to consider, but they are not as important as the structure of the data.
Keywords: medical information system, data exchange, semantic compatibility
Література
Kopanitsa G. Integration of hospital information and clinical decision support systems to enable the reuse of electronic health record data. Methods Inf Med. 2017. № 56. P. 238–47.
- Roehrs A., da Costa CA, Righi R da R. Toward a Model for Personal Health Record Interoperability. IEEE j biomed health informatics. 2019. № 23. P. 867–873.
- Martínez-Costa C., Menárguez-Tortosa M., Fernández-Breis J.T. An approach for the semantic interoperability of ISO EN 13606 and OpenEHR archetypes. J Biomed Inform. 2010. № 43. P. 736–746.
- Benson T., Grieve G. Why Interoperability Is Hard. In: Principles of Health Interoperability. Springer, Cham. 2021. № 4. P. 21–40.
- David Moner, Jose A Maldonado, Montserrat Robles. Archetype Modeling Methodology. Journal of Biomedical Informatics. 2018. URL: https://www.journals.elsevier.com/journal-of-biomedical-informatics.
- Bouanani-Oukhaled Zahra, Verdier Christine, Dupuy-Chessa Sophie. Ontological Model for EHR Interoperability. Studies in health technology and informatics. 2016. № 226. P. 147–150.
