Identificación de relaciones entre medicamentos en base a códigos extraídos de un sistema informático

• Lisbeth Leiva ^[1] ; Ruth Reátegui ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica Particular de Loja

     Universidad Técnica Particular de Loja

     Loja, Ecuador

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 42, 2021, págs. 1-9
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identification of drug relationships base on drugs codes extracted from informatics systems
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• Resumen
  • español

    Para la gestión de la información generada en los sistemas informáticos médicos existen una variedad de estándares, ontologías y terminologías que se encargan de estructurar y normalizar dicha información. Pese a esto, la gran cantidad de datos y códigos generados dificulta la comprensión y gestión de los datos como por ejemplo de los medicamentos. Este trabajo hace uso terminologías biomédicas como RxNorm, SNOMEDCT y el Cuadro Nacional de Medicamentos Básicos del Ecuador para agrupar automáticamente los códigos de medicamentos generados o extraídos de un sistema informático. Se desarrolló una aplicación que permita ingresar un grupo de códigos de medicamentos para automáticamente agruparlos de acuerdo a una determinada terminología y relación. Se utilizó Python y la librería PyMyTerm para buscar y administrar las terminologías médicas.

  • English

    For the management of information generated from medical computer systems there are a variety of standards, ontologies and terminologies that are responsible for structuring and normalizing the information. Despite this, the large amount of data and codes generated make difficult to understand and work with medical data or entities like drugs. This work uses biomedical terminologies such as RxNorm, SNOMEDCT and the National Table of Basic Medicines of Ecuador to automatically group codes of drugs generated or extracted from a computer system.

    An application was created to enter a group of drugs codes to automatically group them according to a terminology and relationship. Python and PyMyTerm library were used to search and manage medical terminologies.