SNOMED CT binder fagspråkene sammen og letter kodingen

Debatt
    ()

    sporsmal_grey_rgb
    Artikkel

    Når helseinformasjonen skal følge pasientene på tvers av nivåene i helsetjenesten, må helsedata kunne dokumenteres, formidles, forstås og brukes entydig.

    Denne helsepolitiske målsettingen (1) er bakgrunnen for arbeidet med et felles standardisert helsespråk i Norge, basert på SNOMED CT. I Tidsskriftet nr. 5 hevder Petter Hurlen at det kliniske perspektivet er fraværende (2).

    SNOMED CT er den mest omfattende kliniske terminologien internasjonalt (3). Systemet er utviklet av helsepersonell for bruk på tvers av profesjonsgrupper og inneholder over 350 000 begreper. Terminologien er maskinlesbar, som gjør det mulig å utveksle og gjenbruke data.

    Direktoratet for e-helse og Helseplattformen utarbeider første versjon av et felles standardisert helsespråk. Helseplattformen skal våren 2022 innføre en ny, felles pasientjournal for sykehus og kommuner i hele Midt-Norge. Erfaringer med bruk av det standardiserte helsespråket vil komme andre som jobber med modernisering av journalene til gode.

    SNOMED CT er utviklet av helsepersonell for bruk på tvers av profesjonsgrupper og inneholder over 350 000 begreper

    Første versjon av det felles standardiserte helsespråket omfatter ca. 120 000 begreper i SNOMED CT oversatt til norsk, fordelt på diagnoser, legemidler, anatomi, undersøkelser og pasientplaner. Oversettelsen drives av Helseplattformen i samarbeid med Direktoratet for e-helse. Foruten terminologien for strukturert dokumentasjon av helsehjelp består dette standardiserte helsespråket av relasjonene som binder terminologien til andre kodeverk, som for eksempel ICPC-2, ICD-10 og ICNP (4) samt registervariabler.

    Gjenkjennbar terminologi for legene

    Gjenkjennbar terminologi for legene

    Når vi tar i bruk SNOMED CT i journalsystemer, er klinisk involvering avgjørende for et godt resultat (5). Terminologien som helsepersonell møter på, skal ikke oppfattes som fremmedgjørende. Språket skal være kjent. Klinikerne skal ikke lære seg koder, men via presist kjent klinisk språk få hjelp til å velge riktige koder.

    I arbeidet med å oversette terminologien har vi valgt å ta i bruk etablerte språkvitenskapelige metoder. Det blir trålt og søkt i store tekstmengder for å se hvilke termer som brukes og den relative bruksfrekvensen mellom dem. Dette grunnlaget er empirisk og objektivt, og på den måten unngår man at personlige preferanser blir styrende. I et samarbeid med Nasjonalbiblioteket er det blitt utviklet et eget verktøy som sammenligner frekvensen av termer i norsk helsefaglig litteratur.

    Tekster fra Tidsskrift for Den norske legeforening er vektlagt. Tidsskriftet er det språklige gravitasjonspunktet som vi tar utgangspunkt i når vi skaper et gjenkjennelig språk, da Tidsskriftet har et bevisst forhold til røkting av medisinsk fagspråk, har en egen manusredaksjon og er vertskap for Gruppe for norsk medisinsk fagspråk. Tidsskriftets artikler er supplert med tekster fra retningslinjer, veiledere og ikke minst spesialisttidsskrifter som Kirurgen, Gastroenterologen, Indremedisineren, Revmatologen og Onkonytt.

    Bedre informasjonsflyt

    Bedre informasjonsflyt

    Å gå fra fritekstjournal til en strukturert pasientjournal er med på å sikre en felles forståelse av oppgavene i pasientbehandlingen. En terminologi som følger Ciminos desiderata (6), slik SNOMED CT gjør, skal legge til rette for god informasjonsflyt mellom behandlere, slik at legene og andre behandlere får et verktøy som støtter dem i det daglige arbeidet, både i pasientbehandling, statistikk og forskning.

    Bruk av terminologier i utveksling og gjenbruk av informasjon er en klar internasjonal trend

    Rapportering til helseregistre baseres i dag på manuell innsats og stjeler tid fra helsepersonell. Målet med en felles, klinisk presis og maskinlesbar terminologi er i større grad automatisk høsting av informasjon som helsepersonellet allerede har registrert – enten ved at informasjonen allerede er strukturert i journalen, eller ved at fritekst analyseres.

    Bruk av terminologier i utveksling og gjenbruk av informasjon er en klar internasjonal trend. For eksempel blir SNOMED CT brukt til å identifisere pasientgrupper (7). Publiserte artikler om SNOMED CT (5), terminologier, ontologier, språkbehandling (NLP) og kunstig intelligens (KI) er økende. I tillegg til dette kommer erfaringsrapporter fra andre som har gjennomført lignende satsinger (8). EU har gjort en større vurdering av SNOMED CT i Assess CT (9). Her bekrefter man på mange områder at det er viktig å benytte en felles terminologi for å nå felles mål.

    PDF
    Skriv ut
    Kommenter artikkel
    Relaterte artikler

    Anbefalte artikler

    Laget av Ramsalt med Ramsalt Media