Le banche dati e la Sanità: l'esempio di Unified Medical Language System (UMLS)

UMLS: la banca dati biomedica
Il sistema medico unificato di lingua (UMLS), vide la luce nel 1986, contiene termini biomedici e i relativi rapporti semantici. Questa banca dati facilita lo sviluppo dei sistemi di elaborazione, in modo tale che questi sistemi si comportino come se fossero in grado di “capire” realmente il significato delle terminologie biomediche che vengono digitate. Lo scopo di UMLS è quello di favorire lo sviluppo dei sistemi di elaborazione che consentano ai professionisti sanitari, e ai ricercatori, di recuperare e integrare le informazioni biomediche da una varietà di fonti presenti nella rete. Il progetto per la creazione di Unified Medical Language System (UMLS) è diretto da un team multidisciplinare e multiculturale, che dipende direttamente dalla NLM. L'approccio di UMLS serve quindi ad identificare le fonti di informazione più rilevanti, in modo tale da poter rispondere ad una richiesta o di scegliere la giusta modalità di ricerca per recuperare informazioni da queste fonti. L'obiettivo è quello di far parlare tra loro i diversi sistemi informativi eterogenei, come le cartelle cliniche informatizzate, le banche dati bibliografiche e i sistemi per gli esperti, in modo da poter dare una risposta più completa e chiara possibile. Proporre queste nuove idee di banca dati oggi sarebbe quasi normalità, ma se pensiamo che UMLS ha preso vita circa 25 anni fa, quando la rete e la digitalizzazione erano agli albori, è un motivo per capire quanto è importante reperire le giuste informazioni. Il modello di UMLS non si ferma alla sola NLM, ma viene usato anche da altri istituti, come per esempio nel Enterprise Vocabulary Service del National Cancer Institutes e UMLS è composto dal Metathesaurus, il Semantic Network e lo Specialist Lexicon.
Il più utilizzato fino ad oggi è senza dubbio il Metathesaurus, che fornisce il formato di distribuzione integrato per più di 30 vocabolari biomedici, collegando ad un unico concetto centinaia di nomi.
Lo Specialist Lexicon contiene informazioni sintattiche per i molti termini del Metathesaurus, come ad esempio le parole composte, le parole in inglese, tra cui i verbi che non appaiono nel Metathesaurus.
Il Semantic Network contiene informazioni riguardo i tipi o le categorie a cui tutti i concetti del Metathesaurus sono stati assegnati, in modo tale che esistano relazioni fra questi tipi.
Semplificando il discorso:
• Il Metathesaurus: contiene oltre un milione di concetti biomedici da oltre 100 fonti vocabolari
• La Semantic Network: che definisce 133 categorie generali e 54 rapporti tra le categorie per l'etichettatura del dominio biomedico
• Il Lexicon SPECIALIST: e gli strumenti lessicali:forniscono informazioni lessicali e programmi per l'elaborazione delle lingue
Il modello di UMLS non si ferma alla sola NLM, ma viene usato anche da altri istituti, come per esempio nel Enterprise Vocabulary Service165 del National Cancer Institutes e nelle National
Guidelines Clearinghouse dell'Agency for Healthcare Research and Quality.
Lo scopo di UMLS è quello di aumentare l'accesso a questa letteratura, facilitando però lo sviluppo dei sistemi di elaborazione che comprendono la lingua biomedica e riescano a far navigare con semplicità l'utente. Tutto questo è possibile solamente se si superano due barriere significative:
1. la varietà di sensi che si trovano nelle fonti rilevabili meccanicamente
2. la distribuzione delle informazioni utili fra molte banche dati dati
Una delle funzioni di UMLS, come detto, è il reperimento delle informazioni (o i record del paziente), in modo tale da facilitare la comunicazione fra i sistemi differenti. Per queste applicazioni più specifiche, UMLS dovrà essere usato in maniera professionale avendo una buona conoscenza del lessico, in modo da poter escludere determinati vocaboli. Questa funzione viene usata per la banca dati ClinicalTrials.gov. I concetti in UMLS non solo sono tra loro collegati, ma possono anche essere collegati a risorse esterne come accade con la banca dati denominata GenBank. La NLM (e molte altre istituzioni del settore) usufruisce delle risorse messe a disposizione da UMLS, per una vasta gamma di applicazioni come ad esempio il recupero delle informazioni, l'elaborazione del linguaggio naturale, la creazione e la ricerca di dati del paziente e lo sviluppo di servizi.