Métodos de mapeamento entre Arquétipos e Ontologias: uma Revisão Sistemática

Authors

  • Mariana Crisostomo Martins Universidade Federal de Goiás
  • Renato de Freitas Bulcão-Neto Universidade Federal de Goiás - UFG

Keywords:

Saúde, Sistemas de Informação, Métodos, Revisão

Abstract

Objetivo: Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre métodos de mapeamento de dados clínicos definidos em arquétipos do padrão OpenEHR para uma representação ontológica equivalente e processável por máquinas, para tratar a interoperabilidade semântica entre Sistemas de Informação em Saúde (SIS). Método: De um conjunto de 7 fontes de pesquisa, foram recuperados 87 estudos, dos quais, após a aplicação de critérios de exclusão, restaram 11 artigos para análise. Resultados: Em geral, os métodos de mapeamento adotam uma abordagem dirigida a modelos, apoiada pela terminologia SNOMED-CT e por especificações e ferramentas da Web Semântica. Conclusão: Os autores esperam que este trabalho contribua com a comunidade ao revisar as pesquisas que tratam o problema da interoperabilidade semântica em SIS com métodos de mapeamento entre arquétipos e ontologias.

Author Biographies

Mariana Crisostomo Martins, Universidade Federal de Goiás

Graduanda em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás. Tem interesse em pesquisas de Computação Ubíqua e Web Semântica aplicadas à área da Saúde.

Renato de Freitas Bulcão-Neto, Universidade Federal de Goiás - UFG

Doutor em Ciência da Computação pela USP de São Carlos, é professor do Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás. Suas áreas de interesse incluem Computação Ubíqua e Web Semântica aplicadas à área Médica. Atualmente, realiza pós-doutorado em Informática Médica na USP de Ribeirão Preto.

Published

2019-02-17

How to Cite

Martins, M. C., & Bulcão-Neto, R. de F. (2019). Métodos de mapeamento entre Arquétipos e Ontologias: uma Revisão Sistemática. Journal of Health Informatics, 11(1). Retrieved from https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/634

Issue

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