Modelo de interoperabilidade semântica aplicado ao domínio da saúde : um estudo de caso na vigilância alimentar e nutricional

Abstract

A histórica desarticulação dos Sistemas de Informação em Saúde (SIS) no Brasil, em especial dos sistemas do Sistema Único de Saúde (SUS), tem fragilizado a estrutura de gestão em saúde nas três esferas governamentais. A área de Informática em Saúde em conjunto com a área de Engenharia de Ontologias tem colaborado com técnicas e métodos de representação de conhecimento como instrumentos fundamentais para viabilizar a interoperabilidade semântica dos SIS. Nesta direção, este trabalho apresenta uma abordagem metodológica aplicada ao domínio da saúde de modelagem em dois níveis, o qual utiliza: (i) um modelo de referência, de mais alto nível ontológico, formado por conceitos amplamente consensuados, constituindo uma camada invariante de conceitos; (ii) modelos de conhecimento, chamado de arquétipos, consensuado em nível de aplicação, que busca através de múltiplas camadas de conceitos representar um nível mais flexível. Os arquétipos são utilizados como estruturas de representação de conhecimento que vem substituindo os níveis mais complexos de representação ontológica, os quais estruturam conhecimento em um nível mais próximo das aplicações. O tratamento de níveis variantes de conhecimento são viabilizados pelos arquétipos, possibilitando um mapeamento das ontologias de mais alto nível em ontologias de aplicação. Com a finalidade de avaliar a estrutura metodológica definida foi realizada uma prova de conceito utilizando o Sistema de Informação da Vigilância Alimentar e Nutricional brasileiro, no qual foram representados os conceitos e as informações do sistema. A partir destas estrutura de conceitos foram gerados extratos de dados semanticamente enriquecidos, mostrando um modelo de mapeamento ontológico de SIS. Os resultados alcançados pelos modelos definidos indicam que a modelagem de dois níveis apresenta uma solução viável para integrar SIS através de camadas ontológicas. O mapeamento por arquétipos entre níveis ontológicos reforçam o tratamento dos sistemas do SUS de forma consistente e interpretável. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Health Information Systems (HIS) in Brazil has been historically disarticulated, particulary the information systems of the brazilian Unified Health System (UHS). Three government spheres has been weakened in their management health structure because of this disarticulation. Studies in the area of Semantic Web has put the health ontologies as a fundamental part to enable the semantic interoperability of HIS and enable integrated access to information. In this sense we present the methodological approach applied in the health domain, two levels methodology: (i) reference model, the first level, is used a higher level ontological concepts made up of consensual concepts, constituting a invariant layer concepts, (ii ) knowledge models, called archetype, the application level, which searches through multiple layers of concepts represent a more flexible level of the same. The archetypes are used as frameworks for knowledge representation that is replacing the more complex levels of ontological representation. In practice, it is clear that the archetypes has been building a knowledge-level closer to the applications, i.e., variant levels of knowledge over the time, thus provides a mapping of ontologies to the highest level in the lower-level ontologies. A case study was conducted to assess the methodological framework defined. The Brazilian Information System for Food and Nutrition Surveillance was used in this work. Where archetypes are defined to represent the concepts and system information. Semantically enriched data extracts are generated from archetypes, showing a model of ontological mapping of HIS. In conclusion, the results achieved in applying the models in the study case, we present evidence that two-level modeling provides a viable solution to join HIS through ontological layers, which enables the mapping between ontological levels archetypes to enhance the treatment of systems of the UHS and consistently interpretable.