D) Anuncios - CONSEJERÍA DE SANIDAD (BOCM-20211228-46)
Convenio – Convenio de colaboración de 14 de diciembre de 2021, entre la Comunidad de Madrid, a través de la Consejería de Sanidad, y la Universidad Nacional de Educación a Distancia, para la realización del proyecto “INDICAMED: descubrimiento de información y categorización basada en procesamiento del lenguaje para el dominio médico”
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOCM
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
B.O.C.M. Núm. 309
MARTES 28 DE DICIEMBRE DE 2021
Pág. 279
HIPÓTESIS
El análisis automático del texto de los informes de salud puede ser utilizado para mejorar la identificación de casos de ER, ayudando a la mejora de los registros de casos y también a los diagnósticos, mediante una mejor caracterización de las ER.
OBJETIVOS
1. Capturar los posibles casos de ER que no se han reflejado explícitamente en el
diagnóstico aplicando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural.
2. Validar los posibles casos de ER detectados mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural que no figuren en SIERMA
3. Identificar relaciones significativas entre ER y varias malformaciones congénitas,
que ayudarán a caracterizar la ER, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático.
4. Identificar relaciones significativas entre ER y otras enfermedades que puedan
acompañarlas con frecuencia, utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y
de Aprendizaje Automático.
METODOLOGÍA
Diseño
Estudio observacional descriptivo transversal.
Población de estudio
Personas con un posible diagnóstico de malformación congénita, nacidas a partir del 1 de
enero de 2010 y registradas en la base de datos poblacional de Tarjeta Sanitaria de la Comunidad de Madrid. Se considerarán los diagnósticos registrados como episodios de morbilidad en AP-Madrid bajo un código CIAP-2 correspondiente a malformación congénita:
CÓDIGO ICPC 2
DESCRIPCIÓN DEL TITULO DE LA ICPC-2
A90
ANOMALÍAS CONGÉNITAS MÚLTIPLES NO ESPECIFICADAS
B79
OTRAS ANOMALÍAS CONGÉNITAS DE SANGRE / ÓRGANOS HEMATOPOYÉTICOS / LINFÁTICOS
D81
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO DIGESTIVO
F81
OTRAS ANOMALÍAS OCULARES CONGÉNITAS
H80
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO AUDITIVO
K73
ANOMALÍAS CONGÉNITAS CARDIOVASCULARES
L82
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO LOCOMOTOR
N85
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL SISTEMA NERVIOSO
R89
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO RESPIRATORIO
S83
OTRAS LESIONES CONGÉNITAS
T80
ANOMALÍAS CONGÉNITAS ENDOCRINAS / METABÓLICAS
U85
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO URINARIO
W76
ANOMALÍAS CONGÉNITAS QUE COMPLICAN EL EMBARAZO
X83
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO GENITAL FEMENINO
Y84
OTRAS ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO GENITAL MASCULINO
Fuentes de datos
— Historia clínica electrónica de Atención Primaria (AP-Madrid).
— Sistema de Información de ER de la Comunidad de Madrid (SIERMA).
— Visor de historia clínica del sistema de salud de la Comunidad de Madrid (Horus).
La población a estudio se obtiene a partir del repositorio de la base de datos de Tarjeta Sanitaria.
Los investigadores pertenecientes a la DGSP realizarán la selección de la población
que cumple criterios de inclusión en el estudio a partir de la base de datos de morbilidad registrada.
El investigador perteneciente a la Gerencia de Atención Primaria de la Comunidad de
Madrid en colaboración con los investigadores de la DGSP serán los responsables de seleccionar la población que cumple los criterios de inclusión en el estudio. Cada caso queda
BOCM-20211228-46
Procesamiento de la información
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
B.O.C.M. Núm. 309
MARTES 28 DE DICIEMBRE DE 2021
Pág. 279
HIPÓTESIS
El análisis automático del texto de los informes de salud puede ser utilizado para mejorar la identificación de casos de ER, ayudando a la mejora de los registros de casos y también a los diagnósticos, mediante una mejor caracterización de las ER.
OBJETIVOS
1. Capturar los posibles casos de ER que no se han reflejado explícitamente en el
diagnóstico aplicando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural.
2. Validar los posibles casos de ER detectados mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural que no figuren en SIERMA
3. Identificar relaciones significativas entre ER y varias malformaciones congénitas,
que ayudarán a caracterizar la ER, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático.
4. Identificar relaciones significativas entre ER y otras enfermedades que puedan
acompañarlas con frecuencia, utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y
de Aprendizaje Automático.
METODOLOGÍA
Diseño
Estudio observacional descriptivo transversal.
Población de estudio
Personas con un posible diagnóstico de malformación congénita, nacidas a partir del 1 de
enero de 2010 y registradas en la base de datos poblacional de Tarjeta Sanitaria de la Comunidad de Madrid. Se considerarán los diagnósticos registrados como episodios de morbilidad en AP-Madrid bajo un código CIAP-2 correspondiente a malformación congénita:
CÓDIGO ICPC 2
DESCRIPCIÓN DEL TITULO DE LA ICPC-2
A90
ANOMALÍAS CONGÉNITAS MÚLTIPLES NO ESPECIFICADAS
B79
OTRAS ANOMALÍAS CONGÉNITAS DE SANGRE / ÓRGANOS HEMATOPOYÉTICOS / LINFÁTICOS
D81
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO DIGESTIVO
F81
OTRAS ANOMALÍAS OCULARES CONGÉNITAS
H80
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO AUDITIVO
K73
ANOMALÍAS CONGÉNITAS CARDIOVASCULARES
L82
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO LOCOMOTOR
N85
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL SISTEMA NERVIOSO
R89
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO RESPIRATORIO
S83
OTRAS LESIONES CONGÉNITAS
T80
ANOMALÍAS CONGÉNITAS ENDOCRINAS / METABÓLICAS
U85
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO URINARIO
W76
ANOMALÍAS CONGÉNITAS QUE COMPLICAN EL EMBARAZO
X83
ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO GENITAL FEMENINO
Y84
OTRAS ANOMALÍAS CONGÉNITAS DEL APARATO GENITAL MASCULINO
Fuentes de datos
— Historia clínica electrónica de Atención Primaria (AP-Madrid).
— Sistema de Información de ER de la Comunidad de Madrid (SIERMA).
— Visor de historia clínica del sistema de salud de la Comunidad de Madrid (Horus).
La población a estudio se obtiene a partir del repositorio de la base de datos de Tarjeta Sanitaria.
Los investigadores pertenecientes a la DGSP realizarán la selección de la población
que cumple criterios de inclusión en el estudio a partir de la base de datos de morbilidad registrada.
El investigador perteneciente a la Gerencia de Atención Primaria de la Comunidad de
Madrid en colaboración con los investigadores de la DGSP serán los responsables de seleccionar la población que cumple los criterios de inclusión en el estudio. Cada caso queda
BOCM-20211228-46
Procesamiento de la información
