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Revista Cubana de Informática Médica

versión On-line ISSN 1684-1859

Resumen

ARANGO ASTORGA, Pedro; CABRERA NICOLAU, Leonardo  y  HURTADO DE MENDOZA AMAT, José. Sistema informático para la gestión del conocimiento en los departamentos de anatomía patológica. RCIM [online]. 2019, vol.11, n.2, pp.48-64.  Epub 01-Dic-2019. ISSN 1684-1859.

Cuba posee uno de los índices de autopsia más elevados del mundo, sin embargo, la información generada durante este proceso no se aprovecha al máximo, debido al crecimiento acelerado de los datos. El análisis de los resultados de la autopsia genera múltiples beneficios mayormente orientados a mejorar la calidad del diagnóstico médico. En este contexto el mayor desafío es la obtención del conocimiento implícito en los datos; factible con la incorporación de las nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. En este trabajo se presenta el sistema informático SIRCAP el cual fue desarrollado con el objetivo de gestionar el conocimiento generado en los departamentos de Anatomía Patológica pertenecientes a la red hospitalaria cubana. El sistema obtenido garantiza con su generalización, el estudio de un mayor número de casos en apoyo a la toma de decisiones. Al mismo tiempo promueve la codificación de los diagnósticos según los más recientes estándares de terminología impulsados por la Organización Mundial de la Salud. La solución desarrollada, facilita el proceso de evaluación de la calidad en la atención médica, a partir del análisis y clasificación de la correlación clinicopatológica. Posibilita la configuración y aplicación reglas de control interno sobre los diagnósticos contribuyendo a elevar la calidad de los datos almacenados. Permite la creación de un amplio conjunto de reportes estadísticos sobre los datos, los cuales podrán ser empleados como soporte para la toma de decisiones, además de contribuir con el descubrimiento y explicación de nuevas enfermedades, manifestaciones inusuales de enfermedades conocidas y complicaciones terapéuticas.

Palabras clave : autopsia; anatomía patológica; gestión del conocimiento; toma de decisiones.

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