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Su Template de datos para la trayectoria del paciente

Oracle Health (Cerner)

Atributos de la trayectoria del paciente(19) Actividades de la trayectoria del paciente(14) Guías de extracción(2)

Su Template de datos para la trayectoria del paciente

Este Template reúne los datos esenciales para analizar y optimizar eficazmente las trayectorias de los pacientes. Ofrece una descripción estructurada de los atributos clave que debe recopilar, las actividades principales que debe seguir y recomendaciones prácticas para extraer los datos. Utilice este recurso para preparar su registro de eventos y facilitar el análisis de Process Mining.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave que debe seguir
Recomendaciones para la extracción

¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un Registro de eventos para Process Mining.

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Atributos de la trayectoria del paciente

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos y analizar de forma integral la trayectoria del paciente en su sistema.

5 Obligatorio 8 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ClinicalEventTag	Nombre o descripción del evento clínico o administrativo realizado.
Descripción Este atributo registra la acción concreta realizada durante la atención del paciente, como «Medicamento administrado», «Signos vitales tomados» o «Paciente dado de alta». Proporciona una etiqueta legible para cada paso del proceso. En Cerner, suele obtenerse de la tabla `CLINICAL_EVENT`, en concreto al asignar a `EVENT_CD` (código del evento) su valor de visualización o utilizar `EVENT_TAG`. Es fundamental mantener convenciones de nomenclatura coherentes para que los mapas de procesos sean fáciles de leer. Por qué es importante Define los pasos del mapa de procesos y permite visualizar el flujo de trabajo. Dónde obtenerlo Tabla: CLINICAL_EVENT, columna: EVENT_TAG o CODE_VALUE vinculado a EVENT_CD Ejemplos Evaluación de triajeHemograma completo con fórmula leucocitariaOrden de altaTraslado del paciente
	Episodio del paciente EncounterId	Identificador único de la visita o el episodio de atención del paciente.
Descripción Este atributo funciona como identificador central del caso en el recorrido del paciente. Agrupa todos los eventos clínicos, las órdenes y las acciones administrativas que tienen lugar durante un mismo periodo de atención, como una hospitalización o una visita a urgencias. En Process Mining, este ID es esencial para relacionar actividades dispersas y obtener una vista unificada del proceso. Desde el punto de vista técnico, corresponde a `ENCNTR_ID` en la tabla `ENCOUNTER` de la base de datos Cerner Millennium. Es la clave principal que permite vincular los datos demográficos del paciente con las órdenes y los eventos clínicos. Por qué es importante Es la clave fundamental para reconstruir el recorrido completo del paciente, desde el ingreso hasta el alta. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER, columna: ENCNTR_ID Ejemplos 123456789876543211223344
	Marca de tiempo del evento EventEndDateTime	Fecha y hora exactas en que se produjo o completó la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento exacto en que tuvo lugar un evento. Se utiliza para ordenar las actividades y calcular los tiempos de ciclo entre los pasos del proceso. En la tabla `CLINICAL_EVENT`, suele corresponder a `EVENT_END_DT_TM`. La precisión de este dato es fundamental para calcular los tiempos de espera, por ejemplo, entre el registro del paciente y la evaluación de triaje. Por qué es importante Es esencial para determinar la secuencia de los eventos y calcular KPI de rendimiento, como los tiempos de entrega. Dónde obtenerlo Tabla: CLINICAL_EVENT, columna: EVENT_END_DT_TM Ejemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:45Z2023-10-16T14:20:00Z
	Sistema de origen SourceSystem	Nombre del sistema del que proceden los datos.
Descripción Identifica la aplicación de origen del registro de datos. En este contexto, suele ser «Oracle Health» o «Cerner Millennium». Resulta útil en entornos con varios sistemas, donde los datos pueden combinarse con los de otros EMR o sistemas departamentales. Si se incorporan datos de varias fuentes, permite a los analistas filtrar o segmentar el análisis del proceso según su procedencia. Por qué es importante Garantiza la trazabilidad y el linaje de los datos, especialmente en configuraciones de Process Mining con varios sistemas. Dónde obtenerlo Cadena codificada o metadatos del sistema Ejemplos Oracle HealthCerner Millennium
	Última actualización de los datos LastDataUpdate	Marca de tiempo de extracción del registro o de su última modificación en el almacén de datos.
Descripción Indica qué tan actualizados están los datos utilizados en el análisis. Esta marca de tiempo permite saber si se están consultando datos en tiempo real o una instantánea de una carga anterior. Por lo general, se genera durante el proceso ETL (extracción, transformación y carga), en lugar de ser un atributo clínico. Por qué es importante Es fundamental para la gobernanza de datos y para garantizar que el análisis se realice con información actualizada. Dónde obtenerlo Marca de tiempo del sistema ETL Ejemplos 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	Departamento NurseUnit	Sala, unidad o departamento específico donde se produjo el evento.
Descripción Identifica la ubicación física o la unidad organizativa responsable del paciente en el momento del evento, por ejemplo, «UCI», «Cirugía general» o «Urgencias». En el Dashboard de eficiencia de los traslados entre salas, permite hacer un seguimiento de los movimientos entre unidades. En Cerner, suele corresponder a `LOC_NURSE_UNIT_CD` en la tabla de encuentros o de seguimiento. Por qué es importante Es esencial para analizar cuellos de botella en departamentos específicos y visualizar los desplazamientos de los pacientes. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER o CLINICAL_EVENT, columna: LOC_NURSE_UNIT_CD Ejemplos UrgenciasSala de cardiologíaICURadiología
	Diagnóstico principal DiagnosisCode	Código ICD-10 o SNOMED que representa el motivo principal de la atención.
Descripción Código clínico estandarizado, por ejemplo, «J18.9» para neumonía, asignado al episodio. Permite agrupar a los pacientes por afección y analizar las desviaciones del protocolo de tratamiento para enfermedades específicas. Se encuentra en la tabla `DIAGNOSIS`, vinculada al encuentro. Por qué es importante Permite comparar en igualdad de condiciones las vías de atención de pacientes con afecciones específicas. Dónde obtenerlo Tabla: DIAGNOSIS, columna: DIAGNOSIS_CODE (mediante nomenclatura) Ejemplos I10E11.9J18.9
	Elemento de la orden OrderMnemonic	Nombre de la orden específica, como un análisis de laboratorio o un medicamento.
Descripción Describe el contenido de un evento de orden, por ejemplo, «Hemograma completo» o «Aspirina 81 mg». Este atributo aporta el contexto necesario para las actividades «Orden de diagnóstico realizada» y «Medicamento administrado». Suele encontrarse en la columna `ORDER_MNEMONIC` de la tabla `ORDERS`. Representa el «producto» que avanza por el proceso. Por qué es importante Es necesario para analizar en detalle las vías de diagnóstico y tratamiento. Dónde obtenerlo Tabla: ORDERS, columna: ORDER_MNEMONIC Ejemplos Radiografía de tóraxPanel metabólico básicoAcetaminofénResonancia magnética cerebral
	Es un reingreso IsReadmission	Indicador que señala si este episodio tuvo lugar dentro de los 30 días posteriores a un alta anterior.
Descripción Indicador booleano que identifica los casos de reingreso. Se calcula comparando la fecha de ingreso del episodio actual con la fecha de alta del episodio anterior de la misma `PersonId`. Es esencial para el Dashboard de tendencias de reingreso de pacientes. Por qué es importante Contribuye directamente al KPI de tasa de reingreso de pacientes, una métrica clave de la calidad de la atención. Dónde obtenerlo Se obtiene mediante lógica SQL que compara registros de ENCOUNTER. Ejemplos truefalse
	Estado del alta DischargeDisposition	Destino o estado del paciente al recibir el alta.
Descripción Indica adónde fue el paciente al finalizar el episodio, por ejemplo, a su domicilio, a un centro de enfermería especializada o si falleció. Es fundamental para analizar la planificación del alta e identificar resultados desfavorables. Se encuentra en la tabla `ENCOUNTER` como `DISCH_DISPOSITION_CD`. Por qué es importante Métrica clave de resultados que define el estado final del recorrido del paciente. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER, columna: DISCH_DISPOSITION_CD (resolver mediante CODE_VALUE) Ejemplos Alta a domicilioTraslado a rehabilitaciónAlta voluntaria contra recomendación médicaFallecido
	ID del paciente PersonId	Identificador único del paciente en varios encuentros.
Descripción A diferencia del ID del caso, el ID del paciente (o ID de persona) se mantiene igual en todas sus visitas al hospital. Este atributo es fundamental para analizar las tasas de reingreso y comprender el historial del paciente a largo plazo. En Cerner, corresponde a `PERSON_ID` de la tabla `PERSON`. Permite vincular varios registros `ENCNTR_ID`. Por qué es importante Permite calcular el KPI de tasa de reingreso de pacientes al vincular episodios distintos con una misma persona. Dónde obtenerlo Tabla: PERSON, columna: PERSON_ID Ejemplos P10001P55992P99221
	Tipo de caso EncounterType	Clasificación de la visita del paciente, por ejemplo, hospitalización, atención ambulatoria o urgencias.
Descripción Clasifica la naturaleza del episodio del paciente. Es una dimensión principal para segmentar los datos, ya que el flujo del proceso de una visita a urgencias difiere considerablemente del de una hospitalización programada. Se obtiene de `ENCNTR_TYPE_CD` en la tabla `ENCOUNTER`, que hace referencia a un valor de un conjunto de códigos, como «Hospitalización» o «Urgencias». Por qué es importante Permite comparar las vías de atención y el rendimiento entre distintos entornos asistenciales. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER, columna: ENCNTR_TYPE_CD (resolver mediante CODE_VALUE) Ejemplos HospitalizaciónUrgenciasAtención ambulatoriaCirugía ambulatoria
	Usuario PerformingPrsnlId	Identificador o nombre del profesional clínico que realizó la actividad.
Descripción Registra quién realizó cada paso del proceso, como el personal de enfermería que administra un medicamento o el médico que firma el alta. Esto permite analizar el uso de los recursos. En Cerner, suele corresponder a `PERFORMED_PRSNL_ID` o `UPDT_ID`, según la tabla (órdenes o eventos clínicos). Asignar este dato a un atributo genérico «Usuario» facilita el análisis de la segregación de funciones. Por qué es importante Permite analizar los recursos e identificar posibles necesidades de formación o desequilibrios en la carga de trabajo. Dónde obtenerlo Tabla: CLINICAL_EVENT, columna: PERFORMED_PRSNL_ID Ejemplos Dr. SmithEnfermera JonesAdministrador del sistema
	Canal de ingreso AdmissionSource	Origen del ingreso del paciente.
Descripción Describe cómo ingresó el paciente al sistema hospitalario, por ejemplo, por derivación médica, a través de urgencias o trasladado desde otro hospital. Ayuda a analizar el punto de entrada al proceso hospitalario. Corresponde a `ADMIT_SRC_CD` en la tabla `ENCOUNTER`. Por qué es importante Permite contextualizar el tiempo de espera para la evaluación inicial según el punto de entrada. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER, columna: ADMIT_SRC_CD Ejemplos UrgenciasDerivación médicaTraslado desde otro hospital
	Estado del medicamento MedAdminStatus	Estado de la orden del medicamento, por ejemplo, administrado, rechazado o no administrado.
Descripción Indica el resultado de una tarea de administración de medicamentos. En el Dashboard de cumplimiento de la administración de medicamentos, es fundamental distinguir entre los medicamentos realmente administrados y los programados que se omitieron o rechazaron. Probablemente se encuentre en `CLINICAL_EVENT` o en tablas específicas del registro de administración de medicamentos (MAR). Por qué es importante Permite identificar brechas de cumplimiento en los protocolos de tratamiento. Dónde obtenerlo Consulte la documentación de Oracle Health (Cerner). Ejemplos AdministradoRechazadoRetenido
	Estado del resultado ResultStatus	Estado de un resultado diagnóstico, por ejemplo, validado, corregido o preliminar.
Descripción Indica la etapa del ciclo de vida de un resultado diagnóstico. Se utiliza en el análisis del tiempo de entrega de resultados diagnósticos para determinar cuándo está disponible oficialmente un resultado para tomar decisiones clínicas. Suele encontrarse en `CLINICAL_EVENT`, junto con códigos de estado específicos. Por qué es importante Distingue los resultados preliminares de los definitivos, lo que afecta al momento en que pueden comenzar las actividades posteriores. Dónde obtenerlo Tabla: CLINICAL_EVENT, columna: RESULT_STATUS_CD Ejemplos ValidadoCon errorModificado
	Número de orden OrderId	Identificador único de una orden específica (análisis, medicamento o consulta).
Descripción ID generado por el sistema para una orden. Aunque no es el ID del caso, constituye una clave secundaria fundamental. Vincula el evento «Orden de diagnóstico realizada» con el evento «Resultado diagnóstico verificado». Sin este dato, es difícil calcular el tiempo exacto de respuesta de pruebas específicas cuando un paciente tiene varias órdenes simultáneas. Por qué es importante Es esencial para vincular con precisión las actividades relacionadas (orden y resultado). Dónde obtenerlo Tabla: ORDERS, columna: ORDER_ID Ejemplos 88291028829103
	Prioridad de triaje TriageAcuity	Nivel de urgencia asignado durante la evaluación de triaje.
Descripción Valor numérico o categórico que indica la gravedad del estado del paciente, por ejemplo, de 1 (inmediato) a 5 (no urgente). Es un atributo de segmentación esencial para analizar los tiempos de espera, ya que los pacientes con mayor prioridad deberían esperar menos. Suele registrarse en formularios clínicos o mediante códigos de observación específicos durante el evento de triaje. Por qué es importante Es fundamental para comprobar si el proceso prioriza correctamente a los pacientes según su urgencia clínica. Dónde obtenerlo Consulte la documentación de Oracle Health (Cerner). Ejemplos 12345
	Tipo de pagador FinancialClass	Cobertura de seguro principal o clasificación financiera del paciente.
Descripción Clasifica al paciente según la fuente de pago, por ejemplo, Medicare, seguro privado o pago directo. Este atributo permite analizar si los flujos del proceso o la duración de la estancia varían según el tipo de seguro. Se obtiene de `FINANCIAL_CLASS_CD` en la tabla `ENCOUNTER`. Por qué es importante Ayuda a identificar diferencias en la prestación de la atención o en los procesos administrativos según el tipo de pagador. Dónde obtenerlo Tabla: ENCOUNTER, columna: FINANCIAL_CLASS_CD (resolver mediante CODE_VALUE) Ejemplos MedicareBlue CrossPago directoMedicaid

Obligatorio Recomendado Opcional

Actividades de la trayectoria del paciente

Estos son los pasos y los hitos clave del proceso que debe registrar para descubrirlo con precisión e identificar cuellos de botella.

8 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Diagnóstico documentado	Se produce cuando se añade un diagnóstico formal al registro del encuentro del paciente. No es lo mismo que el resultado de una prueba: representa la confirmación de la afección por parte del profesional clínico.
Por qué es importante Es esencial para el hito «Diagnóstico confirmado» y para analizar el tiempo hasta obtener un diagnóstico definitivo. Dónde obtenerlo Tabla DIAGNOSIS, con DIAGNOSIS_DT_TM vinculado a ENCOUNTER_ID. Capturar Se registra cuando se añade o actualiza un diagnóstico en PowerChart. Tipo de evento explicit
	Evaluación de triaje completada	Indica que se completó la evaluación inicial de enfermería o el formulario de triaje en el contexto de urgencias o ingreso. Por lo general, el sistema registra este momento como un formulario específico o un evento clínico.
Por qué es importante Es fundamental para calcular el KPI «Tiempo de espera para la evaluación inicial» e identificar cuellos de botella en el acceso a la atención. Dónde obtenerlo Tabla CLINICAL_EVENT, filtrada por los códigos de evento asociados a los formularios de triaje o evaluación inicial. Capturar Se registra cuando se firma o verifica el documento o formulario clínico. Tipo de evento explicit
	Orden de alta firmada	Evento en el que el médico indica el alta del paciente. A partir de este momento comienza el tiempo de planificación del alta.
Por qué es importante Punto de inicio del Tiempo de ciclo de planificación del alta. La diferencia entre este momento y el alta efectiva indica demoras operativas. Dónde obtenerlo Tabla ORDERS, donde el tipo de catálogo indica el alta. Capturar Se registra cuando el estado de la orden de alta es ORDERED. Tipo de evento explicit
	Paciente dado de alta	Evento administrativo final que cierra la estancia del paciente. Esta marca de tiempo se utiliza para calcular la duración total de la estancia.
Por qué es importante Evento de fin principal del proceso. Es esencial para calcular la duración de la estancia y los reingresos. Dónde obtenerlo Tabla ENCOUNTER, específicamente DISCH_DT_TM (fecha y hora del alta). Capturar Se registra cuando el estado del encuentro cambia a DISCHARGED. Tipo de evento explicit
	Paciente registrado	Marca el inicio del episodio de atención, cuando el paciente llega y se registra en el sistema. En Cerner Millennium, este momento queda registrado al crear el encuentro o establecer la marca de tiempo del registro.
Por qué es importante Establece la hora de inicio para calcular la duración de la estancia (LOS) y analizar los tiempos de espera iniciales. Dónde obtenerlo Tabla ENCOUNTER, en concreto la columna REG_DT_TM (fecha y hora de registro). Capturar Se registra cuando una transacción crea una nueva fila en ENCOUNTER. Tipo de evento explicit
	Resultado diagnóstico verificado	Momento en que se finaliza un resultado de laboratorio o de diagnóstico por imagen y queda disponible para el profesional clínico. Esto pone fin al intervalo de tiempo de respuesta diagnóstica.
Por qué es importante Completa el ciclo del «Tiempo de entrega de resultados diagnósticos» y da paso a las decisiones de tratamiento posteriores. Dónde obtenerlo Tabla CLINICAL_EVENT (para análisis de laboratorio) o cambio del estado de ORDERS a COMPLETED. Capturar Se registra cuando el estado del resultado cambia a AUTH (autenticado). Tipo de evento explicit
	Solicitud de prueba diagnóstica realizada	Se produce cuando un profesional clínico solicita un análisis de laboratorio o un estudio de diagnóstico por imagen. Esta marca de tiempo inicia el cálculo del tiempo de respuesta diagnóstica.
Por qué es importante Es el punto de partida del KPI «Tiempo de entrega de resultados diagnósticos» y ayuda a distinguir las demoras en la solicitud de las que se producen durante la ejecución. Dónde obtenerlo Tabla ORDERS, con ORIG_ORDER_DT_TM cuando el tipo de catálogo es Laboratory o Radiology. Capturar Se registra cuando el estado de la solicitud cambia a ORDERED. Tipo de evento explicit
	Traslado entre departamentos realizado	Indica que el paciente se trasladó físicamente de una ubicación a otra, por ejemplo, de urgencias a la unidad de cuidados intensivos. El sistema registra este movimiento en el historial de ubicaciones.
Por qué es importante Permite analizar la «Eficiencia de los traslados entre unidades» y visualizar el flujo de pacientes por el hospital. Dónde obtenerlo Tabla ENCNTR_LOC_HIST (historial de ubicaciones del encuentro), que registra los cambios en LOC_NURSE_UNIT_CD. Capturar Compare el campo de estado antes y después. Tipo de evento inferred
	Cita de seguimiento programada	Se produce cuando se reserva una cita futura para el paciente, vinculada al mismo episodio o plan de atención.
Por qué es importante Sirve de apoyo al Dashboard de puntualidad en la programación de citas de seguimiento. Mide la eficiencia de la continuidad de la atención. Dónde obtenerlo Tabla SCH_APPT (Schedule Appointment), vinculada a PERSON_ID. Capturar Se registra cuando se crea la cita en el módulo de programación. Tipo de evento explicit
	Consulta completada	Marca la finalización de una consulta con un especialista, que suele quedar registrada en una nota o un documento de consulta firmado.
Por qué es importante Permite saber cuándo se recibió la opinión del especialista, un paso que puede convertirse en un cuello de botella en recorridos de atención complejos. Dónde obtenerlo Tabla CLINICAL_EVENT, filtrada por los tipos de documento clasificados como consultas. Capturar Se registra cuando se firma la nota de consulta. Tipo de evento explicit
	Medicamento administrado	Registra la administración efectiva del medicamento al paciente, según consta en el registro de administración de medicamentos (MAR).
Por qué es importante Permite verificar si los medicamentos se administraron a tiempo en el Dashboard «Cumplimiento de la administración de medicamentos». Dónde obtenerlo Tabla CLINICAL_EVENT, filtrada por eventos de administración de medicamentos (Task Status = Complete). Capturar Se registra al escanear el código de barras o introducir los datos manualmente en el MAR. Tipo de evento explicit
	Plan de atención activado	Indica el inicio de un PowerPlan o recorrido de atención en Cerner. Esto señala que se seleccionó un protocolo de tratamiento estandarizado.
Por qué es importante Es fundamental para el «Análisis de desviaciones del protocolo de tratamiento», que compara la atención real con el recorrido previsto. Dónde obtenerlo ACT_PW_CAT (catálogo de recorridos de acción) o DCP_FORMS_REF, que vincula el recorrido con el encuentro. Capturar Se registra cuando se inicia PowerPlan. Tipo de evento explicit
	Procedimiento programado	Indica que se programó una intervención quirúrgica o un procedimiento importante para una hora concreta. Ayuda a comprender la asignación de recursos y los tiempos de espera previos al procedimiento.
Por qué es importante Permite evaluar la eficiencia de la programación e identificar posibles cuellos de botella en el uso de quirófanos o salas de procedimientos. Dónde obtenerlo Tabla SURGICAL_CASE o tabla SCH_APPT vinculada al encuentro. Capturar Se registra cuando se confirma la transacción de programación. Tipo de evento explicit
	Procedimiento realizado	Marca de tiempo que indica cuándo se realizó una intervención quirúrgica o un procedimiento importante. Suele registrarse en la documentación perioperatoria.
Por qué es importante Hito clave para analizar los recorridos clínicos y el uso de los recursos. Dónde obtenerlo Tabla SURGICAL_CASE (horas de inicio y finalización del caso) o CLINICAL_EVENT para procedimientos junto a la cama del paciente. Capturar Se registra en SurgiNet o en la documentación del procedimiento. Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de extracción

Cómo obtener sus datos de Oracle Health (Cerner)

Pasos

Inicie Discern Visual Developer: Abra la aplicación Discern Visual Developer (DVDev) en su entorno de acceso al dominio de Cerner, mediante Citrix o de forma local.
Cree un script nuevo: Inicie un nuevo archivo de script Command Language (CCL), por ejemplo, extract_patient_journey.prg.
Defina las solicitudes de entrada: Al principio del script, defina solicitudes de entrada para start_date y end_date que permitan ejecutar el script de forma dinámica en intervalos de fechas específicos.
Configure las constantes: Defina constantes para conjuntos de códigos específicos, como tipos de encuentros, catálogos de órdenes y códigos de eventos. Así evitará codificar directamente identificadores numéricos code_value, que varían según el dominio. Es posible que deba consultar los valores específicos de code_value o display_key de los formularios de triaje, alta y consulta de su organización.
Prepare la consulta: Copie la consulta SQL que se proporciona a continuación en el cuerpo del script. Esta consulta utiliza UNION ALL para combinar datos de varias tablas (ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, etc.) en una única estructura plana de registro de eventos.
Compile el script: Utilice la función de compilación (Ctrl+F7 o el menú Build) para comprobar si hay errores de sintaxis. Asegúrese de tener acceso SELECT a las tablas mencionadas.
Ejecute y exporte: Ejecute el script (Go/F9). En el destino de salida, seleccione 'Spreadsheet' o 'Flat File'. Guarde el resultado como archivo CSV.
Transforme los datos (opcional): Si las fechas aparecen en formatos específicos de Cerner, como fechas julianas o marcas de tiempo no ISO, utilice Excel o un script para convertirlas al formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS antes de cargarlas.
Valide los datos: Compruebe algunos registros comparándolos con un ID de encuentro (FIN) conocido en PowerChart para verificar que las marcas de tiempo coincidan con la extracción.
Cargue los datos en ProcessMind: Importe el archivo CSV en ProcessMind y asigne las columnas EncounterId a ID del caso, ClinicalEventTag a Actividad y EventEndDateTime a Marca de tiempo.

Configuración

Intervalo de fechas: Se recomienda ejecutar la extracción para un período de 3 a 6 meses. Los intervalos más largos pueden agotar el tiempo de espera debido al tamaño de la tabla CLINICAL_EVENT.
Conjuntos de códigos (CDF): La consulta utiliza filtros code_value. Debe sustituir marcadores como [REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD] por los códigos reales de su dominio, que encontrará en la tabla CODE_VALUE.
Permisos: El usuario que ejecute el script necesita derechos de acceso d (Database) a tablas como ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, ENCNTR_LOC_HIST y SCH_APPOINTMENT.
Rendimiento: La tabla CLINICAL_EVENT es muy grande. Asegúrese de que el filtro de fechas aplicado a EVENT_END_DT_TM esté indexado y se aplique de forma estricta.
Lógica de reingreso: El atributo IsReadmission se incluye como marcador de posición. Es preferible aplicar la compleja lógica de consulta retrospectiva en ProcessMind después de cargar los datos, en lugar de hacerlo en la consulta de extracción.

Consulta de ejemplo sql

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Registered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.REG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = P.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1) /* Days */
    , IsReadmission = '0' /* Calculate in Tool */
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.REG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.REG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Triage Assessment Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD]) /* e.g., Triage Acuity */
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Order Placed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.CATALOG_TYPE_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CODES]) /* General Lab, Radiology */
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.ORDER_STATUS_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_CODE]
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SCT.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SCT.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnosis Documented'
    , EventEndDateTime = FORMAT(D.DIAG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
FROM
    DIAGNOSIS D
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    D.DIAG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND D.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND D.ACTIVE_IND = 1
    AND D.DIAG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Care Plan Activated'
    , EventEndDateTime = FORMAT(PWC.START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = PWC.DESCRIPTION
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ACT_PW_COMP PWC
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    PWC.START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND PWC.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND PWC.ACTIVE_IND = 1
    AND PWC.START_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Medication Administered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD = [REPLACE_WITH_MED_ADMIN_CLASS] /* e.g., 232 (MED) */
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Result Verified'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.VERIFIED_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.VERIFIED_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CLASS_CODES])
    AND CE.RESULT_STATUS_CD = [REPLACE_WITH_AUTH_STATUS_CD]
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VERIFIED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Performed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.SURG_START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = 'N/A'
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
WHERE
    SCT.SURG_START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Department Transfer Occurred'
    , EventEndDateTime = FORMAT(ELH.BEG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(ELH.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Transfer'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCNTR_LOC_HIST ELH
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    ELH.BEG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND ELH.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND ELH.UPDT_ID = PR.PERSON_ID
    AND ELH.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Consultation Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_CONSULT_NOTE_CODES])
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Discharge Order Signed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.ORDER_MNEMONIC = '*Discharge*'
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Discharged'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.DISCH_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.DISCH_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1
    AND E.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Follow-up Appointment Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SA.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = SA.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Follow-up'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SCH_APPOINTMENT SA
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SA.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SA.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SA.BEG_DT_TM > E.DISCH_DT_TM
    AND SA.SCH_STATE_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_STATE_CD]
    AND SA.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

Pasos

Configure los requisitos previos: Asegúrese de tener Python instalado con las bibliotecas necesarias (pandas, requests) y credenciales OAuth2 válidas (client_id, client_secret) para el endpoint FHIR R4 de Oracle Health (Cerner). Debe tener habilitados los ámbitos para Patient, Encounter, Observation, Condition, Procedimiento, MedicationAdministration, ServiceRequest y DiagnosticReport.
Gestione la autenticación: Implemente un controlador de autenticación para obtener un token Bearer del servidor de autorización. Las implementaciones de Cerner suelen utilizar SMART on FHIR o el flujo estándar de credenciales de cliente OAuth2. El script proporcionado se encarga de obtener el token.
Defina el alcance y el período: Determine el período de extracción (por ejemplo, los parámetros last_updated_gt o date). Se recomienda iterar por intervalo de fechas en el recurso Encounter para definir el alcance de los episodios de pacientes.
Obtenga los encuentros (episodios de pacientes): Consulte el recurso Encounter. Este objeto funciona como identificador central del caso. Del propio recurso Encounter, extraiga period.start para Paciente registrado, period.end para Paciente dado de alta y recorra el historial de location para Traslado de departamento realizado.
Extraiga los pedidos clínicos: Consulte los recursos ServiceRequest filtrados por el ID de Encounter. Filtre por intent=order para registrar Pedido de diagnóstico realizado y Procedimiento programado (si está clasificado como pedido quirúrgico). Asigne authoredOn a la marca de tiempo del evento.
Extraiga los diagnósticos y problemas: Consulte los recursos Condition vinculados a Encounter. Utilice recordedDate o onsetDateTime para crear eventos de Diagnóstico documentado. Cuando sea posible, filtre por la categoría encounter-diagnosis.
Extraiga los procedimientos: Consulte los recursos Procedimiento. Utilice performedDateTime para generar eventos de Procedimiento realizado. Así se distinguen las cirugías completadas de las programadas.
Extraiga los medicamentos: Consulte los recursos MedicationAdministration. Se diferencian de MedicationRequest porque registran la administración efectiva. Utilice effectiveDateTime para el evento Medicamento administrado.
Extraiga los análisis y resultados: Consulte los recursos Observation o DiagnosticReport. Utilice issued o effectiveDateTime para los eventos de Resultado de diagnóstico verificado. Busque status=final. También puede utilizar códigos específicos de Observation (por ejemplo, LOINC para la agudeza del triaje) para identificar los eventos de Evaluación de triaje completada.
Extraiga la documentación y los planes de atención: Consulte DocumentReference para los eventos de Consulta completada (mediante códigos de tipo de documento) y CarePlan para los eventos de Plan de atención activado.
Identifique las actividades de alta: Para obtener Orden de alta firmada, suele ser necesario consultar ServiceRequest en busca de códigos específicos de órdenes de alta o analizar Encounter.statusHistory para identificar el estado anterior al alta definitiva.
Transforme y exporte los datos: Aplane las respuestas JSON y conviértalas a formato tabular. Cree las columnas requeridas (EncounterId, ClinicalEventTag, EventEndDateTime, etc.). Convierta las marcas de tiempo al formato ISO 8601 y exporte el conjunto de datos final a un archivo CSV listo para cargarse en ProcessMind.

Configuración

URL base de FHIR: El endpoint específico de su instancia de Oracle Health/Cerner, por ejemplo, https://fhir-myrecord.cerner.com/r4/....
Ámbitos de autenticación: Asegúrese de que la aplicación tenga system/Encounter.read, system/Observation.read, system/Patient.read, system/Procedure.read, system/Condition.read, etc.
Filtro de fechas: Utilice date=ge[YYYY-MM-DD] en el recurso Encounter para obtener episodios que comiencen a partir de una fecha específica. Evite consultar todo el historial.
Paginación: La API devuelve los datos en Bundles. El script debe gestionar los enlaces de paginación (relation: next) para recuperar todos los datos.
Concurrencia: Para extracciones de gran volumen, considere paralelizar las solicitudes por rangos de ID de encuentro, respetando los límites de solicitudes de la API.
Filtro por códigos: Configure códigos LOINC o SNOMED específicos en la sección de asignación del script para distinguir correctamente el triaje de las observaciones generales.

Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
FHIR_BASE_URL = class="hl-string">"https://fhir-ehr.cerner.com/r4/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder
CLIENT_ID = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_SECRET]"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://authorization.cerner.com/tenants/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d/protocols/oauth2/profiles/smart-v1/token"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Standard headers
HEADERS = {
    class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/fhir+json",
    class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic OAuth2 Client Credentials implementation
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust for specific SMART on FHIR flows if needed
    payload = {
        class="hl-string">"grant_type": class="hl-string">"client_credentials",
        class="hl-string">"client_id": CLIENT_ID,
        class="hl-string">"client_secret": CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">"scope": class="hl-string">"system/Encounter.read system/Patient.read system/Observation.read system/Procedure.read system/Condition.read system/MedicationAdministration.read system/ServiceRequest.read"
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload, auth=(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET))
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">"access_token"]
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Auth failed: {e}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === API HELPER ===
def fetch_resource(url, token):
    resources = []
    headers = HEADERS.copy()
    headers[class="hl-string">"Authorization"] = fclass="hl-string">"Bearer {token}"
    
    while url:
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            if resp.status_code == 429:
                time.sleep(2)
                continue
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            
            if class="hl-string">'entry' in data:
                resources.extend([item[class="hl-string">'resource'] for item in data[class="hl-string">'entry']])
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Pagination
            url = None
            for link in data.get(class="hl-string">'link', []):
                if link[class="hl-string">'relation'] == class="hl-string">'next':
                    url = link[class="hl-string">'url']
                    break
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {e}")
            break
    return resources

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def extract_patient_journey(start_date, end_date):
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Encounters (Episodes)
    print(class="hl-string">"Fetching Encounters...")
    enc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Encounter?date=ge{start_date}&date=le{end_date}"
    encounters = fetch_resource(enc_url, token)
    
    event_log = []

    print(fclass="hl-string">"Processing {len(encounters)} encounters...")
    
    for enc in encounters:
        enc_id = enc.get(class="hl-string">'id')
        patient_id = enc.get(class="hl-string">'subject', {}).get(class="hl-string">'reference', class="hl-string">'').replace(class="hl-string">'Patient/', class="hl-string">'')
        enc_type = enc.get(class="hl-string">'class', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(tag, timestamp, order_item=None, location=None):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">"EncounterId": enc_id,
                    class="hl-string">"PersonId": patient_id,
                    class="hl-string">"ClinicalEventTag": tag,
                    class="hl-string">"EventEndDateTime": timestamp,
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"OracleHealth_Cerner",
                    class="hl-string">"EncounterType": enc_type,
                    class="hl-string">"NurseUnit": location,
                    class="hl-string">"OrderMnemonic": order_item,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 1: Patient Registered ---
        start_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
        add_event(class="hl-string">"Patient Registered", start_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 13: Patient Discharged ---
        end_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'end')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity 12: Discharge Order Signed (Inferred from status or specific request)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, if end_time exists, we assume discharge order preceded it slightly or check ServiceRequest
        add_event(class="hl-string">"Patient Discharged", end_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 10: Department Transfer Occurred ---
        locations = enc.get(class="hl-string">'location', [])
        for i, loc in enumerate(locations):
            loc_name = loc.get(class="hl-string">'location', {}).get(class="hl-string">'display', class="hl-string">'Unknown Unit')
            loc_start = loc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip the first location as it's usually registration
            if i > 0 and loc_start:
                add_event(class="hl-string">"Department Transfer Occurred", loc_start, location=loc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># === FETCH SUB-RESOURCES ===
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: In production, consider batch requests or bulk export if available to avoid N+1 queries
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 5: Diagnosis Documented ---
        cond_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Condition?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        conditions = fetch_resource(cond_url, token)
        for cond in conditions:
            dx_name = cond.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Diagnosis')
            dx_time = cond.get(class="hl-string">'recordedDate') or cond.get(class="hl-string">'onsetDateTime')
            add_event(class="hl-string">"Diagnosis Documented", dx_time, order_item=dx_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 9: Procedure Performed ---
        proc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Procedure?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        procedures = fetch_resource(proc_url, token)
        for proc in procedures:
            if proc.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                proc_name = proc.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Procedure')
                proc_time = proc.get(class="hl-string">'performedDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Procedure Performed", proc_time, order_item=proc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 7: Medication Administered ---
        med_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/MedicationAdministration?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        meds = fetch_resource(med_url, token)
        for med in meds:
            if med.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                med_name = med.get(class="hl-string">'medicationCodeableConcept', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Med')
                med_time = med.get(class="hl-string">'effectiveDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Medication Administered", med_time, order_item=med_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 2, 8: Observations (Triage & Labs) ---
        obs_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Observation?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        observations = fetch_resource(obs_url, token)
        for obs in observations:
            obs_code = obs.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'')
            obs_time = obs.get(class="hl-string">'effectiveDateTime') or obs.get(class="hl-string">'issued')
            categories = [c.get(class="hl-string">'code') for cat in obs.get(class="hl-string">'category', []) for c in cat.get(class="hl-string">'coding', [])]
            
            if class="hl-string">'triage' in str(categories).lower() or class="hl-string">'acuity' in obs_code.lower():
                add_event(class="hl-string">"Triage Assessment Completed", obs_time, order_item=obs_code)
            elif class="hl-string">'laboratory' in str(categories).lower() and obs.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'final':
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Result Verified", obs_time, order_item=obs_code)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 3, 4, 12: Service Requests (Orders) ---
        req_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/ServiceRequest?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        requests_list = fetch_resource(req_url, token)
        for req in requests_list:
            req_name = req.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Order')
            req_time = req.get(class="hl-string">'authoredOn')
            intent = req.get(class="hl-string">'intent')
            
            if intent == class="hl-string">'order':
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple logic to distinguish Labs vs other orders based on code or category
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Order Placed", req_time, order_item=req_name)
            elif intent == class="hl-string">'plan':
                 add_event(class="hl-string">"Procedure Scheduled", req_time, order_item=req_name)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Discharge Order Logic (Placeholder: Check for specific discharge code)
            if class="hl-string">"discharge" in req_name.lower():
                add_event(class="hl-string">"Discharge Order Signed", req_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 6: Care Plan Activated ---
        cp_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/CarePlan?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        careplans = fetch_resource(cp_url, token)
        for cp in careplans:
            cp_start = cp.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            add_event(class="hl-string">"Care Plan Activated", cp_start)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 11: Consultation Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Often DocumentReference
        doc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/DocumentReference?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        docs = fetch_resource(doc_url, token)
        for doc in docs:
            type_text = doc.get(class="hl-string">'type', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'').lower()
            if class="hl-string">'consult' in type_text or class="hl-string">'note' in type_text:
                doc_date = doc.get(class="hl-string">'date') class=class="hl-string">"hl-comment"># When document was created/signed
                add_event(class="hl-string">"Consultation Completed", doc_date, order_item=type_text)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 14: Follow-up Appointment Scheduled ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for appointments created strictly after encounter start, linked to patient
        apt_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Appointment?patient={patient_id}&date=ge{start_time}"
        appointments = fetch_resource(apt_url, token)
        for apt in appointments:
            created_date = apt.get(class="hl-string">'created') class=class="hl-string">"hl-comment"># When the booking happened
            if created_date and start_time and created_date >= start_time:
                 add_event(class="hl-string">"Follow-up Appointment Scheduled", created_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXPORT ===
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic cleaning
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df.fillna(class="hl-string">'', inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"cerner_extraction.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Saved to {output_file}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Run extraction for a specific window
extract_patient_journey(class="hl-string">"2023-01-01", class="hl-string">"2023-01-07")

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