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Interoperabilidade de Dados do Laudo de Avaliação e Autorização de Medicamentos Baseada no Padrão Hl7 Fhir®
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Título
Interoperabilidade de Dados do Laudo de Avaliação e Autorização de Medicamentos Baseada no Padrão Hl7 Fhir®
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Resumo apresentado no 14º Fórum Brasileiro sobre Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia (FAFF) e publicado no Jornal de Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia (JAFF)
Fonte
JAFF
Ano de publicação
2026
Referência (Vancouver)
Vilela LM, Tibiriça CAG, Esmeraldo LL, Braga RD, Zinader JPS, Costa DN et al. PE-064 Interoperabilidade de Dados do Laudo de Avaliação e Autorização de Medicamentos Baseada no Padrão Hl7 Fhir®. J Assist Farmac Farmacoecon. 2026;11(s.4).
DOI
10.22563/2525-7323.2026.v11.e00555
Identificador
2026JAFF310
Title
Data Interoperability of the Drug Assessment and Authorization Report Based on the HL7 FHIR® Standard
Document type
Summary
Description
Abstract presented at the 14th Brazilian Forum on Pharmaceutical Care and Pharmacoeconomics (FAFF) and published in the Journal of Pharmaceutical Care and Pharmacoeconomics (JAFF)
Source
JAFF
Publication year
2026
Reference (Vancouver)
Vilela LM, Tibiriça CAG, Esmeraldo LL, Braga RD, Zinader JPS, Costa DN et al. PE-064 Interoperabilidade de Dados do Laudo de Avaliação e Autorização de Medicamentos Baseada no Padrão Hl7 Fhir®. J Assist Farmac Farmacoecon. 2026;11(s.4).
DOI
10.22563/2525-7323.2026.v11.e00555
Identifier
2026JAFF310
Resumo
Introdução (com o objetivo): A ausência de padronização nos registros eletrônicos e a fragmentação dos dados em saúde dificultam a troca segura e eficiente de informações entre sistemas. No âmbito da Assistência Farmacêutica do Sistema Único de Saúde (SUS), o Laudo de Solicitação, Avaliação e Autorização de Medicamentos (LME) constitui instrumento essencial para o acesso a medicamentos do Componente Especializado. Diante desse cenário, o padrão internacional HL7 FHIR® (Fast Healthcare Interoperability Resources) surge como solução para interoperabilidade de dados em saúde, alinhado às diretrizes da Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS). Este estudo propõe a Modelagem Informacional e Computacional padronizada dos dados do LME, com foco na interoperabilidade semântica e estrutural entre sistemas de informação em saúde. Objetivos: Desenvolver e implementar a Modelagem Informacional e Computacional padronizada para os dados do LME, fundamentada no padrão HL7 FHIR®. Descrição: Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico, de natureza aplicada, conduzido em ambiente institucional. A metodologia incluiu análise documental do formulário LME, das diretrizes do Repositório de Modelos de Informação da RNDS e da especificação do HL7 FHIR®. Os dados foram organizados em planilha eletrônica, contemplando campos, descrições, hierarquia, cardinalidade, tipos de dados e terminologias clínicas. A modelagem foi construída por meio de análise comparativa com o Modelo de Informação do Registro Eletrônico de Prescrição de Medicamentos (REPM) do Ministério da Saúde, estabelecendo alinhamento conceitual. Na sequência, foi desenvolvido o Modelo Computacional e o respectivo Guia de Implementação no padrão FHIR®. Resultados: A análise resultou em uma matriz comparativa entre os elementos do LME e o modelo REPM, permitindo identificar correspondências e lacunas informacionais. A modelagem informacional definiu o uso de recursos FHIR, tais como: Patient, Practitioner, Organization, MedicationRequest, Observation, Condition e ClinicalImpression. O modelo apresenta estrutura hierárquica, definição de cardinalidade, tipos de dados e vinculação a terminologias clínicas adotadas pelo Ministério da Saúde (MS), incluindo ValueSets e CodeSystems, alcançando 100% do formulário, com mapeamento integral dos campos clínico-administrativos. Também foi gerado o Guia de Implementação (IG), consolidando os artefatos de interoperabilidade. A solução proposta viabiliza a troca segura e padronizada de dados em saúde. Conclusão: A modelagem proposta demonstra viabilidade técnica e aderência às diretrizes nacionais de saúde digital, contribuindo para a modernização da Assistência Farmacêutica e para a redução de retrabalho, erros e inconsistências. O uso do HL7 FHIR® oferece escalabilidade, interoperabilidade e replicabilidade da solução em diferentes contextos institucionais. Conclui-se que a adoção desse modelo informacional qualifica o processo de solicitação e autorização de medicamentos no SUS, fortalece a governança de dados e promove maior segurança e eficiência na gestão da informação. Recomenda-se a implementação gradual do modelo, associada à capacitação técnica das equipes e à avaliação contínua de desempenho e impacto.
Palavras-chave
Notas
O registro foi originalmente publicado em português. A versão em inglês foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Introduction (with the objective): The lack of standardization in electronic records and the fragmentation of health data hinder the secure and efficient exchange of information between systems. Within the scope of Pharmaceutical Assistance of the Unified Health System (SUS), the Medication Request, Evaluation and Authorization Report (LME) is an essential instrument for access to medications from the Specialized Component. Given this scenario, the international standard HL7 FHIR® (Fast Healthcare Interoperability Resources) emerges as a solution for health data interoperability, aligned with the guidelines of the National Health Data Network (RNDS). This study proposes a standardized Informational and Computational Modeling of LME data, focusing on semantic and structural interoperability between health information systems. Objectives: To develop and implement standardized Informational and Computational Modeling for LME data, based on the HL7 FHIR® standard. Description: This is a technological development study, of an applied nature, conducted in an institutional environment. The methodology included document analysis of the LME form, the guidelines of the RNDS Information Model Repository, and the HL7 FHIR® specification. The data were organized in a spreadsheet, including fields, descriptions, hierarchy, cardinality, data types, and clinical terminologies. The modeling was constructed through comparative analysis with the Information Model of the Electronic Prescription Record of Medicines (REPM) of the Ministry of Health, establishing conceptual alignment. Subsequently, the Computational Model and the respective Implementation Guide were developed in the FHIR® standard. Results: The analysis resulted in a comparative matrix between the elements of the LME and the REPM model, allowing the identification of correspondences and informational gaps. The informational modeling defined the use of FHIR resources, such as: Patient, Practitioner, Organization, MedicationRequest, Observation, Condition, and ClinicalImpression. The model presents a hierarchical structure, definition of cardinality, data types, and linking to clinical terminologies adopted by the Ministry of Health (MS), including ValueSets and CodeSystems, achieving 100% form coverage with complete mapping of clinical-administrative fields. An Implementation Guide (IG) was also generated, consolidating the interoperability artifacts. The proposed solution enables the secure and standardized exchange of health data. Conclusion: The proposed modeling demonstrates technical feasibility and adherence to national digital health guidelines, contributing to the modernization of Pharmaceutical Assistance and the reduction of rework, errors, and inconsistencies. The use of HL7 FHIR® offers scalability, interoperability, and replicability of the solution in different institutional contexts. It is concluded that the adoption of this informational model improves the process of requesting and authorizing medications in the SUS (Brazilian Unified Health System), strengthens data governance, and promotes greater security and efficiency in information management. It is recommended that the model be implemented gradually, coupled with technical training for the teams and continuous evaluation of performance and impact.
Keywords
Notes
The record was originally published in Portuguese. The English version was translated with the support of artificial intelligence.