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Sistemas informáticos de Laboratorio, con un potencial poco aprovechado para la toma de decisiones

En el marco de la Semana Werfen la Dra. Ana Rivera subrayó que estos sistemas son poco reconocidos y aunque "trabajan por detrás" cuentan con una gran capacidad de manejo de datos para analizar, estudiar y publicar.


Enero 25, 2022 12:00 PM

Los sistemas informáticos de laboratorio denominados como LIS (por las siglas en inglés de Laboratory Information System) son una pieza importante de la infraestructura del laboratorio, que consiste en equipos de cómputo y programas para cubrir sus necesidades de procesamiento de información.

Antecedentes

Como antecedente, la Dra. Ana Rivera hizo referencia al artículo "As We May Think" (Como pudiera pensarse), de Vanner Bush y publicado en la revista Atlantic Monthly: "considere un dispositivo futuro... en el que un individuo almacena todos sus libros, registros y comunicaciones, y que está mecanizado para que pueda ser consultado con mayor velocidad y flexibilidad. Es un suplemento íntimo ampliado para su memoria”, para describir un dispositivo capaz de ordenar la información al que bautizó como Memex.

Primeros pasos

En la década de 1960 se desarrollaron los primeros sistemas para la administración de información clínica. Pero hasta finales de los años de 1970, el manejo de información sobre muestras de laboratorio, así como su el análisis y la generación de reportes, eran procesos manuales. Estos requerían de mucho tiempo y a menudo se tenían errores de transcripción.

Con la siguiente generación, estos desarrollos se convirtieron en herramientas más eficientes, pero ahora encontrando limitaciones en la capacidad de almacenamiento; lo que representaban un importante obstáculo.

Protocolo HL7

A finales de la década de 1970 se desarrolló en el Centro Médico de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) un conjunto de estándares para facilitar el intercambio electrónico de información clínica. Este fue el precursor del protocolo HL7 (Health Level Seven).

Integrando los elementos fundamentales 

Es hasta la década de 1980 que aparecen los primeros sistemas que ofrecían herramientas de informes automatizadas, mismos que fueron evolucionando para contar con 3 elementos clave:

1.Bases de datos relacionales para almacenamiento de información
2.Lenguaje SQL para la consulta y modificación de datos estructurados
3.Lenguaje HL7 para el intercambio electrónico de información clínica

Permitiendo contar con una forma estandarizada para administrar los datos clínicos y técnicas de análisis de negocios, ambas características de los LIS modernos.

Mejor procesamiento e intercambio de datos

Con las computadoras personales surgió una nueva generación de LIS a principios de la década de 1990. Estos aprovecharon la arquitectura cliente/servidor, permitiendo a los laboratorios implementar un mejor procesamiento e intercambio de datos.

De esta manera fue posible evolucionar a:

  • Registros más ágiles de datos
  • Análisis electrónicos cada vez más complejos
  • Generación de reportes
  • Compartir la información con mayor diversidad de formatos y velocidad

Retos actuales

Durante su ponencia, la doctora Ana Rivera explicó que entre los retos de los sistemas actuales se encuentran:

  • Mayor poder de actualizaciones:
    • Big Data
    • Ciencias "OMICAS"
    • Nuevas técnicas diagnósticas
  • Mejor armonización entre diferentes laboratorios
  • Actualización entre laboratorios
  • Actualización en nuevas disciplinas:
    • Telemedicina
    • Expedientes médicos electrónicos
  • Estandarización de solicitudes
  • Programas interactivos
  • Inteligencia artificial
  • Registro de muestras externas
  • Programa de presentación de datos

Soluciones

Finalmente, para superar esos retos, la doctora Rivera, propuso dos elementos:

  • Middleware: Para el intercambio de información entre aplicaciones. Para describir un sencillo ejemplo de la función de este programa es comparable a la labor de un intérprete de idiomas. En este caso es un software que asiste a una aplicación para interactuar o comunicarse con otras aplicaciones, o paquetes de programas, redes, hardware o sistemas operativos.
  • Inteligencia de negocios: Es decir el uso de datos en el laboratorio para facilitar la toma de decisiones con reportes, gráficos, informes y análisis.

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