No cenário atual de dados de saúde, o FHIR se tornou o padrão para a troca de dados clínicos estruturados. No entanto, embora o FHIR se destaque em interoperabilidade, seu formato JSON torna a análise desafiadora — incluindo os FHIR QuestionnaireResponse.

Três Etapas para Construí-lo

1. Projetar e Coletar o Questionário

Comece projetando um questionário FHIR usando o National Library of Medicine(NLM) Form Builder. Esta ferramenta ajuda a criar formulários clínicos estruturados que seguem os padrões FHIR. Neste projeto, 100 respostas sintéticas de pacientes foram coletadas e salvas como arquivo JSON FHIR QuestionnaireResponse, prontas para serem importadas em um servidor FHIR.

 

2. Transformar e Consultar os Dados do Questionário via SQL

Após carregar os recursos FHIR QuestionnaireResponse no servidor, use o InterSystems IRIS FHIR SQL Builder para criar automaticamente tabelas SQL relacionais. Isso “achata” a estrutura JSON aninhada, permitindo uma análise fácil dos dados do questionário com SQL padrão — tudo configurável em apenas alguns cliques.

• Consulte o README para a configuração completa do FHIR SQL Builder.
• A tabela SQL gerada a partir dos dados do QuestionnaireResponse está pronta para consultas e análises.

3. Adicione Vector Search para Compreensão Semântica

Finalmente, integre o IRIS Vector Search para adicionar inteligência semântica sobre os dados estruturados do questionário. Isso permite que os usuários busquem e interajam com as respostas do questionário com base no significado e contexto, em vez de palavras exatas, transformando os dados em uma ferramenta mais intuitiva e inteligente.

       Exemplos:

• Uma busca por “medicação para diabetes” recupera respostas que mencionam medicamentos como metformina, insulina glargina ou acarbose — mesmo que a frase exata não esteja presente. 
• Quando um usuário pergunta: “Quais pacientes têm histórico familiar de doenças cardíacas e tomam medicação para reduzir o colesterol?”, o sistema conecta semanticamente os dados relacionados — associando condições cardíacas a medicamentos como propranolol, espironolactona ou atorvastatina — e produz um resumo conciso dos pacientes em risco.

Para explorar o fluxo completo de trabalho e a implementação do código, visite Open Exchange.

Principais Conclusões

Por meio de três etapas principais — projetar questionários com o NLM Form Builder, transformá-los em tabelas SQL e aprimorá-los com pesquisa vetorial — esse fluxo de trabalho transforma os dados de FHIR QuestionnaireResponse em uma ferramenta poderosa para compreensão clínica e suporte à decisão.

Referências

1. National Library of Medicine (NLM) Form Builder 

2. InterSystems IRIS For Health FHIR SQL Builder 

3. InterSystems IRIS Vector Search 

4. https://openexchange.intersystems.com/package/iris-fhirsqlbuilder

5. https://www.youtube.com/watch?v=ewxyh2XNLv0