Datos sintéticos de un modelo de datos común para las aplicaciones de inteligencia artificial en salud materna: reporte de experiencia en el contexto colombiano

Resumen

Introducción. Los datos sintéticos en salud son una alternativa para generar registros clínicos que permitan obtener historias clínicas similares a las reales y que puedan ser usadas en diferentes situaciones clínicas.
Objetivo. Formular un modelo basado en la generación de datos sintéticos para el proceso de atención de la gestación en Colombia y adaptarlo al modelo de datos común de la Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) para facilitar su integración en aplicaciones de inteligencia artificial en salud materna.
Materiales y métodos. Se realizó un estudio de caso de formulación de datos completamente sintéticos, en el cual se incluyeron algunos de los desenlaces y condiciones más frecuentes de la gestación durante un proceso típico de atención de mujeres gestantes en Colombia. La propuesta se complementó con la generación de un modelo común de datos para facilitar la integración de los datos en futuras aplicaciones de inteligencia artificial o de sistemas complementarios que se beneficien de un lenguaje común, independiente del sistema o de la forma de clasificación.
Resultados. Se logró la formulación de un modelo para la generación sintética de datos clínicos en el entorno clínico de atención de la gestación hasta el periodo perinatal. El modelo incluyó las condiciones clínicas y los desenlaces más frecuentes, los cuales se diagramaron en la herramienta Synthea™ con sus respectivas probabilidades clínicas de ocurrencia, según la literatura reportada o la práctica habitual de los especialistas en obstetricia en Colombia.
Conclusiones. Este estudio demuestra que la generación de datos sintéticos aplicados al proceso de atención de la gestación en Colombia es factible y constituye un aporte pionero en la región.