¿Qué es LOINC?

Desarrollo de código LOINC

Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC®) es un vocabulario universal para identificar observaciones clínicas y de laboratorio.

LOINC contiene códigos diferentes para cada prueba, medición u observación que tenga un significado clínicamente diferente. Para hacer eso, los códigos LOINC distinguen una observación dada (prueba ordenada / informada, pregunta de encuesta, documento clínico) en seis dimensiones o ‘ejes’: Component, Property, Time, System, Scale y Method. Visita la página oficial para más información.

Nuestra plataforma SaaS CTMAP contiene un módulo de LOINC.

Principales características:

  • Usado en más de 170 países.
  • Traducido a 12 idiomas
  • Se actualiza regularmente
  • Estructura axial que permite la explotación agregada
PIDE UNA DEMO

¿Por qué LOINC?

Caso de éxito en el uso de LOINC

Cliente: SYNLAB

Proyecto: Normalización de una red internacional de Laboratorios clínicos con el estándar LOINC.

Proyecto global, para crear un entorno MDM (Master Data Management) basado en la normalización con los códigos LOINC de los catálogos de toda la red de laboratorios a nivel mundial.

El proyecto incluye la licencia de CTMAP, servicios de consultoría y mapeo en los diferentes idiomas de los países donde SYNLAB opera (2017: alemán, inglés, español, italiano).

Complementa la implementación de LOINC con nuestros servicios profesionales. Ofrecemos asistencia integral y la posibilidad de contratar uno o más módulos

Soluciones a medida

Codificación de la información


Codificación

Asignación de un código estándar a un texto en lenguaje natural

Consultoría de datos clínicos


Consultoría

Estudio y solución de las problemáticas relacionadas con la terminología.

FORMACIÓN AL EQUIPO


Formación

Capacitación de equipos en diversas disciplinas

Otras terminologías disponibles

SNOMED

CIE-10

OMIM – Próximamente!

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SNOMED

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Descubre el poder de los datos clínicos

Nuestro equipo multidisciplinar te ayuda a encontrar la mejor terminología estándar para que tus datos clínicos sean computables y puedas convertirlos en conocimiento

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