Interoperabilidad estructural HL7-FHIR

La interoperabilidad estructural en salud es la capacidad de distintos sistemas para intercambiar datos usando formatos, recursos y reglas técnicas comunes. No resuelve por sí sola todo el problema del significado, pero crea una condición básica: que la información pueda viajar de un sistema a otro sin quedar atrapada en formatos propietarios o integraciones hechas a medida.

La escena cotidiana es simple. Un paciente puede pasar por una guardia, un consultorio, un laboratorio, una farmacia, un centro de imágenes y una internación. Cada punto genera datos, pero esos datos no siempre circulan bien. A veces quedan encerrados en un sistema; otras veces viajan sin contexto; y muchas veces llegan en una estructura que otro sistema no logra interpretar.

HL7, abreviatura de Health Level Seven, puede entenderse como una familia de estándares y como el ecosistema institucional que los desarrolla. Su propósito es establecer reglas comunes para que los sistemas de información sanitaria intercambien datos clínicos y administrativos.

FHIR, sigla de Fast Healthcare Interoperability Resources, es uno de los desarrollos más relevantes de HL7. Su rasgo distintivo es organizar la información sanitaria en recursos modulares y reutilizables, como Patient, Observation, Medication, Condition, Procedure o Encounter. Esos recursos pueden intercambiarse mediante tecnologías web e interfaces de programación de aplicaciones, o APIs, lo que acerca la interoperabilidad sanitaria a la forma en que se construyen muchas aplicaciones digitales actuales.

La evidencia revisada muestra que HL7/FHIR ayuda a reducir fragmentación, conectar sistemas legados, apoyar investigación, facilitar vigilancia epidemiológica y estructurar flujos de datos clínicos. También muestra un límite importante: FHIR facilita una estructura común, pero no reemplaza la gobernanza, la calidad de datos, la seguridad, los acuerdos institucionales ni la interoperabilidad semántica.

Qué muestra la evidencia

Una revisión reciente describe FHIR como un estándar líder para enfrentar barreras persistentes de interoperabilidad, intercambio fragmentado y armonización inconsistente de datos biomédicos [1]. Su aporte es especialmente visible cuando distintas organizaciones necesitan compartir información clínica sin reconstruir integraciones desde cero.

Sin embargo, una revisión sistemática sobre implementaciones, aplicaciones, desafíos y oportunidades muestra que FHIR no debe entenderse como una solución automática. El estándar se usa en múltiples escenarios, pero persisten dificultades vinculadas con adopción, seguridad, variabilidad de implementaciones, integración con sistemas existentes y disposición de los actores a compartir información [2].

Dicho de otro modo: FHIR facilita un idioma estructural común, pero no garantiza que las organizaciones quieran, puedan o sepan conversar. La interoperabilidad real requiere estándares técnicos, pero también incentivos, responsabilidades, permisos, controles y procesos.

De mensajes a recursos reutilizables

La arquitectura por recursos ayuda a entender por qué FHIR no es simplemente un formato de archivo. Es una manera de modelar información clínica para que pueda ser consultada, transmitida, validada y combinada por distintos sistemas.

En términos prácticos, FHIR permite representar piezas habituales del cuidado: una persona, una observación clínica, un medicamento, una condición, un procedimiento, una consulta, una orden o un resultado. Esa modularidad facilita construir aplicaciones, portales, integraciones y servicios que consumen partes específicas de la información sin mover una historia clínica completa.

Pero intercambiar estructura no equivale necesariamente a compartir significado. Para que un dato sea útil, también necesita terminologías, perfiles de implementación, reglas de seguridad, trazabilidad y acuerdos sobre quién puede usar qué información, con qué finalidad y bajo qué condiciones.

Investigación, evidencia y salud pública

Uno de los campos donde el potencial es más claro es la investigación en salud. FHIR puede ayudar a reutilizar datos clínicos existentes, conectar historias clínicas electrónicas con procesos de investigación y reducir parte del trabajo manual de extracción y transformación de datos. Una revisión sobre FHIR para investigación señala que la interoperabilidad es cada vez más importante para usar fuentes de datos existentes de manera eficiente, aunque el uso de FHIR en investigación todavía es menos frecuente que en otros dominios de tecnología sanitaria [3].

La conexión entre FHIR y modelos de datos de investigación aparece con claridad en OMOP-on-FHIR. Allí, el objetivo no es solo mover datos, sino armonizarlos para que puedan incorporarse al modelo común OMOP CDM. La propuesta aprovecha paquetes FHIR para intercambio clínico en tiempo real y luego los transforma mediante procesos ETL, buscando mantener consistencia semántica entre fuentes diversas [5].

También hay experiencias relevantes en salud pública. El piloto MedMorph, orientado a vigilancia de hepatitis C e investigación, probó una arquitectura de referencia para intercambio automatizado de datos entre autoridad sanitaria, organización de investigación, sitios clínicos y proveedores de historia clínica electrónica [6]. El interés de este caso es organizacional: el estándar ayuda a estructurar el intercambio, pero la solución requiere coordinar instituciones, flujos de trabajo, responsabilidades y reglas de uso.

Continuidad del cuidado e integración asistencial

En el plano asistencial, FHIR aparece como una herramienta para continuidad de cuidados y trayectorias clínicas. Una ontología formal basada en HL7-FHIR y ContSys busca mejorar la interoperabilidad de datos en escenarios de atención integrada, especialmente cuando la atención se desplaza hacia el hogar o combina servicios sanitarios y sociales [9].

Esto recuerda que la interoperabilidad estructural no es un lujo técnico. Es una condición para coordinar servicios, profesionales y decisiones a lo largo del recorrido del paciente. Si la información no puede circular de manera confiable, la continuidad queda apoyada en copias manuales, llamadas, papeles, capturas de pantalla o relatos del propio paciente.

Los usos específicos muestran la amplitud del campo. La integración masiva de metadatos DICOM en HL7-FHIR apunta a hacer utilizables datos de imágenes para investigación médica, cerrando la brecha entre disponibilidad rutinaria de imágenes y su aprovechamiento secundario [7]. En enfermería, un conjunto de herramientas basado en FHIR busca facilitar el análisis de datos estandarizados para gestión e investigación [8].

Sistemas legados y caminos de implementación

La principal barrera aparece cuando FHIR debe convivir con sistemas legados. Muchos sistemas sanitarios fueron construidos antes de estos estándares o responden a modelos de datos locales difíciles de estandarizar. Para una organización, esto importa mucho: adoptar interoperabilidad no siempre significa reemplazar todo.

Un trabajo sobre una fachada FHIR para sistemas basados en modelo entidad-atributo-valor muestra una salida pragmática: construir una capa que exponga datos mediante FHIR y conecte infraestructuras antiguas con marcos modernos [4]. Esta es una enseñanza importante para la gestión. La interoperabilidad suele avanzar por capas, adaptaciones y puentes, no por sustituciones completas de una vez.

Por eso conviene pensar la implementación en términos de casos de uso. Puede empezar por resultados de laboratorio, turnos, problemas activos, medicación, derivaciones, informes o vigilancia epidemiológica. Cada flujo requiere definir recursos, perfiles, terminologías, seguridad, responsables y pruebas de calidad.

Inteligencia artificial y consulta de datos

La aparición de modelos de lenguaje agrega otra dimensión. Algunos estudios exploran consultas sobre data lakes clínicos sin exponer directamente datos sensibles, apoyándose en FHIR y terminologías clínicas para reducir barreras técnicas. La promesa es que usuarios no expertos puedan formular preguntas sobre datos complejos.

El riesgo también es claro. Si la capa estructural o semántica es débil, si los recursos están mal mapeados o si las reglas de acceso son ambiguas, la facilidad de consulta puede amplificar errores. En este contexto, FHIR puede ordenar la estructura, pero la organización sigue necesitando gobierno de datos, validación y controles de uso.

Qué debería preguntarse un gestor

La pregunta no debería ser solamente si conviene adoptar FHIR. La pregunta más útil es para qué flujo de trabajo, con qué datos, entre qué sistemas, bajo qué reglas y con qué responsabilidades.

FHIR puede facilitar portales de pacientes, vigilancia epidemiológica, investigación, auditoría, continuidad asistencial, analítica o integración con aplicaciones externas. Pero su valor depende de que el estándar se inserte en una arquitectura gobernada y en procesos reales de atención y gestión.

También conviene distinguir niveles. La interoperabilidad estructural permite mover datos con una forma común. La interoperabilidad semántica busca que esos datos signifiquen lo mismo para distintos sistemas y personas. FHIR ayuda en ambas conversaciones, pero no elimina la necesidad de terminologías clínicas, acuerdos locales, validaciones y reglas de uso.

Síntesis

HL7/FHIR no es simplemente un formato moderno para mover datos. Es una infraestructura estructural y operativa para que la información sanitaria pueda circular con más consistencia entre sistemas.

Su aporte más fuerte es reducir la fragmentación y hacer posible que distintas aplicaciones trabajen sobre recursos comunes. Su límite más importante es que ningún estándar reemplaza la gobernanza, la calidad de datos, la seguridad, la coordinación institucional ni la decisión organizacional de usar la información para mejorar la atención.

Referencias

1. Hornback A; Marteau B; Tan SQY; Kim K; Patil O; Traynelis J; Zhu Y; Giuste F; Wang MD. FHIR in Focus: Enabling Biomedical Data Harmonization for Intelligent Healthcare Systems. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 2026. doi:10.1109/RBME.2025.3632213
2. Ayaz M; Pasha MF; Alzahrani MY; Budiarto R; Stiawan D. The Fast Health Interoperability Resources (FHIR) Standard: Systematic Literature Review of Implementations, Applications, Challenges and Opportunities. JMIR Medical Informatics. 2021. doi:10.2196/21929
3. Vorisek CN; Lehne M; Klopfenstein SAI; Mayer PJ; Bartschke A; Haese T; Thun S. Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) for Interoperability in Health Research: Systematic Review. JMIR Medical Informatics. 2022. doi:10.2196/35724
4. Jafarpour M; Jouned A; Tassatti LS; Katsch F; Duftschmid G. Bridging the Legacy Interoperability Gap: A Flexible Approach to Implementing a FHIR Facade for EAV-Based Health Information Systems. Studies in Health Technology and Informatics. 2025. doi:10.3233/SHTI250743
5. Jayathissa P; Rohatsch L; Sauermann S; Hussein R. OMOP-on-FHIR: Integrating the Clinical Data Through FHIR Bundle to OMOP CDM. Studies in Health Technology and Informatics. 2025. doi:10.3233/SHTI250432
6. Michaels M; Botts NE; Hassell S; Mardon R; Pan ECR; Flanigan M; Chehab C; Liu S; Bocour A; Alexander M; Aponte A; Thompson ND. Initial Real-World Pilot of the MedMorph Reference Architecture: Hepatitis C Surveillance and Research. Public Health Reports. 2025. doi:10.1177/00333549231193508
7. Iancu A; Bauer J; May MS; Prokosch HU; Doerfler A; Uder M; Kapsner LA. Large-Scale Integration of DICOM Metadata into HL7-FHIR for Medical Research. Rofo. 2024. doi:10.1055/a-2521-4250
8. Netzband S; Frei J; Weber F; Ignatenko Y; Grieger M; Gottschalk F; Auer F; Mueller D; Brunner JO; Kramer F. Introducing a FHIR-Based Toolset for Analyzing Nursing-Related Data. Studies in Health Technology and Informatics. 2025. doi:10.3233/SHTI250719
9. Das S; Hussey P. HL7-FHIR-Based ContSys Formal Ontology for Enabling Continuity of Care Data Interoperability. Journal of Personalized Medicine. 2023. doi:10.3390/jpm13071024