Tìm hiểu về bách khoa thuật ngữ y tế snomed CT và ứng dụng trong lĩnh vực cấu trúc răng

Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
---------------------------------------

Lƣu Thị Thanh Thúy
Trang phu ̣ bià

TÌM HIỂU VỀ BÁCH KHOA THUẬT NGỮ Y TẾ SNOMED-CT
VÀ ỨNG DỤNG TRONG LĨNH VỰC CẤU TRÚC RĂNG

Chuyên ngành : Công nghê ̣ thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC : TS Cao Tuấ n Dũng

Hà Nội – Năm 2012

i


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan: Luận văn tha ̣c si ̃ Công nghê ̣ thông tin “

Tìm hiểu về

Bách khoa thuật ngữ y tế SNOMED-CT và ứng dụng trong lĩnh vực Cấu trúc
Răng” này là công trình nghiên c ứu thực sự của cá nhân, đƣợc thực hiện trên cơ
sở nghiên cứu lý thuyết và dƣ ới sự hƣớng dẫn khoa học của Tiến sĩ Cao Tuấ n
Dũng.
Tôi xin chiụ trách nhiê ̣m về lời cam đoan này .
Hà Nội, ngày 12 tháng 9 năm 2012
Tác giả

Lƣu Thị Thanh Thúy

ii


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên cho em gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến TS. Cao Tuấn Dũng đã
tận tình chỉ bảo cho em trong suốt thời gian thực hiện khóa luận. Trong quá trình
nghiên cứu em đã gặp phải nhiều khó khăn nhƣng nhờ sự hƣớng dẫn tận tình và
động viên khích lệ của thầy, em đã dần vƣợt qua và hoàn thành đƣợc khóa luận.
Em xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô là chuyên gia về lĩnh vực Răng
Hàm Mặt của Trƣờng Cao đẳng Y tế Khánh Hòa, các anh chị thuộc khoa Răng
Hàm Mặt – Bệnh viện đa khoa tỉnh Khánh Hòa đã góp ý và tƣ vấn cho luận văn
của em thêm chuẩn xác về lĩnh vực y học, cho em những lời khuyên quý báu, bổ
ích trong quá trình thực hiện luận văn.
Em xin bày tỏ lòng biết ơn đến các thầy cô trong trƣờng Đại Học Bách
khoa Hà Nội và Đại học Nha Trang đã giảng dạy và cho em những kiến thức quý
báu, làm nền tảng để hoàn thành khóa luận cũng nhƣ thành công trong nghiên
cứu, làm việc trong tƣơng lai.
Và em xin cũng gởi lời cảm ơn tới các cán bộ - viên chức của Trƣờng Cao

đẳng Y tế Khánh Hòa đã tạo mọi điều kiện thuận lợi để em hoàn thành khóa luận.
Cuối cùng, cho con gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bố, mẹ, chị và em
đã cho con nhiều tình thƣơng cũng nhƣ sự động viên kịp thời để con vƣợt qua
những khó khăn trong cuộc sống và hoàn thành đƣợc khóa luận.

******

iii


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

DANH MỤC CÁC THUẬT NGƢ̃ , TƢ̀ VIẾT TẮT
STT
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.

17.
18.
19.
20.
21.
22.

Thuâ ̣t ngƣ̃
SNOMED-CT
HL7
LOINC
CDA
ICD
RDF
RDFS
OWL
EHR
FSN
PT
CTV3
AI
IPTV
Semantic Web
Concept
Description
Relationship
Individuals
Classes
Properties
Annotation

Diễn giải
Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms
Health Level Seven International
Logical Observation Identifiers Names and Codes
Child Development Associate
The International Classification of Diseases
The Resource Description Framework (RDF
RDF Schema
The Web Ontology Language
Electronic Health Record
Fully Specified Name
Preferred Term
Clinical Terms Version 3
Artificial intelligence
Internet Protocol television
Web ngữ nghĩa
Khái niệm
Mô tả của khái niệm
Mối quan hệ giữa các khái niệm
Các thể hiê ̣n
Các lớp khái niệm
Thuô ̣c tin
́ h
Chú thích

iv


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1 – Tình hình sử dụng SNOME-CT giai đoạn 2002-2008 ................................. 12
Hình 1.2 – Phân nhóm cấp 1 của SNOMED-CT .......................................................... 14
Hình 1.3 – Mối quan hệ IS_A ...................................................................................... 18
Hình 1.4 – Mô tả một phần Ontology SNOMED-CT ................................................... 20
Hình 1.5 – Cấu trúc SNOMED-CT .............................................................................. 26
Hình 1.6 – Mô tả sử dụng khóa của Concept, Description, Relationship ...................... 27
Hình 3.1 – Giao diện của VTST (Mỹ) .......................................................................... 41
Hình 3.2 – Giao diện của Dataline (Anh) ..................................................................... 42
Hình 3.3 – Giao diện của NPEx (Anh) ......................................................................... 43
Hình 3.4 – SnomedCT OWL của Tây Ban Nha ........................................................... 44
Hình 3.5 - Anatomical SnomedCT OWL ..................................................................... 45
Hình 3.6 - Minh họa đánh dấ u xá c đinh
̣ các thuâ ̣t ngƣ̃ trong lĩnh vực răng mặt .. .......... 48
Hình 3.7 – Ví dụ về xác định Subject – Predicate – Object .......................................... 51
Hình 3.8 – Ontology theo cách thƣ́ nhấ t : đƣa thông tin vào annotation. ....................... 52
Hình 3.9 – Ontology theo cách thƣ́ hai: đƣa thông tin thông qua Instance .................... 56
Hình 3.10 – Ontology Cấu trúc Răng đƣơ ̣c biể u diễn trong Protégé (theo class)........... 60
Hình 3.11–Ontology Cấu trúc Răng đƣơ ̣c biể u diễn trong Protégé (theo Individiual) ... 61
Hình 3.6 – Mô hình Ontology Cấu trúc Răng đƣơ ̣c biể u diễn trong Protégé (cấp 1) ..... 61
Hình 3.13 – Mô hình Ontology Cấu trúc Răng đƣơ ̣c biể u diễn trong Protégé (cấp 2) ... 62
Hình 3.14 – Màn hình chính ........................................................................................ 63
Hình 3.15 – Màn hình chức năng 1.1 ........................................................................... 64
Hình 3.16 – Màn hình chức năng 1.2 ........................................................................... 64
Hình 3.17 – Màn hình chức năng 1.3 ........................................................................... 65
Hình 3.18 – Màn hình chức năng 1.4 ........................................................................... 66
Hình 3.19 – Màn hình chức năng 2.1 ........................................................................... 67
Hình 3.20 – Màn hình chức năng 2.2 ........................................................................... 67

v


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

PHẦN MỞ ĐẦU

1


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

1. Lý do chọn đề tài
Trong ngành y tế Việt Nam, nhu cầu trao đổi tìm kiếm thông tin còn gặp
khó khăn, việc chia sẻ và trao đổi thông tin này còn gặp nhiều vƣớng mắc là do
ngành y tế chƣa có chuẩn và danh mục dùng chung cho y tế.
Hiện nay trên thế giới đã có một số chuẩn giúp trao đổi, lƣu trữ thông tin,
truyền thông trong y tế nhƣ HL7 (tạo ra môi trƣờng thuận lợi cho việc trao đổi dữ
liệu lâm sàng và hành chính giữa các hệ thống thông tin y tế), chuẩn SNOMED
CT (là một chuẩn danh mục các thuật ngữ y tế), chuẩn LOINC (là chuẩn danh
mục liên quan đến xét nghiệm), chuẩn CDA (là chuẩn tài liệu lâm sàng), chuẩn
danh mục bệnh ICD, dƣợc ATC .....
Mặc dù có khá nhiều chuẩn y tế dùng trên thế giới, tuy nhiên tại Việt
Nam, các chuẩn này ít thấy áp dụng tại các cơ sở y tế, đặc biệt là đối với chuẩn
SNOMED-CT, theo tìm hiểu của cá nhân em thì chuẩn này ít đƣợc sử dụng tại
Việt Nam. Mặc dù đã có khá nhiều nghiên cứu trong nƣớc về SNOMED-CT, tuy
nhiên các nghiên cứu này chƣa đi sâu vào chuyên môn ngành y.
Đối với việc tra cứu thông tin y tế hiện nay tại Việt Nam, có khá nhiều
công cụ trong nƣớc dùng để tìm kiếm, tra cứu. Tuy nhiên, với cách xây dƣ̣ng các
công cu ̣ tim

̀ kiế m theo tƣ̀ khóa hiê ̣n nay

thì không đáp ứng đƣợc nhu cầu cung

cấp thông tin ngày càng cao cho ngƣời dùng. Do đó cầ n có mô ̣t phƣơng pháp tiế p
câ ̣n tố t hơn để có thể giúp ngƣời quan tâm đế n lĩnh vực y học dễ dàng hơn trong
tìm kiếm thông tin . Viê ̣c ƣ́ng du ̣ng Web ngƣ̃ nghiã trong tra cứu hiện đang là xu
hƣớng phổ biến trên thế giới do nó có khả năng giải quyết tốt các vấn đề phức tạp
trong xử lý thông tin.
Vì vậy, với các tiện ích của SNOMED-CT và web ngữ nghĩa, luận văn
này tập trung nghiên cứu về các nội dung của SNOMED-CT, qua đó áp dụng nó
vào một lĩnh vực chuyên sâu theo công nghệ web ngữ nghĩa. Em tập trung vào
lĩnh vực Cấu trúc Răng của SNOMED-CT do hiện nay tại đơn vị công tác của
mình là Trƣờng Cao đẳng Y tế Khánh Hòa nên em có nhiều thuận lợi khi tiếp cận
với các kiến thức về y tế mà cụ thể là lĩnh vực Răng – Hàm – Mặt.

2


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

2. Mục đích, đố i tƣơ ̣ng, phạm vi nghiên cứu
- Khảo sát, tìm hiểu về Snomed-CT
- Khảo sát, tìm hiểu, đánh giá về web ngƣ̃ nghiã
- Khảo sát, tìm hiểu, thu thập các tài liệu liên quan đến lĩnh vực Răng
miệng hiện có tại Việt Nam.
- Tìm hiểu công cụ soạn thảo ontology b ằng Protégé; Các ngôn ngữ biểu
diễn ontology nhƣ RDF/RDFS, OWL; Ngôn ngƣ̃ truy vấ n SPARQL ; Bô ̣ thƣ viê ̣n
hỗ trơ ̣ quản lý ontology với ngôn ngƣ̃ java- Jena.
- Xây dựng ontology tiế ng Viê ̣t “Cấu trúc Răng” dựa trên Snome-CT và

tài liệu Răng hàm mặt đã thu thập đƣợc, từ đó sƣ̉ du ̣ng đƣơ ̣c ontology này để cài
đă ̣t ƣ́ng du ̣ng tìm kiếm các thu ật ngữ về lĩnh vực Răng theo chuẩn của SnomedCT.
3. Cấ u trúc luâ ̣n văn
Phầ n nô ̣i dung chiń h của luâ ̣n văn đƣơ ̣c chia thành 3 chƣơng, trong đó:
Chương 1 - Tổ ng quan về Snomed-CT
Trình bày sơ lƣợc về Snomed-CT, các mục đích và lợi ích khi sử dụng
Snomed-CT; Các phân cấp và cấu trúc của Snomed-CT.
Chương 2 – Một số đánh giá tron g viê ̣c ứng dụng Web ngữ nghiã và áp dụng
trong SNOMED-CT
Trình bày tổng quan về Web ngƣ̃ nghiã , sự cần thiết và các ứng dụng của
Web ngƣ̃ nghiã ; Các nghiên cứu biểu diễn Snomed-CT sƣ̉ du ̣ng web ngƣ̃ nghiã .
Chương 3 – Áp dụng Web ngữ nghi ̃ a trong việc tìm kiếm thuật ngữ về răng
theo chuẩn Snomed-CT.
Trình bày về hiện trạng ontology của Snomed-CT hiện nay; các hiểu biết
về các thuật ngữ Răng thông qua các tài liệu về lĩnh vực Răng đã nghiên cứu
đƣợc. Qua đó có những nhâ ̣n xét về cách định nghĩa thuật ngữ Răng hiện nay tại
Việt Nam so với chuẩn quốc tế. Cuối chƣơng 3 là cách thức xây dựng ontology
“Cấu trúc Răng” bằ ng tiế ng Viê ̣t dựa vào Snomed-CT và tạo phầ n mề m demo tra
cƣ́u ontology này.

3


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

PHẦN NỘI DUNG

4

Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

CHƢƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ SNOMED-CT
Mở đầu :
Chương 1 sẽ trình bày một số nội dung tìm hiểu chung về SNOMED-CT,
các thành phần cơ bản và sự phân cấp trong SNOMED-CT. Cuối chương này sẽ
trình bày về cấu trúc của SNOMED-CT.
1.1 SNOMED-CT là gì?
1.1.1 Khái niệm
- SNOMED CT (viết tắt của Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms - Hệ thống Danh mục Thuật ngữ Y học lâm sàng) là một bộ sƣu
tập các thuật ngữ trong lĩnh vực y học đƣợc tổ chức, xử lý trên máy tính một cách
có hệ thống mà hầu hết là các thuật ngữ lâm sàng về bệnh tật, các triệu chứng,
tiến trình điều trị, phƣơng pháp điều trị, các thiết bị y tế và các loại thuốc [7]. Các
bác sĩ và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng SNOMED CT
nhằm giúp cho việc trao đổi các thông tin y tế lâm sàng điện tử. Cụ thể là :
+ Giữa các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, các nhà nghiên cứu
và những ngƣời nghiên cứu về khả năng tƣơng tác ngữ nghĩa luôn có một nhu
cầu trao đổi thông tin lâm sàng liên tục; đồng thời vì thông tin y tế đƣợc ghi nhận
khác nhau từ nơi này đến nơi khác (trên giấy hoặc điện tử), nên có một hệ thống
thuật ngữ y tế toàn diện, thống nhất là cần thiết.
+ Bác sĩ lâm sàng và các tổ chức sử dụng thuật ngữ lâm sàng khác nhau
thì đều có cách định nghĩa nhƣ nhau. Ví dụ, các ca bệnh về cơn đau tim, nhồi
máu cơ tim, và MI thì đều có thể chỉ liên quan đến bác sĩ chuyên khoa tim,
nhƣng với một máy tính, tất cả chúng đều khác nhau.
+ Các hình ảnh, video và các ca lâm sàng đƣợc tổ chức theo một bộ thuật
ngữ SNOMED CT là một công cụ hỗ trợ thực sự mạnh mẽ cho sự hợp tác lâm
sàng, cho phép ngƣời dùng tìm kiếm các ca bệnh một cách nhanh chóng bằng
cách gõ một thuật ngữ liên quan đến các ca bệnh này.
- SNOMED CT dựa trên sự tƣơng tác giữa các thuật ngữ (mô hình của ý
nghĩa) và mô hình thông tin của hệ thống và các ứng dụng (các mô hình sử

5


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

dụng). Sự phối hợp giữa mô hình thuật ngữ và mô hình thông tin rất cần thiết
nhằm tránh những khoảng trống, những chồng chéo, va chạm hoặc nhầm lẫn
trong ý nghĩa hoặc trao đổi thông tin lâm sàng.
1.1.2. Mục đích của SNOMED CT
- Mục đích chính là hỗ trợ việc ghi lại các dữ liệu lâm sàng; giải mã, lấy
mẫu và phân tích các dữ liệu lâm sàng này một cách có hiệu quả nhằm cải thiện
việc chăm sóc bệnh nhân.
+ SNOMED CT có thể đƣợc sử dụng để ghi lại các chi tiết lâm sàng của
bệnh nhân trong hồ sơ bệnh nhân điện tử (EHR) và có thể áp dụng các chức năng
hỗ trợ, chẳng hạn nhƣ quyết định đƣợc thông tin về bệnh nhân, các cách chăm
sóc lâm sàng, chia sẻ kế hoạch chăm sóc nhƣ chăm sóc hỗ trợ bệnh nhân dài hạn.
+ SNOMED-CT giúp tổ chức các nội dung của hồ sơ y tế, làm giảm biến
đổi trong việc mã hóa, sử dụng dữ liệu.
+ SNOMED CT hỗ trợ việc chia sẻ dữ liệu đối với việc chăm sóc bệnh
nhân. Bác sĩ và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế sẽ có nhiều thông tin về
lịch sử bệnh tật của bệnh nhân, tƣ vấn hƣớng điều trị và dự đoán kết quả điều trị.
Nhờ các ứng dụng của SNOMED CT, một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế
có thể dễ dàng gửi và nhận thông tin điện tử từ một cơ sở chăm sóc y tế khác
nhằm cung cấp chất lƣợng chăm sóc tốt nhất cho bệnh nhân. Chia sẻ dữ liệu sẽ
tăng tính chính xác của tài liệu lâm sàng, tạo điều kiện hỗ trợ quyết định lâm
sàng, cải thiện tính chuẩn xác, độ an toàn trong điều trị bệnh nhân, nâng cao kết
quả lâm sàng. Khả năng này giảm đáng kể các sai sót y tế liên quan so với các hồ
sơ giấy truyền thống.
- Mục tiêu của SNOMED CT là luôn kho dữ liệu, lấy chỉ số và các dữ liệu

lâm sàng đƣợc tổng hợp qua các mô tả đặc trƣng. Dữ liệu cần đƣợc thu thập một
lần, sau đó chia sẻ và tái sử dụng cho nhiều công dụng khác nhau của SNOMED
CT. Nó có thể đƣợc tích hợp hoàn toàn với hệ thống hiện có, tạo ra các bản đồ dữ
liệu và sử dụng rộng rãi trong các phiên bản dữ liệu y tế khác nhƣ ICD-9-CM,

6


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

ICD-O3, ICD-10, LOINC và OPC 4, HL7… từ đó dễ dàng hơn trong việc tránh
trùng lặp khi sao chép dữ liệu.
- Khi thực hiện trong phần mềm ứng dụng, SNOMED CT đại diện cho các
thông tin lâm sàng có liên quan một cách thống nhất, đáng tin cậy và toàn diện,
nó nhƣ là một phần của hồ sơ sức khỏe điện tử.
- Ngoài các ứng dụng của SNOMED CT nhƣ hồ sơ y tế điện tử, giám sát
ICU, hỗ trợ quyết định lâm sàng, nghiên cứu y tế, các thử nghiệm lâm sàng,
SNOMED CT còn giúp bác sĩ tham gia giám sát dịch bệnh, lập chỉ mục hình ảnh
và thông tin của ngƣời sử dụng các dịch vụ y tế thông qua máy tính.
1.1.3. Lợi ích [16,17]
1.1.3.1 Lợi ích chung
- SNOMED CT cung cấp một thuật ngữ phù hợp trên tất cả các lĩnh vực
chăm sóc sức khỏe. Điều này cho phép các bác sĩ lâm sàng giao tiếp hiệu quả và
chính xác trên các lĩnh vực lâm sàng và qua một hồ sơ bệnh nhân.
- SNOMED CT cho phép ghi âm chính xác của thông tin lâm sàng. Bằng
cách sử dụng các mô tả cho một khái niệm lâm sàng duy nhất, nó cho phép thiết
kế riêng cho các thiết lập chăm sóc cá nhân trong khi vẫn duy trì tính nhất quán.
- SNOMED CT có cấu trúc. Điều này cung cấp cho một mô tả rõ ràng của
một khái niệm cá nhân theo cách hợp lý và cho phép thể hiện các thông tin lâm
sàng logic thông qua các ứng dụng trên máy tính.

- SNOMED CT có thể đƣợc mở rộng một cách có kiểm soát để tiếp tục
nâng cao khả năng sử dụng và phạm vi của nó.
- Ghi dữ liệu lâm sàng thông qua SNOMED CT cho phép ngƣời dùng có
thể truyền dẫn dữ liệu, phục hồi dữ liệu, chọn dữ liệu phù hợp và phân tích dữ
liệu từ hồ sơ bệnh nhân trên toàn hệ thống chăm sóc sức khỏe.
- Trong hợp tác với các chuyên gia về vấn đề lâm sàng, SNOMED CT
cũng đƣợc duy trì và cập nhật để đại diện cho kiến thức lâm sàng hiện tại.

7


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

1.1.3.2. Lợi ích trong sử dụng Lâm sàng
- SNOMED CT cho phép nắm bắt thông tin lâm sàng ở một mức độ chi
tiết thích hợp cho việc cung cấp chăm sóc sức khỏe.
- SNOMED CT cho phép các dữ liệu bệnh nhân đƣợc ghi lại bởi những
ngƣời khác nhau tại các địa điểm khác nhau. Điều này cho phép bệnh nhân đƣợc
liên tục chăm sóc thông qua các thiết lập chăm sóc khác nhau ở các địa điểm
khác nhau.
- Việc sử dụng nhất quán của SNOMED CT làm giảm nguy cơ chẩn đoán
sai và giải thích không chính xác về dữ liệu bệnh nhân trong hồ sơ y tế (bằng
cách giảm ý nghĩa ngữ cảnh tiềm ẩn khi liên kết với các dữ liệu nhập vào).
- Sử dụng hợp lý SNOMED CT có thể góp phần giảm tỷ lệ sai sót và có
thể giúp đảm bảo việc ghi âm toàn diện của dữ liệu có liên quan.
- Thông qua chia sẻ dữ liệu, nó có thể làm giảm đáng kể sự cần thiết phải
lặp lại lịch sử y tế (thông tin bệnh nhân, tiền sử bệnh, tiền sử khám…) tại mỗi
cuộc gặp gỡ mới giữa bệnh nhân với một chuyên gia chăm sóc sức khỏe.
- SNOMED CT cho phép tìm kiếm hiệu quả của hồ sơ bệnh nhân và thu
thập các thông tin lâm sàng có liên quan.

- SNOMED CT tạo điều kiện cho hỗ trợ quyết định, nhận dạng tự động
của các yếu tố nguy cơ đối với bệnh nhân, theo dõi điều trị và các đáp ứng điều
trị bất lợi cũng nhƣ thuận lợi. Với việc sử dụng SNOMED CT để mã hóa thông
tin lâm sàng trong hồ sơ bệnh nhân, máy tính có thể hỗ trợ các quyết định đƣợc
thực hiện bởi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, bằng cách cung cấp thông tin
theo ngữ cảnh có liên quan tại các thời điểm chăm sóc, hoặc bằng cách cung cấp
cảnh báo tự động, nhắc nhở hoặc kiểm tra.
- SNOMED CT có thể giúp xác định các bệnh nhân phù hợp với một tập
hợp các tiêu chuẩn lâm sàng. Ví dụ nhƣ có thể xác định đƣợc những ngƣời có đủ
điều kiện cho một chƣơng trình kiểm tra cụ thể, và qua đó phát hiện sự phát triển
bệnh lí ở bệnh nhân có nguy cơ cao.

8


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

- SNOMED CT cải thiện hiệu quả lâm sàng bằng cách cung cấp thông tin
lâm sàng có liên quan theo tiêu chuẩn thuật ngữ lâm sàng với các tài liệu hƣớng
dẫn chăm sóc .
- Cơ chế “lịch sử” của SNOMED CT cho phép thông tin lâm sàng đƣợc
thu thập theo thời gian với ý nghĩa tƣơng quan với nhau.
1.1.3.3. Lợi ích về Thông tin
- SNOMED CT có thể đƣợc sử dụng cho việc phân phối chia sẻ và nhất
quán trong phân tích kết quả dữ liệu.
Ví dụ, SNOMED CT có thể đƣợc sử dụng để phân tích có bao nhiêu ca
phẫu thuật ung thƣ đƣợc thực hiện, ghi lại các kết quả dữ liệu để xác định xem
phẫu thuật có ảnh hƣởng đến sự sống còn lâu dài và tái phát cục bộ trong điều trị
ung thƣ. Kết quả của loại phân tích này sẽ rất có giá trị, là bằng chứng cơ sở cho
một bệnh lí khi đƣợc xây dựng. Nếu dữ liệu kết quả này có thể đƣợc thể hiện

nhất quán bằng cách sử dụng SNOMED CT, sau đó áp dụng rộng rãi hơn với
nhiều dữ liệu quốc tế thì nó có thể đƣợc sử dụng để so sánh các phƣơng pháp
điều trị cả trong và giữa các quốc gia, từ đó có những cải tiến trong phẫu thuật
nhằm đem lại kết quả tốt nhất cho bệnh nhân.
- SNOMED CT có thể đƣợc sử dụng để thiết lập và phân phối thông tin
nhằm hỗ trợ quyết định một cách nhất quán.
- SNOMED CT có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý kiến thức
thông qua thuật ngữ tiêu chuẩn của nó và các thông tin tham khảo đƣợc “nhúng”
bên trong nó. Hệ thống phân cấp SNOMED CT có thể đƣợc sử dụng để tổng hợp
các loại kiến thức tƣơng tự hoặc thông tin tƣơng tự.
1.1.3.4. Lợi ích đối với ngƣời tiêu dùng và bệnh nhân
- Bệnh nhân muốn đƣợc thƣờng xuyên quan tâm chăm sóc, SNOMED CT
đã đáp ứng đƣợc điều này thông qua việc cung cấp thông tin sẵn có, đáng tin cậy,
nhất quán, và có liên quan đến lịch sử sức khỏe, quá trình chăm sóc bệnh nhân.

9


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

- SNOMED CT góp phần cải thiện chăm sóc bệnh nhân nhờ sự phát triển
của bản ghi y tế điện tử, ghi lại thông tin lâm sàng theo cách cho có ý nghĩa, dựa
trên quy hồi.
- Với SNOMED CT, lịch sử gia đình, thuốc, dị ứng, chứng bệnh và
phƣơng pháp điều trị đều có thể đƣợc mã hóa và chia sẻ giữa các bác sĩ lâm sàng,
các trang web dịch vụ về chăm sóc y tế mà không ngại về khoảng cách địa lý.
Truy cập thông tin liên quan đến mỗi bệnh nhân sẽ cho kết quả chăm sóc tốt hơn,
an toàn hơn cho bệnh nhân.
Với một yêu cầu đơn giản nhƣ đặt hàng và thực hiện một toa thuốc theo
yêu cầu của bác sĩ, dƣợc sĩ sẽ xem xét các loại thuốc nào là phù hợp, không gây

dị ứng và chống chỉ định đối với bệnh nhân. Để đánh giá các thuốc nào là thích
hợp cho căn bệnh thì đòi hỏi nhiều hơn so với tên thuốc và liều lƣợng của nó.
Đây là bƣớc rất quan trọng để bảo đảm an toàn của bệnh nhân khi sử dụng đơn
thuốc.
Điều này có nghĩa là bác sĩ và dƣợc sĩ sẽ xác định bệnh nhân dựa trên các
thông tin đƣợc mã hóa nhất định trong hồ sơ của họ, sau đó có thể liên hệ với
bệnh nhân để cho họ biết về quy trình điều trị mới, sử dụng loại thuốc mới, hoặc
các thông tin khác có thể có lợi ích hơn cho bệnh nhân.
- Bệnh nhân đƣợc hƣởng lợi từ việc sử dụng các dịch vụ SNOMED CT vì
nó cải thiện việc ghi lại thông tin của EHR, tạo điều kiện giao tiếp tốt hơn, dẫn
đến cải thiện chất lƣợng chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.
- SNOMED CT nhƣ một thành phần trung tâm trong việc cung cấp chăm
sóc sức khỏe và an toàn cơ sở hạ tầng bệnh nhân, nhờ đó các bác sĩ lâm sàng có
thể đƣợc hỗ trợ thƣờng xuyên, và tại cùng một thời gian, các nhu cầu đặc biệt của
bất kỳ ngày nào đều có thể đƣợc giải quyết. Mỗi bác sĩ, y tá, dƣợc sĩ và bác sĩ
lâm sàng có thể diễn đạt các khái niệm ở cấp độ chi tiết thích hợp với họ.
1.1.3.5. Lợi ích khác
- SNOMED CT có thể hỗ trợ giám sát y tế công cộng. Việc mã hóa thông
tin lâm sàng cho phép các giám sát dịch bệnh và xu hƣớng bệnh ở một mức độ

10


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

dân số. Hoạt động lâm sàng có thể sử dụng thông tin có sẵn, từ đó sẽ dễ dàng
hơn để giải quyết các vấn đề y tế hoặc quản lý dịch bệnh.
- SNOMED CT cho phép phân tích kết quả. Ngày nay, mặc dù ngƣời ta
ngày càng quan tâm hơn đến bằng chứng y học trong thực hành lâm sàng, nhƣng
lại có quá ít thông tin để có thể sử dụng làm căn cứ cho bằng chứng trên. Việc sử

dụng SNOMED CT phù hợp với mã thông tin trong hồ sơ bệnh nhân sẽ cung cấp
một cơ sở nhằm cải thiện hỗ trợ phân tích kết quả.
- SNOMED CT cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho phân tích hiệu
suất. SNOMED CT có thể cung cấp một cơ sở phù hợp để đánh giá.
- SNOMED CT cho phép phân tích dữ liệu dễ dàng hơn, hiệu quả hơn

cũng nhƣ cung cấp số lƣợng lớn các dữ liệu phù hợp cho nghiên cứu y học.
1.1.4. Sử dụng SNOMED CT
- SNOMED CT làm việc thông qua thực hiện trong các ứng dụng phần
mềm. Các ứng dụng này đại diện cho thông tin lâm sàng liên quan một cách đáng
tin cậy và có thể tái sử dụng.
- SNOMED CT đƣợc thực hiện trong một loạt các ứng dụng [16,17], bao
gồm:


Hồ sơ y tế điện tử (Electronic Medical Records)



Sắp xếp, tiếp nhận bệnh nhân trên máy vi tính



Lƣu mẫu bệnh



Giám sát và chăm sóc từ xa



Báo cáo thí nghiệm



Lập biểu đồ



Báo cáo ung thƣ



Hỗ trợ ra quyết định điều trị



Cơ sở di truyền



Mã hóa ngôn ngữ



Thực hành Chứng thực Dựa vào Giải pháp



Áp dụng trong Công nghiệp Dƣợc phẩm

11


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Sơ đồ dƣới đây cho thấy số lƣợng ngƣời dùng sử dụng SNOMED CT
trong giai đoạn từ năm 2002-2008

Hình 1.1 – Tình hình sử dụng SNOME-CT giai đoạn 2002-2008 [12]
- Theo Tổ chức Phát triển thuật ngữ Y tế tiêu chuẩn quốc tế (IHTSDO) đơn vị sở hữu trí tuệ SNOMED-CT, SNOMED CT hiện có hơn 311.000 khái
niệm y tế, chia thành nhiều hệ thống phân cấp đa dạng nhƣ cấu trúc cơ thể
ngƣời, chẩn đoán lâm sàng, vị trí địa lý và sản phẩm sinh học / dƣợc phẩm.[12]
- Hiện nay tại Việt Nam, theo tìm hiểu của em, mặc dù có khá nhiều
nghiên cứu về SNOMED CT nhƣng thì vẫn chƣa có tổ chức Y tế nào sử dụng
SNOMED CT cho lĩnh vực cụ thể.
1.2. Thành phần cơ bản của SNOMED- CT [7,8]
Mỗi khái niệm trong SNOME-CT đƣợc đại diện bởi một con số đặc trƣng
và một số khái niệm có thể đƣợc sử dụng cùng một lúc để mô tả một tình trạng
phức tạp. Bằng cách sử dụng con số để đại diện cho các khái niệm y tế,
SNOMED CT cung cấp tiêu chuẩn lâm sàng dựa vào các điều kiện y tế và các

12


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

triệu chứng đƣợc đƣa ra, loại bỏ các nhầm lẫn có thể xảy ra, mà kết quả thể hiện
theo ngôn từ khu vực hoặc ngôn ngữ giao tiếp của ngƣời sử dụng.
Ví dụ, thủ tục lâm sàng "ruột thừa" là một khái niệm (ý nghĩa duy nhất

lâm sàng), một trong những mô tả của nó là "Cắt ruột thừa" (từ đồng nghĩa), nó
là lớp con (quan hệ) của các khái niệm.
1.2.1 Khái niệm (Concept)
Khái niệm trong SNOMED CT phân loại và ghi lại tất cả những điểm đặc
trƣng cho quá trình chăm sóc sức khỏe.
Mỗi khái niệm đƣợc xác định duy nhất bởi một ID khái niệm (ConceptID),
ví dụ khái niệm có mã ID 22.298.006 đề cập đến nhồi máu cơ tim.
Tất cả các khái niệm CT SNOMED đƣợc tổ chức vào phân loại mạch hở (a) phân cấp.
Ví dụ, viêm phổi truyền nhiễm IS-A Viêm phổi IS-A Một bệnh phổi.
Khái niệm đƣợc tổ chức trong hệ thống phân cấp có thứ bậc, từ tổng quát
đến cụ thể. Điều này cho phép dữ liệu chi tiết lâm sàng đƣợc ghi lại và sau đó
truy cập hoặc tổng hợp ở mức độ tổng quát hơn.
Một khái niệm có thể có nhiều “cha mẹ”, ví dụ “viêm phổi truyền nhiễm”
cũng là một “con” của “mắc bệnh truyền nhiễm”.
Các bộ Khái niệm của SNOMED CT có nhiều cấp và phân theo các bộ
khái niệm nhƣ hình dƣới.

13


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Hình 1.2 – Phân nhóm cấp 1 của SNOMED-CT [11]
1.2.2 Mô tả khái niệm (descriptions concepts )
1.2.2.1 Định nghĩa
Mô tả khái niệm là các từ ngữ hoặc tên đƣợc gán cho một khái niệm
SNOMED CT. "Từ ngữ" trong bối cảnh này có nghĩa là một cụm từ đƣợc sử
dụng để đặt tên cho một khái niệm.
Mỗi mô tả đƣợc xác định bởi một địa chỉ ID duy nhất (DescriptionID).
Nhiều mô tả có thể đƣợc liên kết với một khái niệm đƣợc xác định bởi một

ConceptID.
Ví dụ:
Một số mô tả kết hợp với ConceptID 22298006:
- Nghĩa rõ hoàn toàn: Nhồi máu cơ tim (rối loạn)
DescriptionID 751689013
- Thuật ngữ ƣu tiên dùng : Nhồi máu cơ tim
DescriptionID 37436014
- Từ đồng nghĩa: nhồi máu cơ tim
DescriptionID 37442013

14


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Mỗi mô tả ở trên có một DescriptionID duy nhất, và tất cả các mô
tả trên có liên quan đến một khái niệm duy nhất là ConceptID 22298006.
1.2.2.2 Các loại mô tả
1.2.2.2.1 Xác định tên đầy đủ (nghĩa rõ hoàn toàn) (Fully Specified
Name -FSN)
Mỗi khái niệm có một FSN duy nhất nhằm mục đích cung cấp một cách rõ
ràng việc đặt tên cho một khái niệm.
Mục đích của FSN là để xác định một khái niệm và làm rõ ý nghĩa của nó,
không nhất thiết phải trình bày các cụm từ phổ biến nhất đƣợc sử dụng hoặc các
cụm từ bình thƣờng cho khái niệm đó. Mỗi FSN kết thúc với một "từ khóa ngữ
nghĩa" (semantic tag) trong dấu ngoặc đơn ở cuối của khái niệm. "Từ khóa ngữ
nghĩa" cho thấy khái niệm thuộc về loại ngữ nghĩa nào (ví dụ nhƣ Rối loạn, Sinh
vật, Ngƣời, vv).
Ví dụ, khối máu tụ (xét ở hình thái bất thƣờng) là một FSN đại diện các
mô tả về những gì mà bác sĩ giải phẫu bệnh thấy ở lớp mô tế bào, trong khi tụ

máu (xét ở rối loạn) lại là một FSN cho biết khái niệm chẩn đoán lâm sàng của
khối máu tụ.
1.2.2.2.2 Thuật ngữ thƣờng dùng /ƣu tiên dùng (Preferred Term- PT)
Mỗi khái niệm có một thuật ngữ ƣu tiên dùng, có nghĩa là các bác sĩ lâm
sàng sử dụng, nắm bắt những từ hoặc cụm từ phổ biến để đặt tên cho khái niệm.
Ví dụ, khái niệm 54987000 “ sửa chữa ống mật chủ” (thủ tục) có thuật ngữ
thƣờng dùng là "Choledochoplasty" để đại diện cho một tên gọi phổ biến mà các
bác sĩ lâm sàng sử dụng để mô tả các thủ tục.
Không giống FSNs, “Thuật ngữ ƣu tiên dùng” không nhất thiết phải duy
nhất. Thỉnh thoảng, “Thuật ngữ ƣu tiên dùng” cho một khái niệm cũng có thể là
một từ đồng nghĩa hoặc là hạn ƣu tiên cho một khái niệm khác.
1.2.2.2.3 Từ đồng nghĩa (Synonym)
Từ đồng nghĩa đại diện cho bất kỳ điều khoản bổ sung đại diện cho cùng
một khái niệm tƣơng tự nhƣ FSN.

15


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Từ đồng nghĩa, giống nhƣ PT, không phải là duy nhất trên khái niệm.
Ví dụ:
Một số của từ đồng nghĩa liên quan đến nghĩa đầy đủ của chứng
“Nhồi máu cơ tim” có ConceptID 22298006 rối loạn) nhƣ sau:
- Từ đồng nghĩa: nhồi máu cơ tim
DescriptionID: 37442013
-Từ đồng nghĩa: cơn đau tim
DescriptionID: 37443015
-Từ đồng nghĩa: nhồi máu của tim
DescriptionID: 37441018

1.2.3. Mối quan hệ giữa khái niệm (relationship)
Mối quan hệ liên kết các khái niệm trong SNOMED CT. Có bốn loại của
mối quan hệ giữa các khái niệm trong SNOMED CT:
- Xác định /định nghĩa
- Sát hạch
- Lịch sử
- Bổ sung
1.2.3.1 Mối quan hệ với định nghĩa khái niệm
Mỗi khái niệm trong SNOMED CT đƣợc xác định một cách hợp lý thông
qua các mối quan hệ của nó với các khái niệm khác.
Mỗi hoạt động của khái niệm trong SNOMED CT (trừ khái niệm gốc "
Khái niệm SNOMED CT") có ít nhất một mối quan hệ IS_A (là một) đến một
khái niệm siêu kiểu (supertype concept).
Những mối quan hệ IS_A và việc xác định thuộc tính các mối quan hệ
đƣợc gọi là "đặc trƣng xác định" của các khái niệm CT SNOMED. Chúng đƣợc
coi là xác định bởi vì chúng đƣợc sử dụng đại diện một cách hợp lý cho một khái
niệm bằng cách thiết lập các mối quan hệ của nó với các khái niệm khác. Điều
này đƣợc thực hiện bằng cách thiết lập các mối quan hệ IS_A với một hoặc nhiều

16


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

khái niệm xác định (gọi là khái niệm siêu kiểu) và mô hình hóa sự khác biệt với
những siêu kiểu thông qua các thuộc tính xác định.
Ví dụ: Khi xét trƣờng hợp “Gãy xƣơng cổ chân” (rối loạn) có các mối
quan hệ sau:
- IS_A “gãy chân” (rối loạn)
- FINDING SITE “cấu trúc của xƣơng cổ chân” (cấu trúc cơ thể)

-ASSOCIATED MORPHOLOGY “ gãy xƣơng” (hình thái bất
thƣờng)
Một mối quan hệ đƣợc phân công chỉ khi mối quan hệ đó là luôn luôn
đƣợc biết đến là đúng.
Ví dụ, khuẩn liên cầu nhóm A gây ra hầu hết các trƣờng hợp viêm họng
do vi khuẩn . Tuy nhiên, có một tỷ lệ nhỏ các trƣờng hợp này đƣợc gây ra bởi các
loài khác của liên cầu khuẩn. Do đó, khi định nghĩa khái niệm “viêm họng liên
cầu khuẩn” (rối loạn), khuẩn liên cầu nhóm A đã không đƣợc chọn là một giá trị
cho các thuộc tính tác nhân gây bệnh (CAUSATIVE AGENT). Một khái niệm
tổng quát hơn, nhóm khuẩn liên cầu (Genus Streptococcus) (sinh vật) đã đƣợc
lựa chọn.
1.2.3.2 Mối quan hệ IS_A
Mối quan hệ IS_A còn đƣợc gọi là " “mối quan hệ Supertype-Subtype”
hoặc "mối quan hệ Parent-Child". Mối quan hệ IS_A là cơ sở của hệ thống phân
cấp các SNOMED CT.
Ví dụ:

17


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Một khái niệm có thể có một hoặc nhiều mối quan hệ IS_A với các khái
niệm khác.
Ví dụ nhƣ hình vẽ dƣới đây.

Hình 1.3 – Mối quan hệ IS_A
1.2.3.3 Thuộc tính của “mối quan hệ”
Các thuộc tính liên quan hai khái niệm và thiết lập kiểu “quan hệ” giữa
chúng. Cùng với mối quan hệ IS_A, chúng đƣợc coi là đặc điểm để xác định.

Chúng cho phép đại diện 1 cách hợp lý về ý nghĩa của một khái niệm bằng cách
thiết lập các mối quan hệ của nó với các khái niệm khác.
Một định nghĩa khái niệm hợp lý bao gồm một hoặc nhiều siêu kiểu (mô
hình với các mối quan hệ IS_A), và thiết lập một thuộc tính xác định nhằm nắm
bắt đƣợc ngữ nghĩa của một khái niệm và giúp phân biệt nó với các định nghĩa
khái niệm khác, bao gồm các siêu kiểu của nó.
Ví dụ , Khái niệm Viêm phổi (rối loạn) trong SNOMED CT là:
Viêm phổi (rối loạn)
FINDING SITE Cấu trúc phổi (cấu trúc cơ thể ngƣời)
Trong ví dụ này, Khái niệm Viêm phổi (rối loạn) đƣợc đặc trƣng
với các thuộc tính FINDING SITE. Khi ta gọi Viêm phổi là một rối loạn
của phổi, FINDING SITE sẽ có giá trị là Cấu trúc phổi (cấu trúc cơ thể).
1.3. Phân cấp trong SNOMED-CT [9]
Các khái niệm trong SNOMED CT đƣợc tổ chức thành hệ thống phân cấp.
Khái niệm CT SNOMED là "Khái niệm gốc". Các nhóm khái niệm CT

18


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

SNOMED (là siêu kiểu– supertype of) nằm ở nhóm phân cấp trên cùng và tất cả
các khái niệm khác đều phía dƣới chúng.
Khi hệ thống phân cấp dần xuống dƣới, các khái niệm trong chúng trở nên
ngày càng cụ thể hơn.
Khái niệm "con" (subtype) là những khái niệm lớp con cháu của lớp khái
niệm "Supertype" (hoặc "cha mẹ"). Các khái niệm Supertype là các khái niệm
“cha ông” của khái niệm "subtype”.
Ví dụ:
(1) Viêm khớp do liên cầu khuẩn (rối loạn) là một subtype của

viêm khớp do vi khuẩn (rối loạn).
(2) Viêm khớp do Vi khuẩn (rối loạn) là một supertype của viêm
khớp liên cầu khuẩn (rối loạn).
Nhóm phân cấp đầu tiên trong SNOMED CT gồm các khái niệm sau:
• Clinical finding

• Physical force

• Procedure

• Event

• Observable entity

• Environment or geographical location

• Body structure

• Social context

• Organism

• Situation with explicit context

• Substance

• Staging and scales

• Pharmaceutical/biologic product

• Linkage concept

• Specimen

• Qualifier value

• Special concept

• Record artifact

• Physical object
Hình ảnh dƣới đây biể u diễn một phần phân cấ p của SNOMED-CT

19


Tìm hiểu về SNOMED-CT và ứng dụng trong Cấu trúc Răng

Hình 1.4 – Mô tả một phần phân cấ p SNOMED-CT [2]
1.3.1. Cinical finding (Phát hiện lâm sàng)
Khái niệm trong hệ thống phân cấp này đại diện cho kết quả của một đánh
giá lâm sàng, quan sát hay quyết định lâm sàng, và bao gồm cả trạng thái lâm
sàng bình thƣờng và bất thƣờng.
Ví dụ về các khái niệm Phát hiện lâm sàng:
(1) Xóa đờm (Phát hiện)
(2) Hơi thở bình thƣờng (Phát hiện)
1.3.2. Procedure (thủ tục)
Hệ thống cấp bậc này đại diện cho một loạt các hoạt động, bao gồm nhƣng
không giới hạn, các thủ tục can thiệp (nhƣ Cắt động mạch nội sọ (thủ tục)), quản
lý thuốc (tiêm phòng bệnh ho gà (thủ tục)), các thủ tục hình ảnh (Siêu âm vú (thủ

tục)), thủ tục giáo dục (giáo dục chế độ ăn uống giảm muối (thủ tục)), và các thủ
tục hành chính (chuyển giao hồ sơ y tế (thủ tục)).
Ví dụ về các khái niệm Thủ tục:

20