Omforent semantikk
Slik omforent semantikk kalles gjerne kliniske terminologier, og er viktig for strukturering, prosess- og beslutningsstøtte, sekundærbruk og samhandling innenfor helsetjenesten. En av de mest kjente kliniske terminologiene er SNOMED CT, som har vært gjenstand for mye evaluering og diskusjon, inkludert kritikk for å mangle forankring i fagmiljøene (6). Etter mer enn et tiår med oversettelser og bruk kan det vises til kun få implementeringer og til dels manglende dokumentasjon på klinisk effekt og samhandling (7).
På den annen side har noen studier vist lovende effekter av SNOMED CT på semantisk forståelse, strukturering av pasientjournaler, lederstøtte og sekundærbruk (8). Vi mener det er riktig å etterlyse klinisk effekt av SNOMED CT, men ser samtidig behov for betydelig forsknings- og erfaringsproduksjon knyttet til terminologien. Flere leverandører, også norske, er i gang med å inkludere SNOMED CT i sine systemer, og Helseplattformen er basert på utstrakt bruk av terminologien.
Samtidig ser vi at flere terminologier og klassifikasjonssystemer blir integrert i SNOMED CT-strukturen og brukt til å strukturere informasjon for direkte bruk i journalsystemer. Et eksempel er International Classification of Nursing Practice (ICNP), som er valgt av Norsk Sykepleierforbund som nasjonal standard for sykepleie. ICNP er i sin helhet koblet til SNOMED CT og brukes til å strukturere kunnskapsbaserte veiledende pleieplaner i pasientjournalen. På denne måten brukes termene i ICNP til å strukturere dokumentasjonen for sykepleiere med formål om å standardisere og forbedre kvaliteten på dokumentasjonen, samtidig som informasjonsdeling standardiseres (9). På samme måte er diagnosekodesystemet ICD-10 og laboratoriekodesystemet LOINC integrert i SNOMED CT. Dette betyr at SNOMED CT fungerer som en referanseontologi og plattform for integrering og bruk av andre kodeverk og terminologier.
Så langt har kampen for å bruke mindre tid foran skjermen og mer tid til direkte klinisk arbeid vært kjempet i oppoverbakke
Gartner Hype Cycle (10) er en modell som illustrerer teknologiers utvikling over tid. Denne velkjente kurven hjelper forskere og teknologer med å forstå forventningene til en teknologi i vekst. Både SNOMED CT, strukturerte journaler og kunstig intelligens har fulgt denne kurven i deres modning. Disse teknologiene har lenge hatt høye forventninger knyttet til seg. Etter hvert som tiden går, forventes det at adopsjon og bruk av teknologien vil nå et nivå der den er nyttig for helsetjenesten. Hvis klinisk effekt uteblir, vil tilliten til teknologiens virkning svekkes.