Índice Maestro de Pacientes premium

Cuando una misma persona está registrada más de una vez, su historia queda repartida entre registros y nadie ve el cuadro completo. Un Índice Maestro de Pacientes (MPI, por sus siglas en inglés) sabe qué registros pertenecen al mismo paciente real, para que todos los sistemas reciban una única respuesta consistente a "¿quién es este paciente?".

El concepto

Cada mesa de admisión, departamento o sistema crea pacientes a su manera, así que una persona puede terminar con varios registros demográficos: "María de los Ángeles Pérez", "Maria Angeles Perez" y "PEREZ MARIA A." pueden ser la misma mujer. Un MPI es el lugar de referencia que sabe, para cada persona real, cuáles registros le pertenecen. Funciona en tres pasos:

Emparejar. Comparar registros de pacientes y encontrar los que probablemente describen a la misma persona.
Conciliar. Decidir, con evidencia, si realmente son la misma persona.
Resolver. Hacer oficial la respuesta, de modo que cada registro y cada EHR de esa persona lleve a una única identidad canónica, con el historial de cómo se tomó esa decisión.

Arquitectura general

En Atomik, la identidad no es una tabla aparte: vive en el mismo almacén que los datos clínicos. El MPI se apoya en dos elementos que el repositorio ya mantiene:

Registros demográficos (PERSON), uno por cada registro, enviados por los sistemas que registran pacientes. Ver Demografía.
EHRs, cada uno vinculado al registro demográfico de un paciente y con su historia clínica. Ver EHRs.

Sobre ellos, el MPI indexa los registros demográficos nuevos y actualizados, encuentra posibles coincidencias sin comparar cada registro con todos los demás, y puntúa cada par con las reglas de emparejamiento que configuraste. Las posibles coincidencias quedan en una lista de revisión con su puntaje y una explicación campo por campo. Las decisiones confirmadas se aplican a los registros y EHRs, y todo queda registrado para auditoría.

Emparejamiento configurable

Identificar pacientes es distinto en cada contexto: algunas organizaciones tienen un documento nacional confiable, otras solo nombres y fechas de nacimiento; algunas quieren solo coincidencias exactas, otras necesitan tolerar errores de tipeo y nombres invertidos. Por eso, el algoritmo de emparejamiento de Atomik es altamente configurable y se adapta a distintos contextos y necesidades, desde emparejamiento determinístico hasta probabilístico:

Determinístico: los registros coinciden cuando son iguales los campos que elijas, por ejemplo un documento nacional.
Probabilístico: cada campo aporta un peso a un puntaje, de modo que se encuentran coincidencias cercanas aunque los datos sean imperfectos.

Sin escribir código, eliges qué campos cuentan (nombre, fecha de nacimiento, sexo, documento nacional, por ejemplo) y cuánto pesa cada uno. Se pueden ignorar acentos y mayúsculas, un error de tipeo puede pesar menos que una fecha de nacimiento distinta, y un documento nacional coincidente puede pesar más que un primer nombre coincidente. Cada puntaje viene con la explicación de qué campos contribuyeron.

Modelo operativo

Registrar. Los sistemas de admisión envían cada paciente como un registro demográfico, con un EHR vinculado.
Emparejar en segundo plano. Los pacientes nuevos y actualizados se indexan y se comparan, y las posibles coincidencias pasan a la lista de revisión.
Conciliar con una persona. Un equipo de registro revisa la lista y decide misma persona o personas distintas. Se guardan ambas decisiones, así que un par marcado como distinto no se vuelve a proponer. Nada se une en silencio.
Resolver. Para las coincidencias confirmadas, un registro pasa a ser el principal y el otro se bloquea contra nuevas escrituras. Su EHR se une al del principal, y las solicitudes al EHR anterior se dirigen al canónico, así los sistemas que usan los identificadores anteriores siguen funcionando.
Deshacer y auditar. Una unión se puede revertir, y el historial muestra tanto la unión como la reversión. Cada decisión se puede revisar: por qué se compararon los registros, la evidencia, quién la confirmó y qué pasó con los EHRs.

Por qué importa una única identidad de paciente

Sin ella, los riesgos son concretos:

Un médico abre una historia y no ve la alergia registrada en otro registro.
Los resultados caen en el registro equivocado y hay que reasignarlos a mano.
Facturación envía dos estados de cuenta a la misma persona.
También ocurre el error inverso: dos personas distintas con el mismo nombre y año de nacimiento se unen, y nadie puede decir quién lo hizo ni deshacerlo.
Los scripts ad hoc que comparan nombres solo encuentran coincidencias exactas, no detectan errores de tipeo ni nombres invertidos, y no dejan rastro de por qué marcaron algo.

Con un MPI obtienes una historia por paciente, una lista de revisión ordenada en lugar de una búsqueda manual, y decisiones de identidad que son datos que puedes explicar, no ediciones en una planilla.

Más allá de una organización

Hoy el MPI funciona dentro de una organización, resolviendo la identidad mediante la unión de registros. Vincular registros entre organizaciones sin moverlos, por ejemplo entre dos hospitales o una red regional, es parte de la dirección de Atomik para las próximas fases y todavía no está disponible.

Para ver el MPI en un escenario, lee el caso de uso de Índice Maestro de Pacientes. Si quieres hablar de tu caso, ponte en contacto.