Limpeza de Dados Clínicos: Processo de 7 Etapas para Garantia de Qualidade do Prontuário Eletrônico

A limpeza de dados clínicos transforma dados brutos do prontuário eletrônico em conjuntos de dados prontos para análise através de detecção e correção sistemáticas de erros.

Estrutura de Sete Etapas

1. Identificação de Dados: Inventário de fontes (EHR, LIS, farmácia, reclamações, dispositivos, relatados pelo paciente)
2. Coleta e Integração de Dados: Extrair via APIs/FHIR; mapear para modelo de dados comum (OMOP, PCORnet, i2b2)
3. Padronização: Formatos uniformes (datas ISO 8601, unidades UCUM, códigos LOINC/RxNorm/SNOMED)
4. Validação:
   • Verificações de intervalo (p. ex., IMC 10–70, PA sistólica 50–250)
   • Lógica entre campos (alta ≥ admissão)
   • Detecção de duplicatas (mesmo encontro, mesmo conceito)
   • Limites de completude por caso de uso
5. Imputação: Média/mediana/moda para ausência aleatória; regressão/ML para sistemática; sinalizar valores imputados
6. Transformação: Variáveis derivadas (IMC, TFG, índice de Charlson), agregação (sinais vitais diários), normalização
7. Auditoria e Governança: Painéis de qualidade de dados, rastreamento de linhagem, funções de stewardship, alinhamento regulatório (HIPAA, 21 CFR Parte 11)

Impacto

• Reduz viés em pesquisa observacional
• Melhora precisão do suporte à decisão clínica
• Permite relatórios de qualidade confiáveis (MIPS, HEDIS)
• Apoia validade de treinamento de modelos IA/ML

Investimento em limpeza rende retorno 10× em confiabilidade analítica downstream.