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Este proyecto implementa una plataforma de interoperabilidad clínica capaz de transformar mensajes HL7 v2.6 en recursos estructurados FHIR R5, incorporando además la reconstrucción y visualización de señales electrocardiográficas (ECG) contenidas dentro de los segmentos de observación del mensaje HL7.
El sistema combina:
- Procesamiento y parsing de mensajes HL7 v2
- Generación automática de recursos FHIR en formato JSON
- Decodificación de señales ECG
- Reconstrucción biomédica de señales fisiológicas
- Visualización interactiva de electrocardiogramas
La aplicación ha sido desarrollada en Python y desplegada mediante Streamlit.
El sistema implementa una correspondencia semántica entre los segmentos HL7 v2 y los recursos equivalentes definidos en FHIR R5.
| Segmento HL7 v2 | Recurso FHIR |
|---|---|
| PID | Patient |
| OBR | Observation Panel |
| OBX (NM) | Observation.valueQuantity |
| OBX (TX/ST) | Observation.valueString |
| OBX ECG | Observation.valueSampledData |
Todos los recursos generados son agrupados dentro de un único recurso FHIR Bundle.
git clone (https://github.com/JuliaArellano/Interoperabilidad.git)
cd Interoperabilidad/app.pypip install -r requirements.txtstreamlit run app.pyLa plataforma puede probarse directamente desde Streamlit Cloud:
👉 https://conversionfhir.streamlit.app/
La implementación se centra en la interoperabilidad clínica y la reconstrucción de señales ECG contenidas en mensajes HL7 v2.6. No pretende implementar completamente el estándar ISO/IEEE 11073, sino utilizar atributos compatibles con dicha nomenclatura para representar información biomédica y metadatos clínicos.
Julia Arellano Atienza y Lorena Calvo Peréz
Máster Ingeniería Biomédica (UPNA)