ULUSAL SAĞLIK VERİ SÖZLÜĞÜ'NÜN ONTOLOJİ TABANLI HALE GETİRİLMESİ VE TIBBİ BİLİŞİM STANDARTLARI İLE ZENGİNLEŞTİRİLMESİ

Türkiyede Ulusal Sağlık Bilgi Sistemi, dağıtık sağlık bilgi sistemleri arasında birlikte çalışabilirliği sağlamayı amaçlamaktadır. Dağıtık sağlık bilgi sistemlerinde birlikte çalışabilirlik için; bütün sağlık kurumlarına referans olan ve terminoloji bakımından büyük katkı sağlayan Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü (USVS) kullanılmaktadır. Web ortamında USVSnin kolay bir şekilde hem insanlar hem de uygulamalar tarafından okunabilir ve anlaşılabilir olması için USVSnin anlamsal olarak tanımlama gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Anlamsal Webin temel bileşeni ontoloji, kavramsallaştırmanın biçimsel ve açık şekilde sunumudur. Ontolojiler, sağlık alanındaki uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada Anlamsal Web teknolojileri kullanılarak, Ontoloji Tabanlı USVS (OTUSVS) geliştirilmiştir ve tıbbi bilişim standartlarındaki anlamsal farklılıkların ortadan kaldırılabilmesi amacıyla OTUSVSnin tıbbi bilişim standartları ile zenginleştirilmesi için bir metodoloji önerilmiştir. USVSnin ontolojik yapıda olmasının avantajları karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. OTUSVSnin oluşturulmasında ontoloji tanımlama dili olarak OWL ve tıbbi bilişim standartları olarak da SNOMED CT kavramları/kodları, ICD 10 ve LOINC kodları kullanılmıştır.

RENDERING ONTOLOGY BASED TURKISH NATIONAL HEALTH DATA DICTIONARY AND ENRICHMENT WITH MEDICAL INFORMATICS STANDARDS

Turkish National Healthcare Information System aims to provide the interoperability between data at the distributed health systems. For the interoperability between the distributed health information systems, National Health Data Dictionary (NHDD) is used as a reference to all health institution in Turkey and it provides great contribution in terms of the terminology. For to be easily understandable and readable of NHDD by both humans and their applications in the web environment, definition requirements of NHDD occur as semantic. The core of the Semantic Web is ontology, which is used to explicitly represent our conceptualizations. Ontologies plays an important roles in health applications. In this study; we have developed ontology based NHDD using Semantic Web technology and proposed a methodology for the enrichment with medical informatics standards. This methodology eliminates the semantic differences between medical informatics standards. Advantages of ontological structure of NHDD are represented to be comparatively. OWL is used as ontology description language and SNOMED CT (conceptscodes), ICD 10, LOINC (codes) is used as medical informatics standards to define OBNHDD.

PDF

___

1. Rector, A.L., Nowlan, W.A., Kay, S., Goble, C.A. ve Howkins, T.J., A Framework for Modelling the Electronic Medical Record, Methods Inf. Med., Cilt 22, No 2, 109-119, 1993.
2. Qamar, R., Semantic Mapping of Clinical Model Data to Biomedical Terminologies to Facilitate Interoperability, PhD Thesis, Dept. of Computer Science, University of Manchester, 257p, 2008.
3. Sağlık Veri Standartları Geliştirme Komisyonu (SVSGK), Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü Sürüm 1.1, Çevrimiçi: http://www.sagliknet.saglik.gov.tr/USVSBrowser/ All.jsp, 2008. 4. Berners-Lee, T., Hendler, J. ve Lassila, O., The Semantic Web, Scientific American, Cilt 284, 34-43, 2001.
5. Daconta, M.C., Obrst, L.J. ve Smith, K.T., The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services and Knowledge Management, Wiley Publisher, Indiana, ISBN: 0-471-43257-1, 2003.
6. Ivanović, M. ve Budimac, Z., An overview of ontologies and data resources in medical domains, Expert System with Applications, Cilt 41, No 11, 5158-5166, 2014.
7. Wang, Q., Wu, J., Dong, Y. ve Wang, J., Ontology-based design and information sharing for medical information, The 1nd IEEE International Conference on Software Engineering and Service Sciences, 276-283, 2010.
8. Wang, H.Q, Li, J.S., Zhang, Y.F., Suzuki, M. ve Araki, K., Creating personalised clinical pathways by semantic interoperability with electronic health records, Artificial Intelligence in Medicine, Cilt 58, No 2, 81-89, 2013.
9. Kose, I., Akpinar, N., Gurel, M., Arslan, Y., Ozer, H., Yurt, N., Kabak, Y. ve Dogac, A., Turkeys National Health Information System (NHIS), In the Proceedings of the eChallanges Conference, Stockholm, 170-177, 2008.
10. METEOR, Australian Goverment Australian Institue of Health and Welfare, Çevrimiçi: http://meteor.aihw.gov.au/content/index.phtml/ite mId/181414, 2010.
11. Kabak, Y., Dogac, A., Kose, I., Akpinar, N., Gurel, M., Arslan, Y., Ozer, H., Yurt, N., Ozcam, A., Kirici, S., Yuksel, M. ve Sabur, E., The Use of HL7 CDA in the National Health Information System (NHIS) of Turkey, 9th International HL7 Interoperability Conference, Crete, Greece, 49-55, 2008.
12. Sağlık Net Portalı, Ulusal Sağlık Veri Sözlüğü, Çevrimiçi: http://www.sagliknet.saglik.gov.tr/portal_pages/no tlogin/bilisimciler/bilisimciler_standart_usvs_iceri gi.htm, 2008.
13. Wroe, C., Is Semantic Web Technology Ready for Healthcare?, The 3rd European Semantic Web Conference, Cilt 194, 12-21, 2006.
14. Noy, F.N. ve McGuiness, D.L., Ontology development 101: a guide to creating your first ontology, Stanford Uni. Publications, Çevrimiçi: http://www.ksl.stanford.edu/people/dlm/papers/o ntology101/ontology101-noy-mcguinness.html, 2000.
15. Gómez-Pérez, A., Handbook of Applied Expert Systems, CRC Press, USA, 736p., 1997.
16. Brusa, G., Caliusco, M. L. ve Chiotti, O., A Process for Building a Domain Ontology: an Experience in Developing a Government Budgetary Ontology, Proceedings of the Second Australasian Workshop on Advances in Ontologies, 7-15, 2006.
17. Motik, B., Horrocks, I. ve Sattler, U., Bridging the gap between OWL and relational databases, Journal Web Semantics, Cilt 7, 74-89, 2009.
18. Laleci, G., Yuksel, M. ve Dogac, A., Providing Semantic Interoperability Between Clinical Care and Clinical Research Domains, IEEE J. Biomedical and Health Informatics, Cilt 17, No 2, 356-369, 2013.
19. Ryan, A., Towards Semantic Interoperability in Healthcare: Ontology Mapping from SNOMEDCT to HL7 version 3, AOW '06 Proceedings of the second Australasian workshop on Advances in ontologies, Cilt 72, 69-74, 2006.
20. An, Y., Khare, R., Hu, X. ve Song, I., "Bridging encounter forms and electronic medical record databases: Annotation, mapping, and integration", 2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 1-4, 2012.
21. SNOMED Clinical Terms User Guide, College of American Pathologists, Çevrimiçi: http://www.ihtsdo.org/fileadmin/user_upload/Do cs_01/Technical_Docs/snomed_ct_user_guide.pdf , 2007.