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· Ago. 11, 2023 12min de leitura

Implicações do GTP para os protocolos de interoperabilidade na saúde

#ChatGPT #FHIR #HL7 #Artificial Intelligence (AI) #JSON #HealthShare #Outro

Divertido ou não — quão sério é isso?

Os modelos de linguagem grande estão causando alguns fenômenos nos últimos meses. É claro que eu também estava testando o ChatGPT no final de semana passado, para sondar se ele poderia ser um complemento para alguns chatbots de IA "tradicionais" baseados em BERT que eu estava inventando, ou simplesmente os eliminaria. 

Um pensamento me veio à mente enquanto eu fazia os testes. Sendo um pouco teórico ou filosófico, os padrões de interoperabilidade, como HL7 e FHIR, são uma espécie de "linguagem", certo? O HL7 tem sua própria gramática, regras, vocabulário e até mesmo dialetos — todo sistema fala no seu próprio tom. Por isso, quando uma máquina se comunica com outra, elas precisam de um tradutor (por exemplo, uma transformação de DTL) para alcançar a compreensão mútua. 

Então, olhando em volta, tudo parece ser uma linguagem: codificação, python, javascript e COS são linguagens também. HL7, FHIR e até XML ou JSON são todos linguagens, exceto que são mais estruturados do que linguagens naturais, então devem ser mais fáceis para o GPT aprender? 

Não podemos começar simplesmente reutilizando o modelo de linguagem de programação pré-treinado do GPT para emular uma DTL? Ainda sem nenhum ajuste. Confira abaixo os resultados iniciais:

Teste 

Modo:   Completo
Modelo:  code-davinci-002
Temperatura: 0
Comprimento máximo: 1989
Outros:  Padrão
Sequências de interrupção: ###

1. Transforme o HL7 ADT A01 em A05? 

Entrada:  

##### Translate this function from HL7 V2.8 ADT_A01 to HL7 V2.4 ADT_A05
### HL7 V2.8 ADT_A01 

    MSH|^~\&|ADT1|GOOD HEALTH HOSPITAL|GHH LAB, INC.|GOOD HEALTH HOSPITAL|198808181126|SECURITY|ADT^A01^ADT_A01|MSG00001|P|2.8||
    EVN|A01|200708181123||
    PID|1||PATID1234^5^M11^ADT1^MR^GOOD HEALTH HOSPITAL~123456789^^^USSSA^SS||EVERYMAN^ADAM^A^III||19610615|M||C|2222 HOME STREET^^GREENSBORO^NC^27401-1020|GL|(555) 555-2004|(555)555-2004||S||PATID12345001^2^M10^ADT1^AN^A|444333333|987654^NC|
    NK1|1|NUCLEAR^NELDA^W|SPO^SPOUSE||||NK^NEXT OF KIN
    PV1|1|I|2000^2012^01||||004777^ATTEND^AARON^A|||SUR||||ADM|A0|

### HL7 V2.4 ADT_A05

Saída:

MSH|^~\&|ADT1|GOOD HEALTH HOSPITAL|GHH LAB, INC.|GOOD HEALTH HOSPITAL|198808181126|SECURITY|ADT^A05^ADT_A05|MSG00001|P|2.4||
    EVN|A05|200708181123||
    PID|1||PATID1234^5^M11^ADT1^MR^GOOD HEALTH HOSPITAL~123456789^^^USSSA^SS||EVERYMAN^ADAM^A^III||19610615|M||C|2222 HOME STREET^^GREENSBORO^NC^27401-1020|GL|(555) 555-2004|(555)555-2004||S||PATID12345001^2^M10^ADT1^AN^A|444333333|987654^NC|
    NK1|1|NUCLEAR^NELDA^W|SPO^SPOUSE||||NK^NEXT OF KIN
    PV1|1|I|2000^2012^01||||004777^ATTEND^AARON^A|||SUR||||ADM|A0|

Não está exatamente correto, mas não é nada mal. Ele consegue aprender o vocabulário por natureza, embora não consiga entender o tipo doc ainda.
 

2. OK, e o pipe e hat HL7 para XML?

##### Translate this function from HL7 to XML
### HL7 
    
    MSH|^~\&|ADT1|GOOD HEALTH HOSPITAL|GHH LAB, INC.|GOOD HEALTH HOSPITAL|198808181126|SECURITY|ADT^A01^ADT_A01|MSG00001|P|2.8||
    EVN|A01|200708181123||
    PID|1||PATID1234^5^M11^ADT1^MR^GOOD HEALTH HOSPITAL~123456789^^^USSSA^SS||EVERYMAN^ADAM^A^III||19610615|M||C|2222 HOME STREET^^GREENSBORO^NC^27401-1020|GL|(555) 555-2004|(555)555-2004||S||PATID12345001^2^M10^ADT1^AN^A|444333333|987654^NC|
    NK1|1|NUCLEAR^NELDA^W|SPO^SPOUSE||||NK^NEXT OF KIN
    PV1|1|I|2000^2012^01||||004777^ATTEND^AARON^A|||SUR||||ADM|A0|
     
### XML

 

Saída: 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <hl7:ADT_A01 xmlns:hl7="urn:hl7-org:v2xml">
      <hl7:MSH>
        <hl7:MSH.1>|</hl7:MSH.1>
        <hl7:MSH.2>^~\&amp;</hl7:MSH.2>
        <hl7:MSH.3>
          <hl7:HD.1>ADT1</hl7:HD.1>
        </hl7:MSH.3>
        <hl7:MSH.4>
          <hl7:HD.1>GOOD HEALTH HOSPITAL</hl7:HD.1>
        </hl7:MSH.4>
        <hl7:MSH.5>
          <hl7:HD.1>GHH LAB, INC.</hl7:HD.1>
        </hl7:MSH.5>
        <hl7:MSH.6>
          <hl7:HD.1>GOOD HEALTH HOSPITAL</hl7:HD.1>
        </hl7:MSH.6>
        <hl7:MSH.7>
          <hl7:TS.1>198808181126</hl7:TS.1>
        </hl7:MSH.7>
        <hl7:MSH.9>
          <hl7:MSG.1>ADT</hl7:MSG.1>
          <hl7:MSG.2>A01</hl7:MSG.2>
          <hl7:MSG.3>ADT_A01</hl7:MSG.3>
        </hl7:MSH.9>
        <hl7:MSH.10>MSG00001</hl7:MSH.10>
        <hl7:MSH.11>
          <hl7:PT.1>P</hl7:PT.1>
        </hl7:MSH.11>
        <hl7:MSH.12>
          <hl7:VID.1>2.8</hl7:VID.1>
        </hl7:MSH.12>
      </hl7:MSH>
      <hl7:EVN>
        <hl7:EVN.1>
          <hl7:ID.1>A01</hl7:ID.1>
        </hl7:EVN.1>
        <hl7:EVN.2>
          <hl7:TS.1>200708181123</hl7:TS.1>
        </hl7:EVN.2>
      </hl7:EVN>
      <hl7:PID>
        <hl7:PID.1>1</hl7:PID.1>
        <hl7:PID.3>
          <hl7:CX.1>PATID1234</hl7:CX.1>
          <hl7:CX.4>
            <hl7:HD.1>GOOD HEALTH HOSPITAL</hl7:HD.1>
          </hl7:CX.4>
          <hl7:CX.5>
            <hl7:HD.1>ADT1</hl7:HD.1>
          </hl7:CX.5>
          <hl7:CX.6>MR</hl7:CX.6>
        </hl7:PID.3>
        <hl7:PID.5>
          <hl7:XPN.1>EVERYMAN</hl7:XPN.1>
          <hl7:XPN.2>ADAM</hl7:XPN.2>
          <hl7:XPN.3>A</hl7:XPN.3>
          <hl7:XPN.4>III</hl7:XPN.4>
        </hl7:PID.5>
        <hl7:PID.7>
          <hl7:TS.1>19610615</hl7:TS.1>
        </hl7:PID.7>
        <hl7:PID.8>M</hl7:PID.8>
        <hl7:PID.10>
          <hl7:CE.1>C</hl7:CE.1>
        </hl7:PID.10>
        <hl7:PID.11>
          <hl7:XAD.1>2222 HOME STREET</hl7:XAD.1>
          <hl7:XAD.3>GREENSBORO</hl7:XAD.3>
          <hl7:XAD.4>NC</hl7:XAD.4>
          <hl7:XAD.5>27401-1020</hl7:XAD.5>
        </hl7:PID.11>
        <hl7:PID.13>
          <hl7:XTN.1>(555) 555-2004</hl7:XTN.1>
        </hl7:PID.13>
        <hl7:PID.14>
          <hl7:XTN.1>(555)555-2004</hl7:XTN.1>
        </hl7:PID.14>
       ... ...

Agora fica um pouco sério. Aparentemente, já está preparado de alguma forma.   Parece que 1- Não há problema em analisar as mensagens HL7 (o que não era fácil para uma máquina — no passado, precisaria de algumas ferramentas poderosas, como o esquema de doc virtual do ISC bem definido) ; 2- Não há problema em aprender os tipos de dados. 

 

3. Pipe e hat HL7 para JSON?

Saída:

{
        "MSH": {
            "MSH.1": "|",
            "MSH.2": "^~\\&",
            "MSH.3": {
                "HD.1": "ADT1"
            },
            "MSH.4": {
                "HD.1": "GOOD HEALTH HOSPITAL"
            },
            "MSH.5": {
                "HD.1": "GHH LAB, INC."
            },
            "MSH.6": {
                "HD.1": "GOOD HEALTH HOSPITAL"
            },
            "MSH.7": {
                "TS.1": "198808181126"
            },
            "MSH.9": {
                "MSG.1": "ADT",
                "MSG.2": "A01",
                "MSG.3": "ADT_A01"
            },
            "MSH.10": "MSG00001",
            "MSH.11": {
                "PT.1": "P"
            },
            "MSH.12": {
                "VID.1": "2.8"
            }
        },
        "EVN": {
            "EVN.1": {
                "ID.1": "A01"
            },
            "EVN.2": {
                "TS.1": "200708181123"
            }
        },
        "PID": {
            "PID.1": "1",
            "PID.3": [
                {
                    "CX.1": "PATID1234",
                    "CX.2": "5",
                    "CX.3": "M11",
                    "CX.4": "ADT1",
                    "CX.5": "MR",
                    "CX.6": "GOOD HEALTH HOSPITAL"
                },
                {
                    "CX.1": "123456789"
                },
                {
                    "CX.4": "USSSA",
                    "CX.5": "SS"
                }
            ],
            "PID.5": [
                {
                    "XPN.1": [
                        {
                            "FN.1": "EVERYMAN"
                        },
                        {
                            "ST.1": "ADAM"
                        },
                        {
                            "ST.2": "A"
                        },
                        {
                            "ST.3": "III"
                        }
                    ]
                }
            ],
            "PID.7": {
                "TS.1": "19610615"
            },
            "PID.8": {
                "IS.1": "M"
            },
            "PID.10": {
                "CE.1": "C"
            },
            "PID.11": [
                {
                    "XAD.1": [
                        {
                            "SAD.1": "2222 HOME STREET"
                        },
                        {
                            "SAD.3": "GREENSBORO"
                        },
                        {
                            "SAD.4": "NC"
                        },
                        {
                            "SAD.5": "27401-1020"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "CE.1": "GL"
                }
            ],
            "PID.13": [
                {
                    "XTN.1": "(555) 555-2004"
                },
                {
                    "XTN.1": "(555)555-2004"
                }
            ],
            "PID.16": {
                "IS.1": "S"
            },
            "PID.19": [
                {
                    "CX.1": "PATID12345001",
                    "CX.2": "2",
                    "CX.3": "M10",
                    "CX.4": "ADT1",
                    "CX.5": "AN",
                    "CX.6": "A"
                },
                {
                    "CX.1": "444333333"
                },
                {
                    "CX.1": "987654",
                    "CX.5": "NC"
                }
            ]
        },
        "NK1": [
            {
                "NK1.1": "1",
                "NK1.2": [
                    {
                        "XPN.1": [
                            {
                                "FN.1": "NUCLEAR"
                            },
                            {
                                "ST.1": "NELDA"
                            },
                            {
                                "ST.2": "W"
                            }
                        ]
                    },
                    {
                        "CE.1": "SPO",
                        "CE.2": "SPOUSE"
                    }
                ]
            }
        ],
        "PV1": {
            "PV1.1": "1",
            "PV1.2": {
                "IS.1": "I"
            },
            "PV1.3": [
                {
                    "PL.1": "2000"
                },
                {
                    "PL.2": "2012"
                },
                {
                    "PL.3": "01"
                }
            ],
            "PV1.7": [
                {
                    "XCN.1": "004777"
                },
                {
                    "XCN.2": [
                        {
                            "FN.1": "ATTEND"
                        },
                        {
                            "ST.1": "AARON"
                        },
                        {
                            "ST.2": "A"
                        }
                    ]
                }
            ],
            "PV1.10": {
                "IS.1": "SUR"
            },
            "PV1.19": {
                "IS.1": "ADM"
            },
            "PV1.44": {
                "IS.1": "A0"
            }
        }
    }

         Novamente, parece que a análise está boa — tem implicações significativas: se a análise for concluída, posso praticamente transformar todos os tipos de dialetos  HL7 de vários sistemas em JSON analisado e executar qualquer tradutor, como Python, sem um mecanismo entre eles?

4. HL7 para FHIR

 

Saída: 

```json
{
  "resourceType": "Bundle",
  "type": "message",
  "entry": [
    {
      "resource": {
        "resourceType": "MessageHeader",
        "eventCoding": {
          "system": "http://hl7.org/fhir/message-events",
          "code": "ADT_A01"
        },
        "destination": [
          {
            "endpoint": "http://localhost:8080/fhir/baseDstu3"
          }
        ],
        "source": {
          "name": "ADT1",
          "software": "GOOD HEALTH HOSPITAL",
          "endpoint": "http://localhost:8080/fhir/baseDstu3"
        },
        "timestamp": "2018-08-18T11:26:00+00:00",
        "data": [
          {
            "reference": "#evn"
          },
          {
            "reference": "#pid"
          },
          {
            "reference": "#nk1"
          },
          {
            "reference": "#pv1"
          }
        ]
      },
      "request": {
        "method": "POST",
        "url": "Patient"
      }
    },
    {
      "resource": {
        "resourceType": "Patient",
        "id": "evn",
        "identifier": [
          {
            "system": "http://hl7.org/fhir/sid/us-ssn",
            "value": "123456789"
          }
        ],
        "name": [
          {
            "family": "EVERYMAN",
            "given": [
              "ADAM",
              "A",
              "III"
            ]
          }
        ],
        "gender": "male",
        "birthDate": "1961-06-15",
        "address": [
          {
            "line": [
              "2222 HOME STREET"
            ],
            "city": "GREENSBORO",
            "state": "NC",
            "postalCode": "27401-1020"
          }
        ],
        "maritalStatus": {
          "coding": [
            {
              "system": "http://hl7.org/fhir/v3/MaritalStatus",
              "code": "M"
            }
          ]
        },
        "telecom": [
          {
            "system": "phone",
            "value": "(555) 555-2004"
          },
          {
            "system": "phone",
            "value": "(555)555-2004"
          }
        ],
        "contact": [
          {
            "relationship": [
              {
                "coding": [
                  {
                    "system": "http://hl7.org/fhir/v2/0131",
                    "code": "NK"
                  }
                ]
              }
            ],
            "name": {
              "family": "NUCLEAR",
              "given": [
                "NEL ... ...  ... ...

 

Agora, isso é um pouco impressionante, considerando o esforço que fiz para o FHIR alguns anos atrás.  Mas não estou mais surpreso, não é? 

 

Alguma ideia... Talvez eu precise fazer uma pausa para repensar esse tipo de "modelo de linguagem", para que eu possa soltar um pouco mais minha imaginação.  :)

Próximo passo

  1. OK, ele consegue desempenhar as funções de DTLs. Mas ele conseguiria gerar uma DTL no estilo COS do ISC, Python ou qualquer outra linguagem — quero dizer, o código real?  Não consigo ver por que não. 

  2. Certeza: a programação tradicional nos deu certeza e precisão - se alguma transformação funciona, ela continua funcionando com 100% de precisão e certeza para todos os casos testados. As abordagens de ciência de dados às vezes não têm essa certeza. Como podemos injetar a certeza necessária e a qualidade médica nessa "caixa preta"?    

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